Advertisement

UDacity 自动驾驶 13. Particle Filters.rar

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源为UDacity自动驾驶课程中关于粒子滤波器（Particle Filters）的内容，包含教学材料和练习项目，适用于学习高级定位技术。 udacity自动驾驶 13.Paricle filters.rar

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • UDacity 自动驾驶 13. Particle Filters.rar
    优质
    本资源为UDacity自动驾驶课程中关于粒子滤波器（Particle Filters）的内容，包含教学材料和练习项目，适用于学习高级定位技术。 udacity自动驾驶 13.Paricle filters.rar
     
  • Udacity的自动驾驶模拟器
    优质
    Udacity的自动驾驶模拟器是一款专为自动驾驶技术开发的学习工具，它通过高度仿真的虚拟环境帮助用户深入理解并实践自动驾驶算法与系统。 Udacity自动驾驶模拟器可以直接运行exe文件。该模拟器支持模型训练和测试功能。在CarND-Behavioral-Cloning-P3-master目录下运行drive.py脚本，启动模拟器后选择AUTONOMOUS MODE即可查看效果。
     
  • 自动驾驶汽车：Udacity开放源代码自动驾驶汽车项目
    优质
    简介：Udacity推出开源自动驾驶汽车项目，旨在通过开放资源促进技术进步与教育普及，使更多人参与智能驾驶领域研究。 我们正在开发一款开源无人驾驶汽车，并期待您的参与和支持！秉持教育民主化的理念，我们的目标是为全球每个人提供学习机会。当我们决定教授如何制造自动驾驶汽车时，也意识到需要自己动手实践。为此，与汽车创始人兼总裁塞巴斯蒂安·特伦共同组建了核心团队。 我们做出的第一个重要决策之一就是开源代码，并邀请来自世界各地的数百名学生参与编写和贡献。以下是我们的几个主要项目： - 训练多种神经网络来预测车辆转向角度。 - 设计用于固定镜头和相机机身的底座，以便于使用标准GoPro硬件安装。 - 提供大量带有标记的数据集，涵盖多个小时的实际驾驶情况。 - 超过10个小时的真实道路数据（包括激光雷达、摄像头等）。 为了促进深度学习模型与ROS系统的交互，并使更多人能够贡献代码库，我们需要大家的共同努力和智慧。
     
  • Udacity 自动驾驶汽车纳米学位计划地图 1.7z
    优质
    本资源为Udacity自动驾驶汽车纳米学位课程中的地图文件（版本1.7），用于辅助学习者进行相关编程和算法实践。 我的实现代码是关于Udacity 自动驾驶汽车纳米学位项目的部分成果。
     
  • MATLAB自动驾驶
    优质
    MATLAB自动驾驶项目聚焦于利用MATLAB软件进行自动驾驶系统的开发与测试。通过仿真和算法优化，推动智能驾驶技术的进步与发展。 基于计算机视觉的自动驾驶项目需要使用MATLAB程序并配合视频演示，建议使用MATLAB版本2017或以上。
     
