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自动驾驶智能汽车：理论、算法与实现

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简介：
本书深入探讨了自动驾驶技术的核心原理和实践应用，涵盖了从基础理论到先进算法以及具体实现的全方位内容。 自动驾驶智能汽车涉及理论研究、算法开发以及实际应用的实现过程。这些方面涵盖了从基础科学原理到高级技术手段的应用，旨在推动无人驾驶车辆的发展与普及。

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  • 自动驾驶智能汽车：理论、算法与实现
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    本书深入探讨了自动驾驶技术的核心原理和实践应用，涵盖了从基础理论到先进算法以及具体实现的全方位内容。 自动驾驶智能汽车涉及理论研究、算法开发以及实际应用的实现过程。这些方面涵盖了从基础科学原理到高级技术手段的应用，旨在推动无人驾驶车辆的发展与普及。
     
  • 智能网联汽车自动驾驶测试规程
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    《智能网联汽车自动驾驶测试规程》是一套针对自动驾驶技术的全面评测标准，涵盖安全评估、道路测试及性能检验等内容，旨在推动智能驾驶技术的安全发展与应用。 本段落件规定了智能网联汽车自动驾驶功能检测项目的测试场景、测试方法及通过标准，并适用于申请进行道路测试的乘用车和商用车辆。不包括低速汽车和摩托车在内。
     
  • 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。
     
  • 智能网联汽车自动驾驶功能测试规范.docx
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    本文档详细规定了智能网联汽车自动驾驶功能的安全测试方法与技术要求，旨在确保车辆在各种环境下的行驶安全性和可靠性。 新一代汽车配备了先进的车载传感器、控制器和执行器，并融合了现代通信与网络技术，能够实现车辆与其他实体（包括人、其他车辆、道路设施及云端）之间的智能信息交换和共享。这种技术使得汽车具备复杂的环境感知能力、智能化决策以及协同控制功能，从而可以提供“安全、高效、舒适和节能”的驾驶体验，并最终有望替代人类操作完成驾驶任务。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于 Simulink 的智能驾驶汽车自动泊车系统开发.docx
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    本文档探讨了利用Simulink平台开发智能驾驶汽车自动泊车系统的流程与方法，涵盖算法设计、仿真验证及硬件集成等关键环节。 Simulink开发智能驾驶汽车自动泊车系统是涉及智能驾驶领域核心技术的一个重要项目。该系统的目的是利用超声波传感器和摄像头来检测停车位，并通过控制车辆的转向、油门和刹车实现自动泊车操作，从而提高驾驶便利性和安全性。 在项目的初期阶段，我们需要进行需求分析以明确要开发的功能，包括但不限于：识别停车位位置、计算车辆与停车区的位置关系及角度偏差、设计针对转向、加减速以及制动的操作逻辑，并确保系统能在不同情况下稳定运行。接下来是建立系统的模型框架，这一步骤涵盖了创建汽车动力学的仿真模型和传感器数据处理模块等。 使用Vehicle Dynamics Blockset工具可以构建车辆的动力学特性模拟器；通过Computer Vision Toolbox及Ultrasonic Sensor Toolbox来解析摄像头与超声波探测器的数据，并据此制定停车位识别规则。同时还需要设计用于计算车位位置、角度以及融合各类传感器信息的算法，以达到更精确的操作效果。 在自动泊车逻辑的设计阶段，则需要开发控制车辆转向和制动的相关算法，并确保其能在实际操作中高效运行。整个项目主要依赖于Matlab与Simulink进行模型构建及仿真测试；同时采用Simulink Real-Time工具来验证硬件上的实时性能，以保证系统的可靠性和稳定性。 从需求分析到最终的系统实现，自动泊车项目的开发流程涵盖了多个关键步骤，并通过这种方式确保了所设计的功能不仅在理论上可行，在实际应用中也能安全、高效地运行。此项目将为智能驾驶汽车提供一个实用而可靠的自动泊车解决方案，从而推动整个行业的技术进步和发展。