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AUTOSARDemo展示了自动驾驶技术的演示效果。

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简介:
该Demo是由本人精心设计并开发的,基于AAT工具构建的AUTOSAR Client&Server; Port演示程序。其主要功能在于从数据中提取出ARXML文件格式,从而能够顺利地导入到Simulink环境中进行可运行的建模工作。

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客服
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  • 泊车
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    本文章探讨了自动泊车技术作为自动驾驶领域的一个关键组成部分的发展历程、现状及未来趋势,分析其重要性与挑战。 自动泊车技术是现代汽车技术创新的重要组成部分,极大地改善了驾驶者的日常用车体验。从最初的APA(自动停车辅助)到RPA(远程停车辅助)、HPA(同化停车辅助),再到最前沿的AVP(自主代客泊车),该系统逐步实现了从驾驶员介入到完全自主化的转变。 APA功能允许驾驶员在车内控制车辆进行泊车,尽管仍然需要时刻准备接管,但已经大大减轻了驾驶者的操作难度。RPA技术进一步发展,使驾驶员可以在车外通过手机或遥控器操控车辆完成泊车过程,但仍需保持对车辆状态的监控。HPA则让驾驶员将汽车停放在指定位置后离开,并由预设的记忆路径引导车辆自主完成泊车任务。而AVP功能实现了完全无人化的自动泊车,即在无需驾驶者参与的情况下,通过车载传感器和算法来自主完成整个泊车过程。 自动泊车的基本流程包括泊入与泊出两个主要环节:在停车时,车辆需要准确识别停车位并规划合适的行驶路径,并根据空间调整速度和方向;而在驶离车位时,则需理解周围环境以确保安全地离开,同时避免与其他车辆发生碰撞。 实现这些功能过程中面临的最大挑战之一是环境感知。这包括数据的稳定性、准确性以及及时性等问题。例如,准确识别路缘线及其他障碍物(如其他车辆或行人)并快速响应变化中的环境信息是保证泊车过程顺利进行的关键因素。此外,在复杂的城市环境中如何精准判断和定位可用停车位也是一个挑战。 在解决这些技术难题时,主要采取了三种策略:增强车端的智能化、提升场端的智慧化以及两者结合实现无缝自动泊车体验。具体来说,这包括使用更先进的传感器及计算平台来提高车辆本身的感知与决策能力;通过物联网设备和大数据分析优化停车场环境(如提供精确车位信息和服务)以构建智能停车设施。 综上所述,自动泊车技术的发展是一个从依赖人为参与向完全自动化过渡的过程。这一过程不仅需要汽车自身的智能化升级,还需要停车场基础设施的智慧化改造。随着相关技术的进步,未来我们将迎来更加便捷且安全的自动泊车服务,为驾驶者带来前所未有的体验。
  • 压缩文件内容包括:-汽车决策与控制、-定位-概论、-汽车平台基础及-系统设计等。
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    本课程涵盖自动驾驶核心技术,包括汽车决策与控制、定位技术、技术概论、平台技术基础及系统设计等方面内容。 压缩文件内包含以下内容:自动驾驶-汽车决策与控制、自动驾驶-定位技术、自动驾驶-技术概论、自动驾驶-汽车平台技术基础、自动驾驶-系统设计及应用、自动驾驶仿真蓝皮书以及传感器原理和应用。
  • 基于ARP4754A、DO-178C和DO-331
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    本项目基于ARP4754A、DO-178C及DO-331标准,开发并展示了先进的自动驾驶仪系统。通过严格验证过程确保了系统的可靠性和安全性,在航空电子领域具有重要意义。 ARP4754A、DO-178C 和 DO-331 是航空行业软件开发过程中的三个重要标准,它们对于确保飞行控制系统等关键软件的安全性和可靠性至关重要。MATLAB 作为强大的数学计算和建模工具,在这类系统的开发中被广泛使用。 ARP4754A(系统开发指南)是美国航空无线电公司(ARINC)发布的一个指导性文档,主要用于定义飞机系统和软件的开发过程。它涵盖了从需求分析到实施、集成、测试和认证等多个阶段,并强调了整个过程中应进行的系统工程活动。 DO-178C 是针对航空电子设备软件国际标准,主要关注软件开发的质量和安全性。该标准定义了不同安全等级(A级最高)下的软件开发要求,包括需求定义、设计、编码、测试及验证等方面。MATLAB 的使用可以辅助满足这些要求,例如通过模型验证和仿真提高代码质量和正确性。 DO-331 是针对基于模型的开发的标准,鼓励用数学模型来驱动软件开发以提升效率和质量。MATLAB 环境支持 MBD(Model-Based Development),使开发者能够创建、仿真并验证模型,并直接生成符合 DO-178C 标准的可执行代码。 在描述中提到的工作流,从系统要求到目标生产代码,体现了 MATLAB 在这一过程中的作用。MATLAB 可用于定义和验证系统级别的需求;接着使用 Simulink 构建控制系统的模型,这些模型不仅用于设计还用于早期性能评估及故障模拟;然后通过 Real-Time Workshop 等工具将模型转化为实际的 C/C++ 代码,并直接嵌入硬件中。在生成代码的过程中,MATLAB 自动处理许多与 DO-178C 相关的任务和文档,如自动生成源码追踪、需求覆盖率报告等。 文件名“autopilot_demo.mltbx” 和 “autopilot_demo.zip” 可能包含一个自动驾驶仪的 MATLAB 演示示例。这个演示可能包含了完整的 MATLAB 工作流,从需求定义到模型构建再到代码生成和验证。用户可以通过运行此示例来学习如何在实际项目中应用上述标准及 MATLAB 工具。 总结来说,该压缩包提供的资源旨在帮助理解并实践使用 MATLAB 在航空领域遵循 ARP4754A、DO-178C 和 DO-331 标准进行自动驾驶仪软件开发的方法。通过 MATLAB,开发者可以更高效地完成从需求分析到生产代码的全过程,并满足严格的航空软件安全标准。
