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Udacity的自动驾驶模拟器

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简介：
Udacity的自动驾驶模拟器是一款专为自动驾驶技术开发的学习工具，它通过高度仿真的虚拟环境帮助用户深入理解并实践自动驾驶算法与系统。 Udacity自动驾驶模拟器可以直接运行exe文件。该模拟器支持模型训练和测试功能。在CarND-Behavioral-Cloning-P3-master目录下运行drive.py脚本，启动模拟器后选择AUTONOMOUS MODE即可查看效果。

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  • Udacity的自动驾驶模拟器
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    Udacity的自动驾驶模拟器是一款专为自动驾驶技术开发的学习工具，它通过高度仿真的虚拟环境帮助用户深入理解并实践自动驾驶算法与系统。 Udacity自动驾驶模拟器可以直接运行exe文件。该模拟器支持模型训练和测试功能。在CarND-Behavioral-Cloning-P3-master目录下运行drive.py脚本，启动模拟器后选择AUTONOMOUS MODE即可查看效果。
     
  • UDacity 自动驾驶 13. Particle Filters.rar
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    本资源为UDacity自动驾驶课程中关于粒子滤波器（Particle Filters）的内容，包含教学材料和练习项目，适用于学习高级定位技术。 udacity自动驾驶 13.Paricle filters.rar
     
  • 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。
     
  • Carla-Parking：自动驾驶研究的卡拉模拟器
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    Carla-Parking是一款专为自动驾驶技术开发的高级模拟器，专注于停车场景的研究与测试，助力实现安全、高效的无人驾驶系统。 带有ROS的卡拉停车场Carla是一个用于自动驾驶研究的开源模拟器。该包包含一个基于规则的停车运动实现。由于此方法不依赖于传感器数据且可能面临碰撞风险，因此它是一种开环策略。示例中，在预定义位置生成两辆汽车（它们之间留有足够的空间），并让自主车辆盲目地控制以适应停车位。这个过程在gif动画中有演示，速度为原速的五倍。 安装步骤如下： 1. 在您的catkin工作区名称下执行：`cd ~//src` 2. 克隆仓库：`git clone https://github.com/vignif/carla_parking.git` 3. 返回上一级目录并构建项目：`cd .. && catkin_make` 运行环境： - 使用命令 `./CarlaUE4.sh` 启动模拟器。 - 通过 `roslaunch carla_ros_bridge carla_ros_bridge.launch` 运行ROS桥。
     
  • 基于驾驶场景大数据的自动驾驶虚拟模拟平台
    优质
    本平台专注于构建高度仿真的驾驶环境，利用海量驾驶数据支持自动驾驶技术的研发与测试，加速智能驾驶系统安全性和可靠性的提升。 为了充分利用数据资源中心在自动驾驶虚拟仿真平台建设中的经验，并满足企业在智能网联汽车研发验证方面的场景需求，解决行业在本土化功能安全评价方面的问题，数据资源中心对基于驾驶场景大数据的自动驾驶虚拟仿真平台建设进行了全面总结。从驾驶场景研究和分类、场景数据采集、处理与分析、构建场景数据库以及搭建虚拟仿真平台这五个层面深入探讨并阐述了相关技术细节，从而为行业提供了切实可行的技术支持。
     
  • Udacity 自动驾驶汽车纳米学位计划地图 1.7z
    优质
    本资源为Udacity自动驾驶汽车纳米学位课程中的地图文件（版本1.7），用于辅助学习者进行相关编程和算法实践。 我的实现代码是关于Udacity 自动驾驶汽车纳米学位项目的部分成果。
     
  • Python-OpenAIGym自动驾驶小车模拟环境
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    本项目构建于Python与OpenAI Gym框架之上，旨在创建一个高度仿真的自动驾驶汽车模拟环境，便于算法测试与优化。 OpenAI Gym提供了一个自驾小车的模拟环境。
     
  • MATLAB自动驾驶
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    MATLAB自动驾驶项目聚焦于利用MATLAB软件进行自动驾驶系统的开发与测试。通过仿真和算法优化，推动智能驾驶技术的进步与发展。 基于计算机视觉的自动驾驶项目需要使用MATLAB程序并配合视频演示，建议使用MATLAB版本2017或以上。
     
  • 自动驾驶（一）
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    《自动驾驶（一）》探讨了自动驾驶技术的基础概念、发展历程及其核心技术创新，旨在为读者揭开智能驾驶系统背后的奥秘。 自动驾驶技术是智能交通系统中的重要组成部分之一，而V2X（Vehicle to Everything）则是实现这一目标的关键技术。通过该技术，车辆可以与其他车辆、基础设施、行人甚至网络进行信息交换，从而显著提升行车安全性和道路效率，并有助于减少交通事故的发生率。 V2X的特点包括非视距感知能力、低延迟通信和高可靠性等特性。这些功能使汽车能够实时获取周围环境的信息，提前预警并迅速作出反应。例如，在紧急刹车时可以缩短制动距离以及更早地传达驾驶意图与共享传感器数据。 在标准方面，目前主要存在两种技术路线：DSRC（Dedicated Short Range Communications）和LTE-V。前者由IEEE制定，并在美国、欧洲及日本等国家和地区广泛使用；后者基于现有的4G LTE网络，传输速率可达500Mbps且支持车辆以高达500km/h的速度运行。随着第五代移动通信技术的发展与应用，它也将成为V2X的重要支撑平台。 全球范围内，各国政府和企业都在积极地进行试验部署工作。例如，在欧洲ITS走廊项目中加入了V2X模块；欧盟SARTRE项目的协同式自动驾驶车队研究等都表明了这一点。这些行动显示出了该领域的重要性以及其在智能交通系统中的地位。 除此之外,V2X的应用场景非常广泛，包括但不限于提高行车安全、提升道路通行能力及促进环境保护等方面。据估计,仅靠V2V通信技术就能避免高达81%的轻度碰撞事故；而整体上则能使交通效率平均增加30%，减少温室气体排放量（约占总量的14%）。 然而，尽管前景广阔但该领域也面临着一些挑战：包括标准化、互操作性问题以及隐私保护等。不同地区对V2X技术的应用进度不一，在全球范围内实现无缝对接仍需进一步协调；此外高昂的技术成本也是限制其广泛应用的主要因素之一；最后还需确保数据传输的安全性和可靠性，防止信息遭到未经授权的访问或篡改。 目前包括特斯拉Autopilot系统和丰田ITS Connect在内的许多实际应用案例已经证明了V2X技术的有效性。随着相关法规和技术进步不断推进,未来这一领域将得到更广泛的应用，并为智能交通系统的持续发展做出贡献。