  • 自动驾驶（一）
    优质
    《自动驾驶（一）》探讨了自动驾驶技术的基础概念、发展历程及其核心技术创新，旨在为读者揭开智能驾驶系统背后的奥秘。 自动驾驶技术是智能交通系统中的重要组成部分之一，而V2X（Vehicle to Everything）则是实现这一目标的关键技术。通过该技术，车辆可以与其他车辆、基础设施、行人甚至网络进行信息交换，从而显著提升行车安全性和道路效率，并有助于减少交通事故的发生率。 V2X的特点包括非视距感知能力、低延迟通信和高可靠性等特性。这些功能使汽车能够实时获取周围环境的信息，提前预警并迅速作出反应。例如，在紧急刹车时可以缩短制动距离以及更早地传达驾驶意图与共享传感器数据。 在标准方面，目前主要存在两种技术路线：DSRC（Dedicated Short Range Communications）和LTE-V。前者由IEEE制定，并在美国、欧洲及日本等国家和地区广泛使用；后者基于现有的4G LTE网络，传输速率可达500Mbps且支持车辆以高达500km/h的速度运行。随着第五代移动通信技术的发展与应用，它也将成为V2X的重要支撑平台。 全球范围内，各国政府和企业都在积极地进行试验部署工作。例如，在欧洲ITS走廊项目中加入了V2X模块；欧盟SARTRE项目的协同式自动驾驶车队研究等都表明了这一点。这些行动显示出了该领域的重要性以及其在智能交通系统中的地位。 除此之外,V2X的应用场景非常广泛，包括但不限于提高行车安全、提升道路通行能力及促进环境保护等方面。据估计,仅靠V2V通信技术就能避免高达81%的轻度碰撞事故；而整体上则能使交通效率平均增加30%，减少温室气体排放量（约占总量的14%）。 然而，尽管前景广阔但该领域也面临着一些挑战：包括标准化、互操作性问题以及隐私保护等。不同地区对V2X技术的应用进度不一，在全球范围内实现无缝对接仍需进一步协调；此外高昂的技术成本也是限制其广泛应用的主要因素之一；最后还需确保数据传输的安全性和可靠性，防止信息遭到未经授权的访问或篡改。 目前包括特斯拉Autopilot系统和丰田ITS Connect在内的许多实际应用案例已经证明了V2X技术的有效性。随着相关法规和技术进步不断推进,未来这一领域将得到更广泛的应用，并为智能交通系统的持续发展做出贡献。
     
  • 自动驾驶-II
    优质
    《自动驾驶-II》深入探讨了高级驾驶辅助系统和全自动驾驶技术的发展现状与未来趋势，分析了关键技术挑战及解决方案，并讨论了相关法律法规和社会伦理问题。 自动驾驶技术是当前IT与汽车工业的前沿领域之一，它通过融合计算机视觉、传感器技术、人工智能及机器学习等多种控制系统来实现车辆自主导航和控制。本课件中MINIEYE的CEO刘国清分享了关于该领域的深入见解，并特别关注高级驾驶辅助系统(ADAS)的发展以及自动驾驶的关键组成部分。 ADAS是一种汽车技术，它包含了一系列旨在提高行车安全性的功能，如自动紧急制动、车道偏离警告及自适应巡航控制等。这些功能通过增强车辆的感知能力来降低交通事故风险并提升驾乘人员的安全性。随着技术进步，ADAS正不断进化以支持完全自动驾驶。 环境感知在自动驾驶中至关重要。它涉及使用雷达、摄像头、激光扫描仪（如LIDAR）和超声波传感器收集周围信息，并准确解析这些数据以便系统识别其他车辆、行人及其他障碍物等。 课件介绍了几种类型的ADAS系统，例如SensL和Renesas等，它们代表了业界不同的技术供应商。它们使用图像处理、深度学习及传感器融合来增强感知能力。 自动驾驶的核心功能之一是对象分类。通过这种功能，系统能够分辨出不同物体类型如轿车或摩托车，并识别其类别。之后还需定位这些物体的位置以确定在周围环境中的具体位置，这通常通过边界框实现。 检测到物体后，进行精确的像素级标注对于理解复杂环境至关重要。这意味着对每个像素标记所属对象部分的信息，有助于自动驾驶系统更好地解释周边状况。 执行上述任务时，需依靠一系列性能指标来评估效果和准确性，如检测率、误报率及漏检率等。这些帮助工程师优化系统表现。 此外课件还介绍了PRC曲线（精确度-召回率曲线）、IoU（交并比）以及AP与mAP等评估模型的指标，在物体检测任务中尤为重要： 1. PRC曲线展示了不同阈值下，模型准确性和召回的关系。 2. IoU衡量预测边界框和实际边界的重叠程度以评价准确性。 3. AP计算PRC曲线下面积作为综合性能度量。 4. mAP则是多类别平均的AP值。 本课件深入探讨了自动驾驶的核心技术和相关算法，为工程师与研究人员提供了宝贵资源。该技术有望显著减少交通事故、提高道路安全，并改变出行方式和物流系统。随着持续进步，我们期待未来享受更加便捷高效的自动驾驶汽车带来的便利性。
     
