C#联合halcon的demo 直线 找圆 形状模板匹配及等级识别等功能 功能有找直线，找圆，形状模板匹配，二维码识别及等级识别，相机内参标定，相机外参标定，以及几何测量 另外还有某论坛的开源控件，并且在该控件的基础上新增了文字显示，十字架中心基准，最重要的是“把涂抹功能”集合到了一起，并且测试无bug vs2019可以直接运行，halcon则是使用的18版本。 这个demo无论是学习还是封装都有很好的参考意义，大量节省个人时间。

四轮转向系统LQR控制与路径跟踪仿真的研究,基于四轮转向与LQR控制的路径跟踪仿真研究,四轮转向&LQR控制路径跟踪仿真 Simulink和Carsim联合仿真，横向控制为前馈+反馈lqr，纵向为位置-速度双PID控制 以前轮转角，后轮转角为控制量，误差为状态量，使用LQR求解出最优值，减小误差。 下图为Simulink模型截图，跟踪效果，前后轮转角，前轮转向&四轮转向对比误差等 提供模型文件，包含 ,四轮转向; LQR控制; 路径跟踪仿真; 联合仿真; 前馈+反馈LQR控制; 前后轮转角控制; 状态量误差; 模型文件,四轮转向LQR控制路径跟踪仿真模型

carsim与Simulink联合仿真：轨迹跟随与车道保持功能下的横向控制及多点预瞄算法实战指南,carsim与Simulink联合仿真：轨迹跟随与车道保持技术，横向控制及多点预瞄算法实践指南,carsim与simulink联合仿真（6）——轨迹跟随，车道保持，横向控制，多点预瞄算法 提供carsim的cpar文件导入即可使用 提供simulink的mdl模型文件支持自己修改 提供模型说明文件 ,联合仿真; 轨迹跟随; 车道保持; 横向控制; 多点预瞄算法; cpar文件导入; mdl模型文件; 模型说明文件,《Carsim与Simulink联合仿真（六）：实现轨迹跟随与车道保持》

内容概要：本文详细介绍了在Carsim和Simulink联合仿真环境中，利用线性二次型调节器（LQR）算法进行自动驾驶车辆横向控制的方法和技术细节。首先，通过MATLAB函数实现了LQR的设计，重点讨论了状态方程和二次型代价函数的应用，特别是针对不同车速条件下的时变处理。接着，文章深入探讨了状态变量的选择、权重矩阵Q和R的配置以及速率限制器的设置，强调了这些因素对控制系统性能的影响。此外，还提到了一些调试技巧和常见问题的解决方案，如数值稳定性和模型线性化。最后，通过多个实际案例展示了LQR算法的有效性和优越性，特别是在高速变道和紧急情况下的表现。 适合人群：从事自动驾驶研究的技术人员、汽车工程领域的研究人员、对控制理论感兴趣的高级工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解自动驾驶横向控制原理的研究人员和技术开发者，旨在帮助他们掌握LQR算法的具体实现方法，提高车辆路径跟踪的精确度和平顺性。 其他说明：文中提供了大量MATLAB代码片段和调试建议，有助于读者更好地理解和应用所介绍的技术。同时，文章还分享了一些实战经验和教训，为相关项目的实施提供宝贵的参考。

自动驾驶控制技术：基于PID&LQR控制路径跟踪的Simulink与Carsim联合仿真研究报告,自动驾驶控制：基于PID&LQR控制路径跟踪的Simulink与Carsim联合仿真研究报告,自动驾驶控制-PID&LQR控制路径跟踪仿真 Simulink和Carsim联合仿真，横向控制为前馈+反馈lqr，纵向为位置-速度双PID控制 对于减小误差，可以联合后轮转向 四轮转向算法（小店中有） 下图为Simulink模型截图，跟踪效果，误差等 提供模型文件，包含， ,核心关键词： 1. 自动驾驶控制 2. PID控制 3. LQR控制 4. 路径跟踪仿真 5. Simulink联合仿真 6. Carsim联合仿真 7. 前馈+反馈LQR横向控制 8. 位置-速度双PID控制 9. 减小误差 10. 四轮转向算法 以上关键词用分号分隔为：自动驾驶控制; PID控制; LQR控制; 路径跟踪仿真; Simulink联合仿真; Carsim联合仿真; 前馈+反馈LQR横向控制; 位置-速度双PID控制; 减小误差; 四轮转向算法。,自动驾控仿真的PID&LQR联合控制路径跟踪研究

内容概要：本文介绍了 MATLAB, RoadRunner 和 Sumo 在动力总成预测性能量管理软件测试中的联合仿真方法。具体涵盖了动力总成预测性能量管理软件的功能、测试环境的搭建、静态和动态场景的创建以及应用场景。文中详细讲解了如何利用这三种工具搭建虚拟测试环境，包括虚拟道路地图的生成、交通流的配置、车辆模型的仿真、驾驶员在环控制以及场景环境的泛化应用。重点讨论了如何利用联合仿真环境提升软件测试效率和准确性，尤其是在驾驶风格识别和速度序列预测方面。 适合人群：具备一定编程基础和技术背景的汽车工程师和研究人员。 使用场景及目标：适用于需要对混合动力汽车的动力总成预测性能量管理系统进行仿真测试和优化的研究机构和汽车制造商。目标是提高软件的鲁棒性和预测精度，同时降低实际测试的成本和时间。 其他说明：通过联合仿真环境，可以在虚拟环境中模拟各种复杂的驾驶情景，为动力总成预测性能量管理软件的研发提供了有力支持。未来在自动驾驶和其他智能汽车领域的应用潜力巨大。

