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自动驾驶技术综述：定位、感知与规划的常用算法汇总

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简介：
本文章全面概述了自动驾驶领域的关键技术，包括定位、感知和路径规划等方面的核心算法，并对其进行了详细的分类和总结。 自驾车的自动驾驶系统通常由感知系统与决策系统构成。其中感知系统包括多个子模块，负责车辆定位、静态障碍物测绘、移动物体检测及跟踪、道路地图绘制以及交通信号识别等工作。而决策系统的任务则涵盖路径规划和行为选择等，并且它同样被细分为若干个子模块来执行运动计划与控制等相关职责。这里简要介绍了自动驾驶汽车自动化系统的一般架构，同时对感知系统及其各个组成部分的功能进行了说明。附图展示了一个典型的自动驾驶车辆体系结构框图，在该图中以不同颜色的区块区分了感知和决策系统的构成部分。感知单元利用车载设备进行工作。

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  • 自动驾驶技术综述：定位、感知与规划的常用算法汇总
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    本文章全面概述了自动驾驶领域的关键技术，包括定位、感知和路径规划等方面的核心算法，并对其进行了详细的分类和总结。 自驾车的自动驾驶系统通常由感知系统与决策系统构成。其中感知系统包括多个子模块，负责车辆定位、静态障碍物测绘、移动物体检测及跟踪、道路地图绘制以及交通信号识别等工作。而决策系统的任务则涵盖路径规划和行为选择等，并且它同样被细分为若干个子模块来执行运动计划与控制等相关职责。这里简要介绍了自动驾驶汽车自动化系统的一般架构，同时对感知系统及其各个组成部分的功能进行了说明。附图展示了一个典型的自动驾驶车辆体系结构框图，在该图中以不同颜色的区块区分了感知和决策系统的构成部分。感知单元利用车载设备进行工作。
     
  • 自动驾驶概览|定位、感知、规划常用算法总结
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    本资料全面介绍和总结了自动驾驶技术中关键环节如定位、感知及路径规划所采用的常见算法，旨在为初学者提供一个系统的入门指南。 自驾车自动驾驶系统的架构通常包括感知系统与决策系统两个主要部分。感知系统进一步细分为多个子系统，这些子系统负责汽车定位、静态障碍物测绘、移动物体检测及跟踪、道路测绘以及交通信号的识别等工作。另一方面，决策系统则由一系列子模块构成，它们分别处理路径规划、行为选择、运动规划和控制等任务。这段文字简要介绍了自动驾驶车辆自动化系统的典型架构，并对感知与决策系统的功能及其各自子系统的职责进行了概述。下图展示了一个典型的自动驾驶汽车体系结构框图，在该图中，不同颜色的模块集合代表了不同的系统组成部分：其中一部分是用于处理由车载传感器（如激光雷达、雷达、摄像头、GPS和惯性测量单元等）所采集数据的感知系统；另一部分则是负责制定车辆行动策略的决策系统。
     
  • 自动驾驶中的路径规划技术
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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）。
     
  • 无人驾驶汽车的环境感知技术综述.pdf
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    本文为《无人驾驶汽车的环境感知技术综述》撰写简介：该文章全面回顾了无人驾驶汽车领域内的环境感知技术，涵盖了传感器融合、目标检测与跟踪等关键方面，并探讨了当前的技术挑战和未来的发展方向。 无人驾驶汽车在行驶过程中获取外界环境信息是进行导航定位、路径规划及运动控制的基础。本段落首先介绍了无人车环境感知所需传感器的特点与工作原理，并详细阐述了激光雷达和相机的标定方法，接着讨论了道路、行人、车辆、交通信号以及标识检测任务中的关键技术。同时，文章分析了各种传感器的优势及其适用条件，探讨了各项技术的基本原理与实现方法，从而对无人驾驶汽车在环境感知领域的关键技术和研究进展进行了综合论述。
     
  • 《自动驾驶中的深度学习技术综述》
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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。
     
  • 无人驾驶汽车的环境感知和导航定位技术应用概述
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    该文主要介绍了无人驾驶汽车中环境感知与导航定位的关键技术及其应用现状，涵盖了传感器融合、高精度地图匹配等核心内容。 环境感知与导航定位是无人驾驶汽车技术的核心组成部分。为了更好地定义和分类驾驶环境，并提出与其相匹配的传感器组合方法，本段落着重介绍了传感器技术和环境感知技术，并比较了各种技术的优势和劣势。此外，还结合导航与定位对无人车的整体架构进行了概括性介绍，并对未来无人驾驶汽车的环境感知技术的发展趋势进行了展望。
     
  • 运动规划：自动驾驶汽车中常见的路径规划与轨迹追踪算法。
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    本文探讨了在自动驾驶汽车领域内广泛应用的路径规划和轨迹跟踪算法，重点分析了其在实际应用中的优势及挑战。 该存储库实现了一些用于自动驾驶汽车的常见运动规划器，并且提供了一些路径跟踪控制器。要求使用Python 3.6或更高版本。 车辆模型方面，此存储库采用了两种：简单汽车模型以及混合A *计划器所用的状态格规划师。 推荐材料包括： - 调查自动驾驶城市车辆运动规划和控制技术 - 探索在Frenet框架中生成动态街道场景下的最优轨迹的实用搜索技术 控制器部分则参考了以下内容： - 实现纯追踪路径跟踪算法的方法 - 自动驾驶汽车中的自动转向方法，如Stanley：赢得DARPA大挑战赛的机器人方案 - ApolloAuto / apollo开放自动驾驶平台以及其他基于MPC（模型预测控制）的系统和主动转向策略 AtsushiSakai提供的KTH Research Concept Vehicle项目也提供了有用的材料。
     
  • 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。
     
  • 自动驾驶路径规划中的Dijkstra算法.zip
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    本资料探讨了在自动驾驶技术中应用Dijkstra算法进行路径规划的方法，分析其优势与局限，并提出改进策略以优化车辆导航性能。 Dijkstra算法详解以及自动驾驶学习资料的获取：涵盖感知、规划与控制、ADAS（高级辅助驾驶系统）及传感器；1. Apollo相关的技术教程和文档；2.AEB（自动紧急制动）、ACC（自适应巡航控制）、LKA（车道保持辅助）等ADAS功能的设计方法；3.Mobileye公司的自动驾驶论文和专利介绍，Mobileye是自动驾驶领域的先驱企业之一；4. 自动驾驶学习笔记分享与总结；5.Coursera上多伦多大学发布的专项课程——可能是目前最好的自动驾驶教程之一，该课程包含视频、PPT、研究论文及代码资源等。6. 国家权威机构发布的ADAS标准文档，这些文件是开发相关算法系统的指导手册和规范依据；7. 规划控制相关的学术文章推荐；8. 控制理论及其在实际应用中的案例分析与探讨。