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搜索资源列表

  1. 基于神经网络的列车自动驾驶控制算法研

  2. 基于神经网络的列车自动驾驶控制算法研，很好用 很全面.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-12-15
    • 文件大小：300032
    • 提供者：qq_17687075

  1. 机器学习在自动驾驶中的应用-以百度阿波罗平台为例【上】

  2. 自动驾驶是人工智能当前最热门的方向之一，也是未来将对人类生活会产生重大影响的方向。机器学习在自动驾驶中有举足轻重的地位，从环境感知到策略控制，都有它的身影。在本文中，SIGAI将以百度阿波罗平台为例，介绍机器学习在自动驾驶系统中的应用，揭开自动驾驶算法的神秘面纱。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-06-26
    • 文件大小：885760
    • 提供者：sigai_csdn

  1. 自动驾驶纵向控制算法

  2. 这篇论文讲述了智能驾驶方向纵向控制算法，侧重与卡车类的纵向算法3 Upper Level Control Dosign Modeling Control System Structure Upper level control design uses sliding mode approach to generate desired torque from inter-vehicle distance track ing error and speed tracking error based

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2019-07-16
    • 文件大小：413696
    • 提供者：bingbingt007

  1. 基于Frenet坐标系采样的自动驾驶轨迹规划算法研究_王沙晶.caj

  2. 泊车轨迹规划与跟踪控制

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2020-03-17
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：dfasdf1

  1. apollo-自动驾驶-安全白皮书.pdf

  2. 百度apollo-自动驾驶-安全白皮书，关于地图相关的介绍；更新时间2019/11安全可靠的自动驾驶地图 1前言……5 2摘要 5 3高可靠地图:使用案例. 3.1扩展传感器范围. 6 32传感器工作不足时提供支持 33传感器无法提供的基于位置的信息 34车辆定位 4安全领域之间的关系 5地图的安全要求分解… 77889 5.1迭代一:对主要功能进行Sotf分析 5.2迭代2:对主要功能进行“使用安全”分析 10 5.3迭代3:技术安仝要求阶段进行 Otif分析 :::::::.a:::日 5.

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-10-31
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：qq_41204464

  1. 08-自动驾驶系统的硬件在环测试方案和场地测试技术.pdf

  2. 文档详细介绍了基于Prescan的自动驾驶系统的硬件在环测试方案和场地技术，文档具有很大的参考价值SIEMENS 仿真技术一解决自动驾驶技术开发挑战 Ingenuity for. prescan Self-Driving 4B N速 Self-Driving Mode 自动驾驶仿真平台,加速自 动驾驶技术的开发和测试 SIEMENS 基于模型的自动驾驶系统开发和测试方法论-核心技术 Ingenuity for. 1 Scenarios sEnsors 3 Algorithms aCtuator

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2019-09-07
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42031364

  1. 嵌入式系统/ARM技术中的一种智能车控制算法的设计和实现

  2. 智能汽车与一般所说的自动驾驶有所不同，它指的是利用多种传感器和智能公路技术实现的汽车自动驾驶。智能汽车首先有一套导航信息资料库，存有全国高速公路、普通公路、城市道路以及各种服务设施（餐饮、旅馆、加油站、景点、停车场）的信息资料；其次是GPS定位系统，利用这个系统精确定位车辆所在的位置，与道路资料库中的数据相比较，确定以后的行驶方向；道路状况信息系统，由交通管理中心提供实时的前方道路状况信息，如堵车、事故等，必要时及时改变行驶路线；车辆防碰系统，包括探测雷达、信息处理系统、驾驶控制系统 ,控制与其

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-23
    • 文件大小：272384
    • 提供者：weixin_38609720

  1. arXiv论文：自动驾驶中深度学习.zip

  2. 讲述了自动驾驶中的深度学习 另外，还包含以下资料的获取方式： 涵盖感知，规划和控制，ADAS，传感器； 1. apollo相关的技术教程和文档； 2. adas（高级辅助驾驶）算法设计（例如AEB,ACC,LKA等） 3. 自动驾驶鼻祖mobileye的论文和专利介绍 4. 自动驾驶专项课程（可能是目前最好的自动教师教程），是coursera上多伦多大学发布的自动驾驶专项课程，应该是目前为止非常火非常好的教程了，包含视频，ppt，论文以及代码 5. 国家权威机构发布的adas标准，这是adas

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-11-15
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：liuphahaha