  • 德尔福专利
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    德尔福拥有先进的自动驾驶专利技术,在传感器融合、环境感知和决策系统方面领先业界。其创新解决方案正推动着汽车行业变革。 德尔福拥有51项自动驾驶专利,涵盖了摄像头、雷达以及车辆控制等多个方面,可供参考。
  • 路径规划
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    《自动驾驶中的路径规划技术》一文深入探讨了如何通过算法和传感器数据实现安全高效的车辆导航。 无人车的技术路线实际上已经明确为轮式机器人的技术路径。这一结论自2007年的DARPA大赛以来,在谷歌、福特以及百度的无人车项目中得到了超过十年的验证,证明了轮式机器人技术完全适用于无人驾驶车辆领域。目前所有关于基础算法的研究都基于机器人技术。 接下来解释三个关键概念:路径规划、避障规划和轨迹规划。其中,路径规划通常指的是全局范围内的路线设计,也可以称为全局导航计划。它涉及从起始点到目的地之间的纯几何路径设定,并不考虑时间顺序或车辆的动态特性。 而所谓的避障规划,则是指局部环境下的路径调整策略,有时也被称为即时导航或者动态重定位。其主要功能在于检测并追踪移动障碍物的位置变化(Moving Object Detection)。
  • 深度学习综述》
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    本文为读者提供了关于自动驾驶领域中深度学习技术的全面概述,涵盖算法、应用及未来趋势。适合研究者和工程师阅读。 自动驾驶是人工智能应用中最活跃的领域之一。几乎在同一时期,深度学习领域的几位先驱取得了突破性进展,并因此获得了2019年ACM图灵奖。这三位被称为“深度学习之父”的学者分别是Hinton、Bengio和LeCun。以下是关于采用深度学习方法的自动驾驶技术的一篇综述。
  • 汽车完整源代码
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    本书提供了一套完整的汽车自动驾驶技术的源代码解析与实践指南,深入浅出地介绍了从感知到决策规划等关键技术环节。 自动驾驶技术是现代科技领域的热门话题之一,涉及计算机视觉、机器学习、传感器融合及控制理论等多个领域。“汽车自动驾驶技术完整源代码”提供了一套完整的解决方案,这套方案由美国的计算机科学专家开发,并经过实际测试,在高速公路上成功运行。 让我们深入了解自动驾驶的核心组成部分。该源代码可能包含以下几个关键模块: 1. **传感器接口**:自动驾驶车辆通常配备多种传感器,如雷达、激光雷达(LiDAR)、摄像头和全球定位系统(GPS)。这些传感器的数据需要被实时采集并整合以构建环境感知。 2. **环境感知**:基于收集到的传感器数据,系统会进行物体检测与识别工作。这包括道路标记、车辆及行人等要素的辨识。此环节通常运用深度学习模型,例如卷积神经网络(CNN)在图像处理中的应用。 3. **定位与地图构建**:高精度定位是自动驾驶的关键技术之一。通过GPS、惯性测量单元(IMU)和传感器数据融合,车辆可以精确地确定自己的位置信息。同时,高精度地图用于存储静态信息如车道线、交通标志及地形特征等。 4. **路径规划**:该模块负责生成安全且高效的行驶路线方案。这包括避障策略、动态窗口法(DWA)以及全局路径规划算法例如A*搜索方法的应用。 5. **车辆控制**:此部分根据已规划的路径向转向、油门和刹车系统发送指令,确保平稳驾驶的同时需要考虑车辆动力学模型并利用如PID控制器等技术。 深度学习训练的数据可能包括用于训练这些模型的标注数据集,例如Kitti、Waymo Open Dataset或模拟环境CARLA、AirSim提供的各种驾驶场景。这些数据集通常包含不同情况下的信息以帮助模型识别复杂状况。 此外,算法原理PDF文件可能会涵盖自动驾驶的主要技术细节,如传感器融合算法(卡尔曼滤波器或粒子滤波)、深度学习模型的训练方法以及路径规划和车辆动力学建模等具体步骤说明。 这份资源为研究自动驾驶技术提供了宝贵的实践经验,对于学习者及开发者而言能够深入理解实际系统的工作流程并提升技术水平。通过分析与实践这些源代码可以更好地掌握自动驾驶的关键技术和挑战,从而推动这一前沿领域的发展。
  • 汽车完整源代码
    优质
    本书提供了关于汽车自动驾驶技术全面而深入的技术讲解和完整的源代码解析,适合对自动驾驶领域感兴趣的开发者和技术人员阅读。 美国一位天才计算机专家开发的汽车自动驾驶技术包含完整源代码、深度学习训练好的数据以及算法原理PDF文档。该软件已经经过实践验证,在高速公路上成功运行过。
  • 汽车模糊控制
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    本研究聚焦于汽车自动驾驶领域中模糊控制技术的应用与优化。通过智能算法模拟人类驾驶决策过程,提升车辆在复杂交通环境下的适应性和安全性,推动自动驾驶技术的进步与发展。 模糊控制利用模糊数学原理来模拟人类思维过程,识别并判断模糊现象,并提供精确的控制量以实现对被控对象的有效管理。
  • 疲劳测试版.rar
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    《疲劳驾驶测试演示版》是一款用于评估驾驶员在长时间驾车后注意力和反应能力下降情况的模拟软件。通过各种路况下的驾驶任务,帮助用户了解并预防因疲劳导致的交通事故风险。 疲劳驾驶测试Demo.rar是一款用于评估驾驶员在长时间驾驶后状态的演示文件。