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Autoware.AI：用于自动驾驶汽车的开源软件

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简介：
Autoware.AI是一款先进的开源软件平台，专为开发和部署高度自动化及完全自主驾驶系统而设计。 Autoware是世界上首个专为自动驾驶汽车设计的“多合一”开源软件。它的功能主要适用于城市环境，但也能覆盖高速公路、乡村道路和地区以及地理围栏区域的应用场景。Autoware的代码库受Apache 2许可证保护，用户可以自由选择使用它。 为了确保安全地进行测试和开发工作，在不具备真实自动驾驶汽车的情况下，我们提供了一个基于ROSBAG的仿真环境来帮助使用者熟悉软件功能和技术细节。如果计划将Autoware应用于实际车辆中，请务必在进行现场实验前制定详尽的安全措施与风险评估策略，并参考用户指南及开发者手册获取更多指导。 此外，Autoware还包含了一系列丰富的自动驾驶模块，涵盖了感知、计算和驱动等核心领域，包括但不限于：定位服务（Localization）、地图构建（Mapping）、物体识别跟踪(Object Detection & Tracking)、交通信号辨识(Traffic Signal Recognition)，任务与路径规划(Task and Motion Planning)，轨迹生成(Track Generation), 车道检测及选择(Lane Detection & Selection)，车辆控制(Vehicle Control)，传感器融合(Sensor Fusion)，摄像头(Cameras), LiDAR（激光雷达），RADAR（雷达）, 深度学习技术，基于规则的系统(Rule-Based Systems)以及连接导航(Connected Navigation)、日志记录(Logging)和虚拟现实等关键技术。

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  • Autoware.AI：用于自动驾驶汽车的开源软件
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    Autoware.AI是一款先进的开源软件平台，专为开发和部署高度自动化及完全自主驾驶系统而设计。 Autoware是世界上首个专为自动驾驶汽车设计的“多合一”开源软件。它的功能主要适用于城市环境，但也能覆盖高速公路、乡村道路和地区以及地理围栏区域的应用场景。Autoware的代码库受Apache 2许可证保护，用户可以自由选择使用它。 为了确保安全地进行测试和开发工作，在不具备真实自动驾驶汽车的情况下，我们提供了一个基于ROSBAG的仿真环境来帮助使用者熟悉软件功能和技术细节。如果计划将Autoware应用于实际车辆中，请务必在进行现场实验前制定详尽的安全措施与风险评估策略，并参考用户指南及开发者手册获取更多指导。 此外，Autoware还包含了一系列丰富的自动驾驶模块，涵盖了感知、计算和驱动等核心领域，包括但不限于：定位服务（Localization）、地图构建（Mapping）、物体识别跟踪(Object Detection & Tracking)、交通信号辨识(Traffic Signal Recognition)，任务与路径规划(Task and Motion Planning)，轨迹生成(Track Generation), 车道检测及选择(Lane Detection & Selection)，车辆控制(Vehicle Control)，传感器融合(Sensor Fusion)，摄像头(Cameras), LiDAR（激光雷达），RADAR（雷达）, 深度学习技术，基于规则的系统(Rule-Based Systems)以及连接导航(Connected Navigation)、日志记录(Logging)和虚拟现实等关键技术。
     
  • 自动驾驶汽车：Udacity开放源代码自动驾驶汽车项目
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    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。
     
  • 自动驾驶汽车概述.pdf
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    本PDF文件《自动驾驶汽车概述》全面介绍了自动驾驶技术的发展历程、关键技术、应用场景及面临的挑战与未来趋势，为读者提供系统性的知识框架。 本段落探讨了自DARPA挑战赛以来开发的自动驾驶汽车研究，并重点介绍了配备有SAE 3级或更高级别自主系统的车辆。这类车的自主系统架构通常分为感知部分与决策部分两大类。 在感知方面，该系统包含多个子模块来执行各种任务：定位、静态障碍物绘制、移动物体检测及追踪、道路信息采集以及交通信号识别等。而在决策环节，则包括路线规划、路径选择、行为决定、运动计划和控制等功能组件的协同工作。 文中详细介绍了自动驾驶汽车自主系统的常规结构，并总结了当前有关感知与决策方法的研究成果。特别地，本段落还深入剖析了UFES大学车辆IARA的自主系统架构设计。 此外，文章也列举了一些由科技企业开发并广受媒体关注的重要自主研发型无人车实例。
     
  • 自动驾驶汽车概述.docx
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    本文档为读者提供了一个关于自动驾驶汽车的基本概念和工作原理的全面介绍，涵盖了技术进展、市场趋势以及未来前景。 自动驾驶汽车的自主系统架构通常包括感知系统和决策系统两大部分。感知系统又细分为多个子系统，分别承担车辆定位、静态障碍物绘制、移动障碍物检测与跟踪、道路描绘以及交通信号识别等任务。而决策系统的组成部分则涉及路线规划、路径选择、行为决策制定、运动计划及控制等多个方面的工作模块。
     
  • 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。
     
  • 自动驾驶丛书之自动驾驶汽车决策与控制PPT.rar
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    本资源为《自动驾驶丛书之自动驾驶汽车决策与控制》配套PPT，涵盖车辆决策算法、控制系统等内容，适合技术学习和研究参考。 自动驾驶系列丛书包含关于自动驾驶汽车决策与控制的PPT内容。
     
  • 汽车自动驾驶技术的完整源代码
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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。
     
  • 汽车自动驾驶技术的完整源代码
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    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。
     
  • 压缩文件内容包括：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-汽车平台技术基础及自动驾驶-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。