第二十届全国大学生智能智能汽车竞赛技术报告：双车跟随

基于Cruise增程混动仿真模型的功率跟随控制策略研究：动力性与经济性仿真体验,cruise软件模型，cruise增程混动仿真模型，功率跟随控制策略，Cruise混动仿真模型，串联混动汽车动力性经济性仿真。 关于模型 1.本模型是基于增程混动架构搭载的cruise仿真模型，控制策略为功率跟随控制，跟随对象为整车需求功率。 模型是基于cruise simulink搭建的base模型，策略模型基于MATLAB Simulink平台搭建完成，通过C++编译器编译成dll文件给CRUISE引用，实现联合仿真。 2.尽可能详细的描写了策略说明，大约11页左右，主要解释策略搭建逻辑及各模式间的转。 3.模型主要供学习使用，不同的车型控制策略必然不同，请不要抱着拿来即用的态度购拿，具体车型仿真任务请根据需求自行变更模型。 4.使用模型前请确保有相应软件基础，是模型，不是软件教程。 5.模型亲自搭建，提供所有相关文件。 包含：cruise模型、simulink策略模型、策略说明文档。 6.DLL文件使用64位编译器编译，如出现无策略文件提示，请在模型界面选择“options→layout→platfo

电子手轮Ver1.1：PLC与伺服驱动器协同，实现X/Y轴精准跟随控制,电子手轮Ver1.1（位置跟随，X轴或Y轴） 1.200smart、威纶通触摸屏 2.手轮或编码器+PLC+伺服驱动器 3.手轮接入PLC，伺服接Q0.0或Q0.1，手轮转动，伺服电机准确跟随。 4.采用PLS指令编写 5.不带加减速 6.可选择X轴或Y轴跟随手轮。 ,核心关键词：电子手轮Ver1.1; 位置跟随; X轴/Y轴; 1.200smart; 威纶通触摸屏; 手轮接入PLC; 伺服驱动器; PLS指令; 不带加减速。,电子手轮控制V1.1：手轮跟随X/Y轴与PLC、伺服的无加减速系统

电子手轮Ver1.1（位置跟随，X轴或Y轴） 1.200smart、威纶通触摸屏 2.手轮或编码器+PLC+伺服驱动器 3.手轮接入PLC，伺服接Q0.0或Q0.1，手轮转动，伺服电机准确跟随。 4.采用PLS指令编写 5.不带加减速 6.可选择X轴或Y轴跟随手轮。 在现代工业自动化控制系统中，电子手轮作为一种精密的人机交互设备，扮演着重要的角色。电子手轮Ver1.1版本的推出，标志着该技术在位置跟随功能上的进一步优化。该系统主要适用于200smart、威纶通等触摸屏设备，能够实现手轮或编码器与PLC（可编程逻辑控制器）及伺服驱动器的有效连接，从而实现精准的机械运动控制。 在电子手轮Ver1.1中，手轮的转动信号首先被接入PLC，然后PLC发出指令至伺服驱动器，通过Q0.0或Q0.1接口控制伺服电机，实现电机的准确跟随。这一过程的编程主要采用了PLS指令，即位置锁存指令，它能够实现伺服电机对于手轮转动位置的快速而精确的捕捉。 该系统的特点之一是直接操作性，它不包含加减速功能，这意味着它能够以一种非常直观的方式响应手轮的操作，立即实现机械部件的精确定位。另一个重要的功能是可选择性，用户可以根据实际需要选择X轴或Y轴跟随手轮，这一功能大大提高了系统在不同工作环境下的适用性和灵活性。 电子手轮技术的核心在于它如何将用户的机械操作意图转换为精确的控制信号，并通过伺服系统实现对机械设备的高精度控制。这种技术不仅在制造业中有广泛的应用，如数控机床、3D打印、精密装配等领域，同样在自动化设备调试、维护和操作过程中也扮演着至关重要的角色。 从技术文档的名称可以看出，电子手轮Ver1.1不仅包括了技术细节的阐述，还涉及了从位置跟随到自动化控制的全过程解析。文档通过深入解读，带领读者理解电子手轮如何在现代工业中发挥作用，包括它在自动化控制中的地位、工作原理以及操作方式。这些文档文件为技术工程师提供了详细的学习和参考材料，帮助他们更好地理解和应用电子手轮技术，从而提升整个生产线的效率和精度。 此外，电子手轮技术的发展还体现在其与各类触摸屏的兼容性上，如200smart和威纶通触摸屏的应用。触摸屏作为人机界面的一种，它的加入使得操作更加直观和便捷，提升了整个系统的用户体验。通过触摸屏，操作者可以实时监控手轮的工作状态，并对系统进行必要的调整，这对于保证产品质量和提高工作效率具有重要意义。 电子手轮Ver1.1在现代工业自动化领域中，为实现精确控制提供了强有力的支持。通过结合PLC和伺服驱动器的先进技术，该手轮系统能够满足工业生产中对于精密操作的需求，无论是在复杂的机械运动控制上，还是在提供直观操作界面方面，都显示出了显著的优势。随着工业自动化水平的不断提高，我们有理由相信电子手轮技术将会发挥更加重要的作用。

