基于AES主动紧急转向与避障系统的多模型控制算法研究与应用,基于五次多项式PID控制和MPC模型的AES主动转向避障系统介绍,AES-自动紧急转向 AES 主动转向 紧急转向 避障系统 转向避障 五次多项式 PID控制 纯跟踪控制 MPC控制 模型预测 车辆行驶过程中，利用主动转向的方式躲避前方障碍物。 主要利用安全距离进行判断，并利用各种控制算法模型进行车辆转向控制。 所有资料包括： 1、相关问题的文档分析 2、simulink模型和carsim模型（simulink为2021b carsim为2019） 3、可代转simulink版本（文件中有一个转的2018a版本） 4、均包含simulink文件和cpar文件 ,AES主动转向;紧急转向;避障系统;转向避障;五次多项式;PID控制;纯跟踪控制;MPC控制;模型预测;文档分析;simulink模型;carsim模型;可代转simulink版本。,基于主动转向技术的车辆避障系统研究：多算法控制模型预测与仿真分析

基于激光雷达无人机避障系统，内含详细的教程和源码以及对应的视频。可用于参考作为毕业设计和其他创新创业项目。

本项目是基于stm32的proteus仿真（UCOSII版本），文件包含源代码、仿真原理图，完美运行。

人工智人-家居设计-基于Arduino的智能小车自动避障系统设计与研究.pdf

人工智人-家居设计-带自动避障系统的智能四轴飞行器的设计.pdf

卷积神经网络；分类识别；数据增强与预处理；实时检测；

基于模糊控制算法的智能小车避障系统设计

针对智能小车存在的避障缺陷，设计了一种超声波单点避障与红外双路交叉避障相结合的全方位避障系统，系统以Arduino为主控单元，以Linux为开发平台，通过多传感器数据的采集融合、经由计算机算法控制，可实现全方位自动避障．系统硬件采用多模块协调配合，可使系统具有较高的自适应能力．实验结果表明，设计的全方位避障系统较大地提高了避障的效率和成功率，可有效地实现全方位避障．

结合深海集矿机的实际作业环境，建立集矿机的实时避障神经网络模型。该模型采用多传感器融合技术，将声纳传感器采集到的环境信息进行处理后作为BP神经网络的输入；设定车体的注视向量、转向角和速度为网络输出；根据集矿机实际行进情况，并综合人的行走经验，设置能够实现实时避障的网络导师训练信号。引入遗传算法对已建立BP避障模型进行改进，以克服局部极小值问题。仿真研究表明：遗传算法优化后的BP神经网络，能够有效训练达到预期目标，并能在很大程度上克服BP网络的局部极小值问题。在Matlab中给出障碍物环境中的避障仿真结果，

利用超声波HC-SR04模块；上位机（PC）、下位机：x6818开发板 RS232串口线，电源线，网线 实现了智能车避障系统设计