  • 自动驾驶环境感知PPT——出自自动驾驶系列丛书
    优质
    本PPT源自《自动驾驶系列丛书》，聚焦于自动驾驶技术中的环境感知模块，深入浅出地介绍了传感器融合、目标识别与追踪等关键技术。 自动驾驶是当前科技领域的重要研究方向之一，其核心技术之一便是环境感知技术。“自动驾驶系列丛书-自动驾驶环境感知ppt”专注于这一关键领域，深入探讨了如何使车辆能够理解和解析其所处的复杂交通场景，以实现安全高效的行驶。 环境感知是自动驾驶的基础。它包括视觉识别、雷达探测、激光雷达（LiDAR）扫描、超声波传感器以及惯性测量单元（IMU）等多种技术和子系统。这些技术结合使用可以实时收集周围的信息，并构建高精度的环境模型。 1. 视觉识别：基于摄像头的数据处理，能够识别道路标志、行人和其他车辆等元素，通过图像处理和深度学习算法实现物体检测与识别。例如，卷积神经网络（CNN）在图像识别中的应用使得车辆能理解并应对各种交通场景。 2. 雷达探测：利用雷达信号来测量物体的距离、速度和方向，在雨雪天气或夜间也能提供可靠信息。结合视觉信息可以增强环境感知的准确性。 3. 激光雷达（LiDAR）：通过发射激光束并计算反射时间，创建高分辨率的三维点云地图，精确描绘周围环境，并为路径规划及避障决策提供关键数据。 4. 超声波传感器：用于近距离探测如停车辅助系统中测量车辆与障碍物之间的距离。 5. 惯性测量单元（IMU）：监测加速度和角速度变化情况，结合全球定位系统（GPS）信息进行姿态估计及导航支持。 环境感知技术并非单一传感器的应用，而是多传感数据融合的结果。通过整合不同传感器的数据优势来提升整体感知的准确性和可靠性。此外，高精度地图与实时定位也是关键组成部分，它们为车辆提供全局位置和路径规划依据。 在自动驾驶系统的开发过程中，除了要解决技术难题外还需满足严格的性能及安全标准要求。这需要进行大量测试验证工作包括模拟仿真、封闭场地试验以及公共道路实验以确保系统能在各种实际场景中正常运行。“自动驾驶系列丛书-自动驾驶环境感知ppt”为学习和理解相关知识提供了重要资料，涵盖了基础原理到应用实践的全面内容。对于从事研究与开发工作的人员来说是一份宝贵的参考资料。
     
  • Apollo无人驾驶自动驾驶文档资料
    优质
    Apollo无人驾驶项目是由百度主导开发的开源自动驾驶平台，提供详尽的技术文档和代码资源，助力开发者与企业加速自动驾驶技术的研发进程。 Apollo无人自动驾驶项目提供了一系列详细的文档资料，旨在帮助开发者、研究人员以及汽车行业从业者深入了解并参与到这个开源平台的开发工作中来。这些资源涵盖了从技术原理到实际应用的各个方面，为参与者提供了丰富的学习材料和技术支持。通过访问Apollo官方网站或相关社区论坛，可以获取更多关于该项目的信息和最新动态。
     
  • Autoware自动驾驶源码
    优质
    Autoware是一款开源的高级自动驾驶软件平台，旨在支持从L2到L4级别的自动驾驶功能开发与测试。其丰富的代码库包含了感知、定位、规划等核心模块，助力研究人员及开发者快速搭建和优化自动驾驶系统。 您将使用Keras来训练、验证和测试模型。该模型会输出自动驾驶汽车的转向角。我们提供了一个模拟器，在其中您可以驾驶汽车绕轨道收集数据。您将利用图像数据与转向角度进行模型训练，并用此模型使汽车在轨道周围实现自动驾驶。此外，还需要创建该项目的详细说明文档。