fps ai ，效果超牛 极速框架架构 经过版本前期优化及策略我们有着相当完善的框架优化方案，以更加超快的推理速度以达最好的效果。 动态预测 独家自写预测方案，可根据移动速度自动化预判移动目标，精准定位移动，以更加稳定的效果和速率带来最好的体验。 AI轨迹 独家首创AI轨迹算法，可训练个人习惯的鼠标移动轨迹，经过AI训练的轨迹，每个人都是独一无二。 全场景云配置 适配：参数配置，云模型等，极限幅度降低程序大小，不再需要每次都冗杂的调参，极大程度提高体验。 产品UI 经过产品更新迭代，我们了解大部分用户使用习惯，以更加简洁但不失视觉体验的界面，提高用户使用简洁性和更快速的适用度。 Game仓库 不断新增自行训练的高精度模型，极大减少用户对单一类目的繁腻感，Game类目，不断新增，持续添加。

电子设计大赛中C题所关注的小车跟随行驶系统是一个集成了传感器技术、控制理论和机电一体化的综合性项目。这类系统的核心目的在于实现小车的自主导航和跟随功能，这通常要求设计者对目标小车进行精确的速度和方向控制，使其能够跟随设定路径或引导车行驶。 在设计和实现这样的系统时，首先需要考虑的是传感系统的设计。传感系统通常包括但不限于红外传感器、超声波传感器、摄像头等，这些传感器能够帮助小车实时探测到环境中的信息和引导车的状态。例如，红外传感器能够检测到路径上的特定标志，超声波传感器可以用于距离测量，而摄像头则可以捕捉引导车的颜色、形状等特征信息。 控制代码的编写是整个跟随系统的核心。控制代码需要根据传感器获取的数据来计算小车的运动参数，包括但不限于速度、方向、加速度等。在编写控制代码时，设计者往往会运用PID（比例-积分-微分）控制理论，通过不断调整这三个参数来确保小车的运动状态能够平滑且准确地跟随引导车。此外，控制算法还可能包括卡尔曼滤波、模糊逻辑控制等高级算法，以增强系统的稳定性和适应性。 除了硬件设计和软件编程外，系统的调试和优化也是不可或缺的环节。在实际操作过程中，设计者需要根据小车在实际环境中的表现反复调试控制参数，以达到最佳的跟随效果。这通常包括对小车的响应时间、转向灵敏度、速度匹配等方面的优化。 在电子设计大赛这样一个竞赛环境中，小车跟随行驶系统的设计不仅考验了参赛者的技术能力，更是一个团队合作和创新思维的体现。成功的作品往往需要参赛者之间有良好的沟通协作，同时具备快速学习和应用新技术的能力。 在本压缩包文件中，由于只提供了一个文件名称“DSqrs942240909”，我们无法得知该文件中具体包含了哪些控制代码和设计细节。但可以推测，该文件中应该包含用于实现小车跟随行驶系统的控制代码，以及可能的传感器配置和控制算法的实现。这些代码将为设计者提供实现小车跟随功能的基础框架，而具体的调试和优化则需要在实际硬件平台上进行。 由于本文件仅提供了标题、描述、标签和一个文件名，没有具体的内容可以分析，因此无法提供更详细的技术分析和知识点描述。不过，上述内容已经概括了电子设计大赛中C题——小车跟随行驶系统的关键点和设计者需要关注的重点领域。

