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Unity3D 简易赛车驾驶脚本

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简介：
《Unity3D简易赛车驾驶脚本》是一份针对初学者设计的教学资源，旨在通过简单的代码示例教授如何在Unity引擎中创建基本的赛车游戏功能。它涵盖了车辆控制、物理效果和碰撞检测等基础概念，帮助开发者快速上手并理解游戏开发的核心机制。 关于基于Unity3D中的WheelCollider编写的汽车驾驶脚本，有兴趣的朋友可以了解一下。

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  • Unity3D 简易赛车驾驶脚本
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    《Unity3D简易赛车驾驶脚本》是一份针对初学者设计的教学资源，旨在通过简单的代码示例教授如何在Unity引擎中创建基本的赛车游戏功能。它涵盖了车辆控制、物理效果和碰撞检测等基础概念，帮助开发者快速上手并理解游戏开发的核心机制。 关于基于Unity3D中的WheelCollider编写的汽车驾驶脚本，有兴趣的朋友可以了解一下。
     
  • Unity3D小车驾驶模拟系统的实现.zip
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    《Unity3D小车驾驶模拟系统》是一款基于Unity游戏引擎开发的小车驾驶仿真软件。该系统通过高精度模型与物理模拟技术，为用户提供逼真的驾驶体验和训练场景。 资源包含文件：课程报告word+演示视频+源文件+项目截图。本次实验直接使用场景自带的 Directional Light 作为光源。这种类型的灯光可以放置在无穷远处，影响场景中的一切游戏对象，类似于自然界中的太阳光照明效果。Directional Light 的 Shadow 属性用于生成阴影，Shadow 分为 Hard Shadow 和 Soft Shadow。Soft Shadow 的阴影边缘较为平滑且接近真实感，但其性能消耗大于 Hard Shadow。选择使用 Soft Shadow 后可以发现，所有物体都有光照产生的阴影。 本实验使用的素材都是由简单的多边形构成的立体图形，搭建场景的工作相对简单。首先铺设一张巨大的平面作为地面，在地面上建造各类建筑，并在建筑物之间搭建道路和设置红绿灯，最后为模型贴上合适的图片即可完成整个场景构建工作。
     
  • 【2024电赛H题】自动驾驶小车
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    本项目为2024年电子设计竞赛H题“自动驾驶小车”，旨在通过编程与硬件结合实现车辆自主导航及避障功能，挑战创新技术应用。 一、前言 2024年全国电赛已经圆满结束，各省获奖名单也陆续公布出来。不知道大家是否取得了满意的成绩。参加电赛总会有遗憾存在，但只要有所收获就不算虚度时光。电赛的经历并非三两句话可以概括的完，但我始终坚信学无止境的道理，并在此整理并开源了参赛方案，希望能与各位读者共同探讨、共同进步。
     
  • 无人驾驶基本算法简介
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    《无人驾驶基本算法简介》：本文将概述自动驾驶技术中不可或缺的核心算法，包括感知、定位、决策和控制等方面的基础知识与实现方法。适合初学者入门学习。 本段落将自动驾驶算法分为三个部分：场景识别、路径规划及车辆控制。每一类别都包含多种算法。例如，在场景识别方面需要定位、物体检测和追踪算法；在路径规划上通常包括任务与运动规划；而车辆控制则涉及路径跟随等技术。图1展示了这些算法的基本控制和数据流情况，本段落将按照此结构顺序介绍自动驾驶平台上的相关算法。 对于自动驾驶而言，定位是最基本且重要的问题之一，尤其是在城市道路上，其精确度直接影响到系统的可靠性。Autoware采用NormalDistributionTransform(NDT)配准算法，并在此基础上结合高质量的3D Lidar传感器以进一步提高精度。
     
