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“2自动驾驶车(360跟踪)的控制系统” -> “360追踪自动车控制系统”

Applied Control Systems 2 autonomous cars (360 tracking)

🚘🚘 推荐:应用控制系统的两款自动驾驶汽车,可实现360度跟踪。

安全稳定。

在本课程中,我们将一步一步地实现自动驾驶汽车的控制回路。我们将从车辆的运动方程开始,推导出它的状态空间形式并使用 Python 编程语言将其模拟出来。我们将使用自行车模型将自动驾驶汽车建模为一个控制问题,并使用模型预测控制 (MPC) 算法来解决它。

通过学习本课程,您将掌握与模型预测控制相关的更高级技术,并将能够将其应用于更高级的控制问题。此外,您还将学习如何使用 Python 编程语言将控制算法实现到实际机器人系统中。

本课程内容包括:

  • LTI 系统的模型预测控制
  • 自行车模型建模
  • 非线性系统的线性参数变化形式
  • MPC 算法的约束应用
  • Python 模拟自动驾驶汽车的控制回路

📝 要求:基本微积分、向量矩阵乘法和 Udemy 课程:应用控制系统 1:自动驾驶汽车(数学 + PID + MPC)。

📚 包括:13.5 小时点播视频、5 篇文章、3 个可下载资源、终身访问和在手机和电视上访问。

🚗 描述:在本课程中,您将学习如何让自动驾驶汽车在 2D 平面上跟踪一般轨迹,并确保汽车速度、加速度和方向盘角度保持在实际的最小值和最大值内。您将学习如何使用模型预测控制 (MPC) 算法,将线性 MPC 控制器应用于非线性系统,并将 MPC 约束应用于自动驾驶汽车。通过本课程,您将掌握更高级的模型预测控制技术,并将能够将其应用于更高级的控制问题。

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