内容概要：本文详细介绍了利用自适应遗忘因子递推最小二乘法(AFFRLS)和扩展卡尔曼滤波(EKF)进行锂电池参数和荷电状态(SOC)联合估计的方法。首先介绍了一阶RC模型作为电池的等效电路模型，接着阐述了AFFRLS中自适应遗忘因子的作用以及其实现细节，然后讲解了EKF在非线性环境下的应用，特别是在SOC估计中的具体步骤。最后讨论了两种算法的联合使用策略，包括参数和状态的双时间尺度更新机制，并提供了具体的MATLAB代码实现。 适合人群：从事电池管理系统的研发人员、对电池状态估计感兴趣的科研工作者和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要精确估计锂电池参数和SOC的应用场合，如电动汽车、储能系统等。主要目标是提高SOC估计的准确性，减少误差，确保电池的安全性和可靠性。 其他说明：文中提到多个注意事项，如OCV-SOC曲线的构建、初始参数的选择、协方差矩阵的初始化等。此外，还提供了一些调参经验和常见问题的解决方案，帮助读者更好地理解和应用这些算法。

基于容积卡尔曼滤波(CubatureKalmam Filter, CKF)的车辆状态观测器 Carsim与Simulink联合 可生成C代码 ?CKF算法使用子函数形式编程，在定义好状态方程和观测方程的前提下，可以方便的进行二次开发 可估计车辆纵向车速，质心侧偏角（或侧向车速，默认发质心侧偏角），横摆角速度和四个车轮侧向力(效果见图) Carsim2018 兼容Carsim2019 带有详细注释和说明文档 Carsim与Simulink联合估计难度与单纯的Simulink模型估计难度不同 用Carsim做状态估计的难度在于carsim的车辆模型完全是黑箱状态，为了获得较好的估计结果需要不断的调整车辆模型参数 估计的参数较多也增加了估计难度，比如估计侧向车速需要用到轮胎侧向力，但轮胎侧向力也是需要通过估计获得的，这样就会存在误差的累积，因此估计的参数越多难度越大

新能源接入的电力市场主辅联合优化出清模型：基于IEEE30节点与风电机组的经济调度与备用服务策略分析,新能源接入的电力市场主辅联合优化出清模型：基于IEEE30节点与风电机组的经济调度与备用服务市场分析,《新能源接入的电力市场主辅联合出清》 出清模型以考虑安全约束的机组组合模型(SCUC)和经济调度模型(SCED)组成。 程序基于IEEE30节点编写，并接入风电机组参与电力市场，辅助服务市场为备用市场。 出清后可得多种结果，包括机组计划，风机出力，线路功率等。 Eand_0R_UC.m 这个程序主要是一个机组组合问题的求解程序，用于优化电力系统中火电机组和风电机组的出力调度，以最小化成本为目标。下面我将对程序进行详细分析。 首先，程序开始时进行了一些初始化操作，包括清除变量、加载参数和数据。参数包括机组参数、负荷曲线、网络参数和风电参数等。然后，定义了一些系统参数，如机组数、风电机组数、节点数和时间范围等。 接下来，程序定义了一些决策变量，包括机组状态变量u、机组实时功率p、机组实时最大功率Pmax、机组实时最小功率Pmin、风电机组实时功率Pw、机组启动成本costH、机组关停成

介绍了Matlab STM32联合仿真平台搭建过程，Simulink配合STM32CubeMX可以加快程序开发过程，快速验证控制逻辑。 本次教程描述了 Matlab添加STM32硬件支持包的主要过程。使用MATLAB 2022b版本，之前的版本可能对STM32G4系列的芯片支持不够完善。如果对版本没有特定要求，建议使用最新版本，支持的硬件型号可能更加丰富。 搭建Matlab STM32联合仿真平台是嵌入式系统开发中的一个重要环节，它能帮助开发者在实际硬件上电之前就进行软件设计与测试，提高效率并减少错误。本教程主要介绍如何在MATLAB 2022b版本中添加STM32硬件支持包，以便在Simulink环境中进行STM32的模型仿真。 确保你拥有一个有效的MathWorks账号，因为下载硬件支持包需要登录。访问MathWorks官方网站的Hardware Support Packages页面，下载适合你MATLAB版本的硬件支持包。在这个过程中，可能会遇到网络问题，如果下载速度慢或失败，可以考虑使用代理服务或更换下载时间。 下载完成后，将文件保存在方便查找的地方，最好是英文路径，避免因中文字符导致的兼容性问题。接着，根据readme.txt的指示，修改硬件支持包文件的位置，并通过命令提示符执行安装命令。安装过程中，MATLAB会自动处理所需的支持包。 为了确保环境的完整，你还需要安装STM32CubeMX，这是一个图形化配置工具，用于配置STM32微控制器的外设和初始化代码生成。同时，MATLAB需要与STM32CubeMX协同工作，因此确保两个软件版本相匹配，至少不低于要求的最低版本。 在安装STM32固件包时，即使你最终不使用STM32F407G-DISC，也需要下载并验证其完整性。这是为了使MATLAB能够识别和仿真STM32设备。固件包通常是一个压缩文件，解压后放置在MATLAB指定的目录下。 安装配置完成后，你可以打开硬件支持包提供的示例工程，这些示例可以帮助你快速了解如何在Simulink中建立STM32模型并进行仿真。通过Simulink的图形化界面，你可以构建控制逻辑，然后直接生成针对STM32的C代码，再结合STM32CubeMX生成的初始化代码，实现从模型到硬件的无缝对接。 通过上述步骤，你已经成功建立了MATLAB STM32联合仿真平台。现在你可以开始使用Simulink设计复杂的控制算法，快速验证其效果，而无需立即在硬件上进行实验。这种联合仿真方式对于STM32开发者来说，既节省了硬件资源，又提高了开发效率，是现代嵌入式系统开发的重要工具。