在2022年的电子设计大赛中，C题聚焦于构建一个小车跟随行驶系统的控制部分。这个项目旨在挑战参赛者在硬件与软件结合上的创新能力，尤其是对于自动化控制、传感器技术以及算法设计的理解与应用。本压缩包包含了实现该系统控制功能的代码，以下是关于这个系统的一些关键知识点： 1. **自动跟随技术**：小车跟随行驶系统的核心是自动跟随技术，它允许小车在不依赖人工操作的情况下，根据前方参照物的位置调整自身行驶方向和速度。这种技术广泛应用于自动驾驶车辆、机器人等领域。 2. **传感器技术**：系统中可能采用了多种传感器，如超声波传感器、红外线传感器或激光雷达，用于检测前方目标的距离和相对位置。这些传感器数据是实现跟随控制的基础。 3. **PID控制器**：在控制系统中，PID（比例-积分-微分）控制器是一种常见的反馈控制算法，用于调节输出值以减小误差。在小车跟随行驶系统中，PID控制器可能被用来调整小车的速度和转向，确保其能准确跟随目标。 4. **路径规划**：小车需要具备一定的路径规划能力，这可能涉及到A*算法、Dijkstra算法等路径搜索策略，确保小车能在复杂环境中找到最优路径。 5. **实时数据处理**：小车控制系统需要能够实时处理传感器输入的数据，并快速做出决策。这可能涉及实时操作系统（RTOS）和高效的编程语言，如C++或Python。 6. **通信协议**：小车可能需要通过无线通信与外部设备（如PC或遥控器）进行数据交换，这就涉及到串行通信协议，如UART、SPI或I2C。 7. **嵌入式系统**：控制代码很可能运行在一个嵌入式系统上，如Arduino或Raspberry Pi，这些平台提供了足够的计算能力和低功耗特性，适合于移动设备。 8. **算法优化**：为了提高系统的响应速度和准确性，代码可能会包含一些特定的优化技巧，如数值稳定性的改进、内存管理优化和计算效率提升。 9. **调试工具**：开发过程中，开发者可能使用了如串口调试助手、JTAG调试器等工具来测试和调试代码，确保其在实际环境中能正常工作。 10. **安全机制**：为防止系统异常，可能还包含了错误检测和恢复机制，如看门狗定时器，以确保小车在遇到问题时能够安全停止。 通过分析和理解这个压缩包中的代码，参赛者可以学习到如何将理论知识应用于实际项目，提升自己的工程实践能力。同时，这样的项目也为研究自主驾驶和机器人技术提供了宝贵的实践平台。

