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DA363A-Autonomous-Car: 自动驾驶汽车项目源代码 - Car Source Code

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简介：
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。

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  • DA363A-Autonomous-Car: 自动驾驶汽车项目源代码 - Car Source Code
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    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：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Simulink仿真代码（课程设计项目）.rar
    优质
    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。
     
  • 汽车自动驾驶技术的完整源代码
    优质
    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。
     
  • 汽车制动距离的MATLAB代码-Self-Driving-Car:基于模型预测控制(MPC)的无人驾驶汽车编程
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    本项目利用MATLAB开发基于模型预测控制（MPC）算法的无人驾驶汽车刹车系统，优化车辆在紧急情况下的制动性能与安全性。 在过去十年间，由于计算速度的提升、传感器技术的进步以及公众关注度的增长，自动驾驶汽车的发展步伐显著加快。本段落探讨了现代自动驾驶车辆所采用的一种软件架构。 该控制器利用模型预测控制（MPC）算法来预测汽车未来的行驶位置，并据此调整其“动力学”方程式及当前状态下的测量数据。这种算法适用于任何配备了电子控制系统用于操控方向盘、油门和刹车踏板的车型。通过读取传感器信息，如摄像头、雷达或激光雷达的数据以及GPS定位等，可以直接控制车辆并联系制造商进行确认。 模型预测控制（MPC）架构允许利用该技术来精准地调节汽车加速、制动及转向操作。这一软件结构已经在现代奏鸣曲型自动驾驶车中得到应用，并且在高速公路上和城市道路行驶条件下均表现出色。 具体而言，从当前状态出发，在每一个时间采样步长上都会解决一个开环最优控制问题，其范围是有限的。随着每一次连续的时间步骤推进，水平范围内会基于新的测量数据来确定一个新的最优控制解决方案。最佳方案取决于输入限制、输出约束以及为了最小化性能指标（成本）而建立的过程动态模型。 该模型的成本函数是一个简单的距离公式，它通过减少误差来优化车辆在特定条件下的行驶效率和安全性。
     
  • 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。