Carla-Parking：自动驾驶研究的卡拉模拟器-ITADN社区

优质

Carla-Parking是一款专为自动驾驶技术开发的高级模拟器，专注于停车场景的研究与测试，助力实现安全、高效的无人驾驶系统。带有ROS的卡拉停车场Carla是一个用于自动驾驶研究的开源模拟器。该包包含一个基于规则的停车运动实现。由于此方法不依赖于传感器数据且可能面临碰撞风险，因此它是一种开环策略。示例中，在预定义位置生成两辆汽车（它们之间留有足够的空间），并让自主车辆盲目地控制以适应停车位。这个过程在gif动画中有演示，速度为原速的五倍。安装步骤如下： 1. 在您的catkin工作区名称下执行：`cd ~//src` 2. 克隆仓库：`git clone https://github.com/vignif/carla_parking.git` 3. 返回上一级目录并构建项目：`cd .. && catkin_make` 运行环境： - 使用命令 `./CarlaUE4.sh` 启动模拟器。 - 通过 `roslaunch carla_ros_bridge carla_ros_bridge.launch` 运行ROS桥。

基于DQN的CARLA模拟器中的自主驾驶车辆研究

优质

本研究运用深度Q学习算法(DQN)在CARLA仿真环境中探索自动驾驶技术，旨在提升车辆自主决策能力与环境适应性。该项目在CARLA模拟器上运行自主车辆，并基于Michael Bosello的存储库及其所有依赖项进行开发。与实际汽车不同，该代码是为CARLA模拟器设计的修订版本，具有模块化结构，因此构建新的汽车实例非常容易。现在，DQN输入和输出仅传递给汽车实例，而不是以前的整体系统。每个汽车实例协调来自传感器的数据，并将其汇总到一个帧中，然后将此信息馈送到DQN指令标准学习流程中。运行项目的命令包括： - 运行自动驾驶 -> `rl_car_driver.py` - 恢复旧的训练模型 -> `rl_car_driver.py --model run-out-xxxx-xx-xx-xx-xx-xx` - 以评估模式运行 -> `rl_car_driver.py --evaluate True --model run-out-xxxx-xx-xx-xx-xx-xx` CARLA模拟器需要特定版本的Python才能正常工作。

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。

自动驾驶研究论文

优质

本论文深入探讨了自动驾驶技术的关键算法与系统架构，分析了当前行业面临的挑战，并提出创新解决方案以促进该领域的进一步发展。里面主要包含一篇关于自动驾驶的论文及其Python实现代码，推荐！

2018年自动驾驶的AI研究报告

优质

本报告深入探讨了2018年自动驾驶技术的发展趋势与挑战，涵盖了机器学习、传感器融合及安全标准等关键领域。目前，自动驾驶技术已成为汽车产业的重要发展方向。这项技术能够显著提高汽车驾驶的安全性和舒适度，并满足更高层次的市场需求。得益于人工智能的应用与推广，自动驾驶在环境感知、精准定位、决策规划、控制执行以及高精地图与车联网V2X等方面均取得了重大进展。科研机构、车企、科技公司和初创企业等各方参与者都在不断探索这一领域，力求通过人工智能技术实现新的突破。本报告在此背景下对自动驾驶汽车进行了简要概述。

自动驾驶领域研究报告.pdf

优质

本报告深入分析了当前自动驾驶技术的发展趋势、市场动态及关键技术，并探讨了未来几年内该领域的挑战与机遇。自动驾驶行业研究报告全面概述了当前该领域的技术进展、市场规模、驱动因素以及未来趋势。报告将自动驾驶技术分为无人驾驶技术和高级辅助驾驶系统（ADAS），强调两者在实现完全自主驾驶过程中的重要作用。其中，无人驾驶侧重于提升车辆的自主行驶能力，而ADAS则专注于提供各种辅助功能来增强驾驶员的安全性和便利性。根据自动化程度的不同，自动驾驶被划分为四个阶段：从Level 1的基本辅助到Level 4+的全自动驾驶。目前市场上已经实现了Level 2级别的高级驾驶辅助系统（如自适应巡航控制和车道偏离预警）。全球自动驾驶市场规模巨大，预计未来会随着整体汽车销量的增长以及ADAS技术渗透率的提升而进一步扩大。当前阶段的主要功能模块包括定速巡航、防抱死制动系统（ABS）、电子稳定程序（ESP）、碰撞预警及紧急刹车等。尽管如此，Level 3至Level 4+级别的完全无人驾驶技术仍处于开发与测试之中。此外，报告还强调了ADAS在中国市场的巨大发展潜力以及政策环境对行业发展的积极影响。同时指出自动驾驶领域吸引了大量投资，并成为资本市场上的一大热门话题。最后，该研究报告详细分析了当前市场上的主要竞争者及其在不同细分领域的布局情况，并对未来的发展趋势进行了预测。这份全面的指南不仅为业内人士提供了宝贵的参考信息，也为有意进入这一新兴市场的公司和投资者们指明了方向和发展机遇。

基于驾驶场景大数据的自动驾驶虚拟模拟平台

优质

本平台专注于构建高度仿真的驾驶环境，利用海量驾驶数据支持自动驾驶技术的研发与测试，加速智能驾驶系统安全性和可靠性的提升。为了充分利用数据资源中心在自动驾驶虚拟仿真平台建设中的经验，并满足企业在智能网联汽车研发验证方面的场景需求，解决行业在本土化功能安全评价方面的问题，数据资源中心对基于驾驶场景大数据的自动驾驶虚拟仿真平台建设进行了全面总结。从驾驶场景研究和分类、场景数据采集、处理与分析、构建场景数据库以及搭建虚拟仿真平台这五个层面深入探讨并阐述了相关技术细节，从而为行业提供了切实可行的技术支持。

一篇有关自动驾驶的研究论文

优质

本研究论文深入探讨了自动驾驶技术的关键挑战与解决方案，包括感知、决策和控制算法的优化，以及车辆间通信的安全性提升。一篇关于自动驾驶的论文，希望与大家分享。

基于MATLAB仿真的自动驾驶系统研究

优质

本研究基于MATLAB平台，探讨了自动驾驶系统的仿真建模与算法优化，旨在提升车辆自主驾驶的安全性和效率。基于MATLAB仿真的自动驾驶技术研究

是否确定退出登录?

Carla-Parking：自动驾驶研究的卡拉模拟器

全部评论 (0)