  • 无人驾驶基本算法简介
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    《无人驾驶基本算法简介》：本文将介绍自动驾驶领域中的核心算法，包括感知、定位、决策和控制等关键技术，为读者揭开智能驾驶背后的奥秘。 本段落将自动驾驶算法分为三个主要部分：场景识别、路径规划及车辆控制。每一类包含多种不同的算法。例如，在场景识别中需要使用定位、物体检测以及追踪的算法；在路径规划方面，通常包括任务和运动规划两大部分；而车辆控制则涉及路径跟随等技术。图1展示了这些基本算法之间的数据流与相互关系。 接下来本段落将依照此结构组织内容，并依次介绍自动驾驶平台上的相关算法。其中，定位是实现自动驾驶功能中最基础且关键的问题之一，在城市道路环境中尤其重要，因为其精确度直接影响到整个系统的可靠程度。Autoware采用了NormalDistributionTransform(NDT)配准技术来提升车辆的定位精度；并且为了进一步提高这一性能指标，还结合了高质量3DLidar传感器的应用及其他方法进行了优化改进。
     
  • Unity3D的汽车动力学脚本
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    该Unity3D教程专注于开发用于模拟和测试汽车动力学性能的脚本。通过学习如何编写代码来控制车辆的物理行为，如加速、转向和制动等，使开发者能够创建逼真的驾驶体验。 这是从官网论坛上收集的一个汽车脚本，经过验证可以使用。由于配套的skidmarks脚本未能找到，因此已将相关语句屏蔽，所以遗憾地没有刹车印的效果。其他部分保持不变。
     
  • 自动驾驶汽车硬件系统的简介
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    自动驾驶汽车硬件系统是指车辆上用于支持自动驾驶功能的各种传感器、控制器和执行器等设备集合，包括激光雷达、毫米波雷达、摄像头、GPS模块以及各类车载电脑等组件。 自动驾驶汽车硬件系统概述 目前绝大多数用于研发的自动驾驶车辆都是基于改装车制造而成，在这些车上安装了各种传感器并改变了其动力学模型；同时也会对刹车与转向系统进行相应的改造，但缺乏在不同工况下及经过冬夏两季测试的数据支持。例如Uber的研发用车为SUV车型，原本重心就较高，再加上顶部加装的设备进一步提高了车辆的中心高度，在避让其他车辆时如果操作不当，则比原车更容易发生侧翻事故。 硬件在环（HIL）、软件在环（SIL）和司机在环（DIL）是自动驾驶研发过程中的几种常见测试方法。其中，软件在环通过构建虚拟的道路交通环境来模拟各种可能的驾驶场景，并对自动驾驶技术进行开发与验证；而硬件在环则利用真实传感器设备来进行数据采集和处理能力的评估。 车辆在环（VIL），是指将实际车辆作为实验平台，在特定条件下由自动驾驶系统发出控制指令，随后通过反馈机制调整并优化系统的性能。这种方法有助于提高算法的真实性和可靠性，并为后续的实际道路测试打下坚实的基础。 从整体来看，汽车是一个高度社会化的产业产品，其发展受到行业特性的限制而显得较为保守。然而在人工智能技术的推动之下以及面对新兴车企和消费者需求变化带来的挑战时，传统汽车行业原有的渐进式创新模式已经难以满足市场的需求。因此需要对现有架构进行革新并不断探索新的解决方案。 自动驾驶系统的硬件架构通常包括感知、决策与控制三个关键部分，并且必须符合相关的汽车工业标准如ISO26262等认证要求。其中： - 感知层：主要依靠各种传感器获取车辆运动状态和环境信息，同时监测驾驶员的行为； - 计算单元：负责处理各类传感器收集的数据并作出决策判断； - 车辆控制：通过电信号来操控转向、制动以及油门系统。 此外还存在用于预警司机的警告系统。自动驾驶技术的研发需要综合考虑车辆硬件与软件之间的相互作用，以确保系统的安全性和可靠性。
     
  • 无人驾驶汽车.ppt
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    本演示文稿探讨了无人驾驶汽车的发展现状、技术挑战及未来前景。通过分析自动驾驶系统及其对交通和城市规划的影响，提出相关行业的机遇与挑战。 无人驾驶汽车PPT提供“无人驾驶汽车”免费资料下载，主要包括自动化系统的发展、终极自动汽车等内容，可供学习使用。
     
  • 无人驾驶汽车览
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    无人驾驶汽车览：探索自动驾驶技术的发展历程、现状及未来趋势。涵盖传感器、算法和法律法规等关键领域。 无人驾驶汽车 主讲人：肖玉泉 PPT制作者：高伟军, 吴旭 资料搜集者：李冠宇, 刘璇, 冷文辉
     
  • 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。