  1. 如何成为一名合格的自动驾驶工程师？.zip

  2. 讲述了成为自动驾驶工程师需要哪些技术。 以及一下资料的获取方式： 涵盖感知，规划和控制，ADAS，传感器； 1. apollo相关的技术教程和文档； 2. adas（高级辅助驾驶）算法设计（例如AEB,ACC,LKA等） 3. 自动驾驶鼻祖mobileye的论文和专利介绍 4. 自动驾驶专项课程（可能是目前最好的自动教师教程），是coursera上多伦多大学发布的自动驾驶专项课程，应该是目前为止非常火非常好的教程了，包含视频，ppt，论文以及代码 5. 国家权威机构发布的adas标准，这是ad

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-11-15
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：liuphahaha

  1. MPC实现自动驾驶轨迹跟踪

  2. 本文继MPC运动学方法实现轨迹跟踪推导进行matlab代码实现，虽然你们找到的参考书都是simulink carsim联仿，我却坚持使用纯代码仿真，因为牛逼。 代码模板沿用了LQR轨迹跟踪算法Python/Matlab算法实现，直接复制下来就能用，拿去爽。 clc clear all Kp = 1.0 ; dt = 0.1 ;% [s] Length = 2.9 ;% [m] wheel base of vehicle Nx=3;%状态量的个数 Nu =2;%控制量的个数 Np =60;%预测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：99328
    • 提供者：weixin_38631225

  1. 自动驾驶芯片行业报告：GPU和ASIC的未来

  2. 过去汽车电子芯片以与传感器一一对应的电子控制单元（ECU）为主，主要分布与发动机等核心部件上。随着汽车智能化的发展，汽车传感器越来越多，传统的分布式架构逐渐落后，由中心化架构DCU、MDC逐步替代。随着人工智能发展，汽车智能化形成趋势，目前辅助驾驶功能渗透率越来越高，这些功能的实现需借助于摄像头、雷达等新增的传感器数据，其中视频（多帧图像）的处理需要大量并行计算，传统CPU算力不足，这方面性能强大的GPU替代了CPU。再加上辅助驾驶算法需要的训练过程， GPU+FPGA成为目前主流的解决方案。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38672815

  1. 自动驾驶汽车传感器融合系统及多传感器数据融合算法浅析

  2. “自动泊车、公路巡航控制和自动紧急制动等自动驾驶汽车功能在很大程度上是依靠传感器来实现的。重要的不仅仅是传感器的数量或种类，它们的使用方式也同样重要。目前，大多数路面上行驶车辆内的ADAS都是独立工作的，这意味着它们彼此之间几乎不交换信息。只有把多个传感器信息融合起来，才是实现自动驾驶的关键。”现在路面上的很多汽车，甚至是展厅内的很多新车，内部都配备有基于摄像头、雷达、超声波或LIDAR等不同传感器的先进驾驶员辅助系统（ADAS）。这些系统的数量将会随着新法案的通过而不断增加，例如在美国，就有强

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：489472
    • 提供者：weixin_38621441

  1. 自动驾驶综述|定位、感知、规划常见算法汇总

  2. 自驾车自动驾驶系统的体系结构一般分为感知系统和决策系统。感知系统一般分为许多子系统，负责自动驾驶汽车定位、静态障碍物测绘、移动障碍物检测与跟踪、道路测绘、交通信号检测与识别等任务。决策系统通常被划分为许多子系统，负责诸如路径规划、路径规划、行为选择、运动规划和控制等任务。这一部分概述了自动驾驶汽车自动化系统的典型体系结构，并对感知系统、决策系统及其子系统的职责进行了评述。下图显示了自动驾驶汽车系统的典型架构框图，其中感知和决策系统显示为不同颜色的模块集合。感知系统负责使用车载传感器捕获的数据，如

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：358400
    • 提供者：weixin_38658086

  1. europilot：使用python控制Euro Truck Simulator 2的工具包，以开发自动驾驶算法-源码

  2. 欧洲飞行员 概述 Europilot是一个开源项目，利用流行的Euro Truck Simulator（ETS2）来开发自动驾驶算法。 卷积神经网络（CNN）控制ETS2内部的方向盘。 可以将europilot视为游戏环境与您喜欢的深度学习框架（例如Keras或Tensorflow）之间的桥梁。 使用europilot，您可以捕获游戏屏幕输入，并以编程方式控制模拟器中的卡车。 Europilot可以通过以下两种方式之一使用：培训或测试。 为了进行训练，europilot可以捕获屏幕输入并

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42119989

  1. AirSim：来自Microsoft AI＆Research的基于Unreal Engine Unity的自动驾驶汽车开源模拟器-源码

  2. 欢迎来到AirSim AirSim是一款基于 （我们现在还有一个实验性的版本）的无人机，汽车等模拟器。 它是开源，跨平台的，并通过流行的飞行控制器（例如PX4和ArduPilot）支持在环软件仿真，并通过PX4进行硬件在环仿真，以进行物理和视觉逼真的仿真。 它是作为Unreal插件开发的，可以直接放入任何Unreal环境中。 同样，我们有一个Unity插件的实验版本。 我们的目标是将AirSim开发为AI研究的平台，以对自动驾驶汽车的深度学习，计算机视觉和强化学习算法进行实验。 为此，Air

