在 MATLAB 中，用于智能驾驶的算法涵盖多个方面，以下是一些常见的算法和应用： 1. 目标检测与跟踪算法： - 基于图像处理和计算机视觉技术，可以使用诸如减除、帧差法、特征提取（如 Haar 特征、HOG 特征）结合分类器（如支持向量机、Adaboost 等）来检测车辆、行人、障碍物等目标。 - 跟踪算法如卡尔曼滤波、粒子滤波等用于跟踪目标的运动轨迹。 2. 路径规划算法： - 例如 A* 算法、Dijkstra 算法用于寻找最优路径。 - 基于采样的算法如快速随机树（RRT）及其变体可在复杂环境中生成可行路径。 3. 控制算法： - 比例-积分-微分（PID）控制常用于车辆的速度和转向控制。 - 模型预测控制（MPC）可以考虑系统的约束和未来的预测信息，实现更精确的控制。 4. 传感器融合算法： - 融合来自多种传感器（如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等）的数据，常见的方法包括卡尔曼滤波融合、贝叶斯估计融合等。 5. 深度学习算法： - 利用卷积神经网络（CNN）进行图像识别和目标检测。 - 循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）用于处理时间序列数据，如预测车辆的运动。 为了实现这些算法，MATLAB 提供了丰富的工具和函数库，如 Computer Vision Toolbox、Navigation Toolbox、Control System Toolbox 等，方便开发者进行算法的设计、仿真和验证。 [2024-09-27 13:25:48 | AI写代码神器 | 371点数解答]