自动驾驶
yolo5自动驾驶
1、重要！更换U盘的操作指引
2、关闭开机自启动大程序
3、Linux基础
4、YoloV5训练集
5、自动驾驶基础调试(代码解析)
6、自动驾驶特调
7、自动驾驶原理
8、PID算法理论
9、阿克曼运动学分析理论
10、建立运动学模型
常用命令
首次使用
一、原理分析
麦克纳姆轮运动学分析
二、AI大模型
3、AI大模型类型和原理
4、RAG检索增强和模型训练样本
5、具身智能机器人系统架构
6、具身智能玩法核心源码解读
7、配置AI大模型
三、深度相机
2、颜色标定
10、深度相机的基础使用
11、深度相机伪彩色图像
12、深度相机测距
13、深度相机色块体积测算
14、深度相机颜色跟随
15、深度相机人脸跟随
16、深度相机KCF物体跟随
17、深度相机Mediapipe手势跟随
18、深度相机视觉循迹自动驾驶
19、深度相机边缘检测
四、多模态视觉理解
20、多模态语义理解、指令遵循
21、多模态视觉理解
22、多模态视觉理解+自动追踪
23、多模态视觉理解+视觉跟随
24、多模态视觉理解+视觉巡线
25、多模态视觉理解+深度相机距离问答
26、多模态视觉理解+SLAM导航
27、多模态视觉理解+SLAM导航+视觉巡线
28、意图揣测+多模态视觉理解+SLAM导航+视觉功能
五、雷达
8、雷达基础使用
思岚系列雷达
六、建立地图
9、Gmapping建图
cartographer快速重定位导航
RTAB-Map导航
RTAB-Map建图
slam-toolbox建图
cartographer建图
Navigation2多点导航避障
Navigation2单点导航避障
手机APP建图与导航
七、新机器人自动驾驶与调整
多模态视觉理解+SLAM导航
新机器人自动驾驶
场地摆放及注意事项
启动测试
识别调试
无人驾驶的车道保持
无人驾驶路标检测
无人驾驶红绿灯识别
无人驾驶之定点停车
无人驾驶转向决策
无人驾驶之喇叭鸣笛
无人驾驶减速慢行
无人驾驶限速行驶
无人驾驶自主泊车
无人驾驶综合应用
无人驾驶融合AI大模型应用
八、路网规划
路网规划导航简介
构建位姿地图
路网标注
路网规划结合沙盘地图案例
九、模型训练
十、YOLOV11开发
多机通讯配置
汝城县职业中等专业学校知识库-信息中心朱老师编辑
-
+
首页
yolo5自动驾驶
10、建立运动学模型
10、建立运动学模型
将四驱小车抽象为下图模型，其中W表示左右电机中心点的间隔；L表示前后电机中心点的间隔；电机M1、M2、M3、M4表示小车的四个驱动电机；V表示小车的线速度（前进后退速度），ω表示小车角速度（旋转速度）。 理想状态下是通过控制线速度V和角速度ω，转化成控制四个电机，从而控制四驱小车运动。  ## 运动学分析 设Vm1，Vm2，Vm3，Vm4为电机M1、M2、M3、M4的速度值，也就是轮子的转速，Vx为小车线速度,Vx为正表示向前，Vx为负表示向后，Vz为小车角速度，Vz为正表示向左，Vz为负表示向右，A为小车左右电机中心点距离W的一半A= ，B为小车前后电机中心点的距离L的一半B= 。 当小车前进或者后退时， Vm1=Vx Vm2=Vx Vm3=Vx Vm4=Vx 小车绕几何中心点自转时， Vm1=-Vz*(A+B) Vm2=-Vz*(A+B) Vm3=Vz*(A+B) Vm4=Vz*(A+B) 根据以上公式，我们就可以得到 Vm1=Vx-Vz*(A+B) Vm2=Vx-Vz*(A+B) Vm3=Vx+Vz*(A+B) Vm4=Vx+Vz*(A+B)
admin
2025年11月27日 17:09
12
转发
收藏文档
上一篇
下一篇
手机扫码
复制链接
手机扫一扫转发分享
复制链接
Markdown文件
Word文件
PDF文档
PDF文档（打印）
分享
链接
类型
密码
更新密码
有效期
AI