ROS机械臂仿真技术：ure5与RealSense的手眼标定与跟随系统研究与应用，基于ROS的机械臂视觉抓取技术的探索与实践,ros机械臂仿真 1.ure5+real sense，手眼标定+跟随 2.基于ros的机械臂视觉抓取 ,ROS机械臂仿真; URE5+RealSense; 手眼标定跟随; 基于ROS的机械臂视觉抓取,ROS机械臂仿真：手眼标定与跟随的视觉抓取 在当前的机器人领域，ROS（机器人操作系统）已经成为了一个非常重要的工具，特别是在机械臂的仿真领域，ROS提供了强大的功能和丰富的开源代码库，使得研究人员和工程师可以在一个较为简便的环境下进行机器人的控制与研究。本文档重点探讨了ROS机械臂仿真技术，特别是URE5与RealSense相结合的手眼标定与跟随系统的研究与应用，同时涉及到了基于ROS的机械臂视觉抓取技术。 URE5与RealSense的结合，为机械臂提供了高效的空间感知能力。RealSense是一种深度感知相机，它可以提供丰富的场景信息，包括深度信息、颜色信息等，这对于机器人操作来说至关重要。而URE5是一种先进的控制系统，它能够有效地处理来自RealSense的信息，结合手眼标定技术，可以精确地定位物体的位置，实现精确的抓取和操作。 手眼标定是机械臂视觉系统中的一项关键技术，它通过校准机械臂的相机坐标系与机械臂的运动坐标系之间的相对位置关系，使得机械臂能够准确地根据相机捕获的图像信息进行操作。这一过程在机器人视觉抓取任务中尤为关键，因为它确保了机械臂可以精确地理解其操作环境并作出反应。 跟随系统是智能机器人领域的另一个研究热点，它可以使得机械臂能够在移动过程中，持续跟踪目标物体，从而实现动态环境下的精确操作。结合手眼标定技术，跟随系统能够提供更加准确和可靠的追踪效果。 文档中还提到了基于ROS的机械臂视觉抓取技术，这通常涉及到图像处理、特征提取、物体识别与定位以及路径规划等多个环节。视觉抓取技术的探索与实践，不仅提升了机械臂的自主性，也为机器人在物流、装配、医疗等领域的应用提供了技术基础。 通过上述技术的研究与应用，可以预见未来的机械臂不仅能够执行更为复杂的操作任务，还能够更加灵活地适应不同的操作环境。这将极大地推动智能制造、服务机器人等领域的技术进步。 展望未来，机械臂的仿真技术与实际应用之间还存在一定的差距，如何将仿真环境中获得的高精度数据和算法，更好地迁移到真实世界中的机械臂操作，是未来研究的重要方向。同时，随着深度学习等人工智能技术的发展，未来的机械臂可能将拥有更为智能的决策和学习能力，实现更为复杂的任务。 此外，文档中提到的标签"xbox"，可能是文档在整理过程中的一个误标记，因为在本文档内容中，并没有涉及到任何与Xbox游戏机或者相关技术直接相关的信息。因此，在内容处理时应忽略这一标记。

基于领航跟随法的切换拓扑编队控制：可调节智能体数量的Matlab程序实现,6 编队控制matlab程序 切拓扑 基于领航跟随法目标跟踪，可调节智能体数量 ,核心关键词：编队控制; MATLAB程序; 切换拓扑; 领航跟随法; 目标跟踪; 可调节智能体数量。,基于领航跟随法的切换拓扑编队控制Matlab程序，可调智能体数量目标跟踪 在现代控制系统中，多智能体编队控制是一个重要的研究领域，特别是在动态环境下的目标跟踪和任务执行中。本项研究的核心内容是实现基于领航跟随法的切换拓扑编队控制，并通过Matlab程序来模拟和分析智能体的动态行为。领航跟随法是一种多智能体系统中常见且有效的协调控制策略，它允许智能体之间通过信息的交换来保持编队队形，并达到共同的跟踪目标。 在本研究中，程序的设计考虑了可调节的智能体数量，这一功能对于需要动态适应环境变化的系统尤为重要。通过编写和实现Matlab程序，研究者们可以对不同数量的智能体在编队控制中的行为进行模拟和预测。这不仅有助于理解智能体之间的相互作用，还能够优化整个系统的性能。 切换拓扑是指在编队控制过程中，由于环境变化或智能体自身状态的改变，编队的结构可能会发生变化。这种变化要求控制系统能够灵活适应，以保持编队的有效性和稳定性。本研究中的Matlab程序实现了这一动态适应机制，使得智能体可以在编队结构改变时，迅速调整其行为和位置，以适应新的编队形态。 目标跟踪功能是指系统能够根据设定的目标位置，控制智能体进行移动，最终实现对目标的有效跟踪。本研究将目标跟踪与编队控制相结合，展示了如何通过领航跟随法实现智能体的自主协同运动，从而达到对移动目标的有效跟踪。 在具体的程序实现方面，研究者们创建了多个文档和文本文件，详细记录了程序的构建过程和研究成果。这些文件包括了对编队控制理论的深入分析，以及Matlab程序的设计思想和实现方法。图像文件可能提供了直观的视觉展示，辅助说明了程序运行的结果。 这项研究展示了在多智能体系统中，如何通过领航跟随法实现动态和灵活的编队控制，同时保证了智能体数量的可调节性以及对动态目标的高效跟踪。这些成果不仅在理论上有重要的贡献，而且在实际应用中，如无人系统协同、环境监测和资源勘探等领域具有广泛的应用前景。

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》