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自动驾驶汽车Simulink仿真代码（课程设计项目）.rar

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简介：
本资源为一课程设计项目，包含用于自动驾驶汽车仿真的Simulink代码。通过该代码，学生能够模拟和测试自动驾驶系统的性能，适用于学习与研究自动驾驶技术的高校师生。 该资源包含基于Matlab和Python实现的自动驾驶汽车仿真源码（.rar文件），适用于课程设计和期末大作业使用。下载后无需进行任何修改即可直接运行，项目完整确保可以正常工作。

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  • 自动驾驶汽车Simulink仿真代码（课程设计项目）.rar
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    本资源为一课程设计项目，包含用于自动驾驶汽车仿真的Simulink代码。通过该代码，学生能够模拟和测试自动驾驶系统的性能，适用于学习与研究自动驾驶技术的高校师生。 该资源包含基于Matlab和Python实现的自动驾驶汽车仿真源码（.rar文件），适用于课程设计和期末大作业使用。下载后无需进行任何修改即可直接运行，项目完整确保可以正常工作。
     
  • 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。
     
  • 自动驾驶汽车项目：基于CARLA仿真的Self-Driving-Cars-Projects
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    本项目致力于开发和测试自动驾驶技术，采用CARLA仿真平台进行车辆控制算法的研究与优化。旨在推动无人驾驶技术的安全性和可靠性提升。 我使用开源模拟器完成了多个自动驾驶汽车（AV）项目。这些项目涵盖了从控制、状态估计、定位、感知到运动规划的各个方面。 在控制器部分，我在CARLA仿真环境中让自动驾驶汽车沿着跑道进行导航。 对于误差状态扩展卡尔曼滤波器的应用，则是利用CARLA仿真器中的数据对车辆位置进行了精确估算。 还有一个未命名的算法用于识别场景中对象的边界框，并定义可行驶区域的边界。 另一个同样待定名称的工作是一个分层运动规划程序，它在一系列不同的CARLA模拟环境中导航自动驾驶汽车，包括避免停放在车道上、跟随前方车辆以及安全通过交叉路口等功能。 安装步骤方面： 对于Ubuntu系统用户来说，请下载并按照官方提供的指南进行设置； 而对于Windows系统的用户，则需要先下载相应的版本然后根据说明来完成安装。
     
  • MATLAB自动驾驶仿真源码与数据（优质课程设计项目）.zip
    优质
    本资料包包含用于MATLAB环境下的自动驾驶系统仿真实验所需的所有源代码和相关数据集。适用于高校课程设计及科研项目的优质资源，助力深入理解自动驾驶技术的开发流程与实践应用。 基于自动驾驶的MATLAB仿真源码及数据（高分课程设计项目）.zip 文件包含了已获导师指导并通过、成绩为97分的高质量课程设计作品，适合用作课程设计或期末大作业。该项目内容完整且无需修改即可直接运行使用。
     
  • DA363A-Autonomous-Car: 自动驾驶汽车项目源代码 - Car Source Code
    优质
    DA363A-Autonomous-Car是一个专注于开发自动驾驶技术的开源项目，提供详细且全面的车辆控制源代码。该项目旨在促进自动驾驶系统的研究与创新。 在计算机工程计划的第一年项目中，我们尝试制造小型自动驾驶汽车，并且几乎成功了！以下是一些有趣的代码： - AndroidClient / app / src / - arduino-embedded/ CarController/ - raspberrypi-embedded/ * AndroidComms.py * AutoCommunication.py * stream_video.py * ultrasonic_client.py 服务器端代码包括： * collect_train_data_socket.py * mlp_predict_test.py * mlp_training.py * picam_calibration.py * rc_driver.py 项目参与者：菲利普·埃克霍尔姆、亨里克·弗雷德伦德和丹尼尔·阿苏。
     
  • 自动驾驶汽车的Simulink控制系统模型
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    本研究构建了自动驾驶汽车的Simulink控制系统模型，旨在优化车辆在复杂环境中的自主导航能力。通过仿真测试验证算法的有效性与稳定性。 使用Simulink搭建了一个车辆控制模型，主要用于自动驾驶控制部分的仿真。该模型能够使车辆按照设定的速度跟随预定轨迹行驶。
     
  • 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。