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：226492416
    • 提供者：weixin_42177768

  1. AUTO-BOT：在机器人技术中使用AI的自动驾驶汽车，即卡尔曼滤波器，A *算法，PID控制，定位等。这辆汽车的基本功能就是像警察一样追赶和追赶逃跑的汽车。 为此，汽车的设计使其可以自行采取所有所需步骤，以便在人流量大的车道上安全地赶上逃

  2. 自动启动： 机器人汽车软件会自动进行本地化并进行各种活动，搜索到达目的地的路径并根据情况移动并相应地选择路径。 采用结合卡尔曼滤波器，粒子滤波器，A *搜索算法，PID（比例，积分和微分）控制和其他人工智能工具（包括一些物理和数学）的技术制成 这辆车的基本功能就是追赶和赶上逃跑的汽车，就像警察一样。 为此，汽车的设计使其可以按照自己的所有需要​​采取所有所需步骤，以在高通行车道上安全地赶上逃跑的汽车。 函数的主要最终结果是main.py，支持文件是robot.py和matrix.py

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：6144
    • 提供者：weixin_42134097

  1. carma平台：CARMA平台建立在机器人操作系统（ROS）之上，并利用开源软件（OSS）来启用协作驾驶自动化（CDA）功能，以允许自动驾驶系统通过通信与基础设施和其他车辆进行交互和合作-源码

  2. CicleCI构建状态 声纳代码质量 卡玛 CARMA SM促进了研究和开发，以加快市场准备和协作驾驶自动化的部署，同时推进自动驾驶技术的安全性，安全性，数据和人工智能。 它鼓励工程师和研究人员社区的协作和参与，以使用开源软件（OSS）和敏捷项目管理实践来增进对协作驾驶自动化的理解。 CARMA是可重用，可扩展的平台，用于控制SAE 2级连接的自动车辆（AV）。 它为第三方插件提供了丰富的通用API，这些插件实现了车辆导航算法来计划车辆轨迹。 它是用C ++编写的，并在Ubuntu上的机器人

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-01
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42109925

  1. 自动驾驶汽车传感器融合系统及多传感器数据融合算法浅析

  2. “自动泊车、公路巡航控制和自动紧急制动等自动驾驶汽车功能在很大程度上是依靠传感器来实现的。重要的不仅仅是传感器的数量或种类，它们的使用方式也同样重要。目前，大多数路面上行驶车辆内的ADAS都是独立工作的，这意味着它们彼此之间几乎不交换信息。只有把多个传感器信息融合起来，才是实现自动驾驶的关键。”现在路面上的很多汽车，甚至是展厅内的很多新车，内部都配备有基于摄像头、雷达、超声波或LIDAR等不同传感器的先进驾驶员辅助系统（ADAS）。这些系统的数量将会随着新法案的通过而不断增加，例如在美国，就有强

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：489472
    • 提供者：weixin_38630463

  1. 自动驾驶综述|定位、感知、规划常见算法汇总

  2. 自驾车自动驾驶系统的体系结构一般分为感知系统和决策系统。感知系统一般分为许多子系统，负责自动驾驶汽车定位、静态障碍物测绘、移动障碍物检测与跟踪、道路测绘、交通信号检测与识别等任务。决策系统通常被划分为许多子系统，负责诸如路径规划、路径规划、行为选择、运动规划和控制等任务。 这一部分概述了自动驾驶汽车自动化系统的典型体系结构，并对感知系统、决策系统及其子系统的职责进行了评述。 下图显示了自动驾驶汽车系统的典型架构框图，其中感知和决策系统显示为不同颜色的模块集合。感知系统负责使用车载

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：358400
    • 提供者：weixin_38621104

  1. 面向自动驾驶应用的车联多智能体信息融合协同决策机制研究

  2. 自动驾驶车辆是智能交通系统的重要组成部分，自动驾驶应用需要在采集大量交通数据的基础上，实施信息处理与控制决策。由于交通信息的时空属性，即信息只在某一时间段内或某一区域内有效，独立车辆有限的信息感知范围严重制约了自动驾驶应用数据采集的有效性。车联多智能体协同决策为上述问题提供了可行的解决思路，提出了一种多维度感知信息融合机制，提升车载信息融合对自动驾驶任务的增益。在此基础上，设计了面向自动驾驶应用的智能分布式的决策算法，在最大化信息融合对自动驾驶任务增益的同时，最大化路网交通车流量，并满足自动驾驶

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38695159
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