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利用STM32平台开发的GPS导航无人驾驶小车。

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简介：
我利用STM32微控制器以及GPS模块开发了一款自主驾驶的小型车辆。该小车能够按照预设的路线行驶，一旦设定了目标经纬度坐标，它便会自行自动地向该目标位置驾驶。其核心在于，通过计算目标经纬度和当前车辆的经纬度之间的差异，进而确定出最合适的行驶方向角，并将此方向角传递给车辆执行机构。此外，车辆上配备了陀螺仪传感器，并结合PID控制算法，使得小车能够精确地按照计算出的方向角进行自主移动和导航。

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  • 基于STM32微控制器的GPS导航无人驾驶小车
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  • Apollo无人驾驶平台的源代码
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    Apollo是百度研发的全球开放、开源自动驾驶平台，其源代码涵盖了从硬件到软件的多种技术，助力开发者打造安全高效的无人车系统。 百度的无人驾驶平台Apollo源码是最新版本，许多企业都在使用这一生态系统。
     
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    无人驾驶汽车览：探索自动驾驶技术的发展历程、现状及未来趋势。涵盖传感器、算法和法律法规等关键领域。 无人驾驶汽车 主讲人：肖玉泉 PPT制作者：高伟军, 吴旭 资料搜集者：李冠宇, 刘璇, 冷文辉
     
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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。
     
  • 基于STM32的无人驾驶快递小车机器视觉设计
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    本项目旨在开发一款基于STM32微控制器的无人驾驶快递小车，重点在于应用机器视觉技术实现自动导航与物品识别，提升物流配送效率。 本段落详细介绍了基于STM32与OpenMV的无人驾驶快递小车的设计及实现过程。首先探讨了设计背景及其意义，并分析了国内外研究现状以及方案选择依据。接着详述硬件设计方案，涵盖单片机最小系统、光耦隔离电路、降压电源模块、直流电机驱动器和OpenMV摄像头等组件。 最后介绍了软件部分的实施方案，包括主程序的设计思路，定时器中断函数的应用细节，直流电机控制算法及PID调节策略，并重点讲述了利用OpenMV进行图像识别分析的技术方案。研究基于当前先进的视觉技术开发了一种快递无人驾驶小车设计方法以应对环境对精准度的要求。随着网络购物和电子商务的快速发展，物流行业正经历着前所未有的增长时期。 为了提升货物运输效率并加快存储与提取过程，智能快递车辆变得越来越重要。本段落提出一种利用STM32控制器实现的小车控制系统方案，实现了运动控制及周边环境感知功能。该系统通过集成电机驱动器、传感器模块以及远程语音操控单元等硬件设备来确保系统的稳定性和灵活性。 具体而言，通过对小车的精确操作指令发送与执行过程的设计优化，保证了快递小车能够自动行驶并完成包裹存取任务；同时借助于各种环境感知技术的应用，则进一步增强了该无人驾驶车辆在复杂场景下的自主导航能力和适应性。
     
  • GPS导航小车程序.7z
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    这是一个包含GPS导航功能的小车控制程序压缩包。其中包含了实现自动路径规划和车辆定位所需的所有源代码与配置文件。 通过GPS接收经纬度坐标并转换为车辆坐标，实现小车的自动驾驶。
     
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    本项目致力于开发一套全面的无人驾驶解决方案，采用ROS框架进行构建。涵盖路径规划、环境感知和车辆控制等关键技术模块。旨在促进自主驾驶技术的研究与应用。 无人驾驶技术融合了多种先进技术，如图1所示，一个自动驾驶系统配备了多个传感器，包括长距雷达、激光雷达、短距雷达、摄像头、超声波探测器、GPS以及陀螺仪等设备。这些传感器在运行过程中不断产生数据，并且对每种类型的数据都有严格的实时处理需求。例如，为了确保安全和准确的视觉信息捕捉，摄像头需要达到60帧/秒（FPS）的速度，这意味着每一帧图像的处理时间仅有16毫秒。 然而，在大量数据涌入系统时，如何合理分配资源成为了一大挑战。比如当大量的激光雷达点云数据进入系统并占据大部分CPU计算能力时，可能会导致摄像头的数据无法得到及时处理，从而影响交通信号灯等关键信息的识别和响应，进而可能引发严重的安全问题。如图2所示，在自动驾驶系统中集成了多个软件模块（包括路径规划、环境感知等功能），这些组件协同工作以确保车辆能够自主地进行驾驶任务。