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高博新书《自动驾驶与机器人中的SLAM技术》源码修订版（按深蓝学院要求）

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简介：
本书为高博主笔的《自动驾驶与机器人中的SLAM技术》源码修订版，旨在根据深蓝学院的教学需求，对原作内容进行优化和补充。书中详细解析了同时定位与地图构建(SLAM)的关键算法和技术，并提供了丰富的实践案例及代码实现，是相关领域学习者的宝贵资源。 高博新书《自动驾驶与机器人中的SLAM技术》源码修改版根据深蓝学院要求，对每一章的代码进行了特定修改_slam_in_autonomous_driving_change。

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  • 高博新书《自动驾驶与机器人中的SLAM技术》源码修订版（按深蓝学院要求）
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    本书为高博主笔的《自动驾驶与机器人中的SLAM技术》源码修订版，旨在根据深蓝学院的教学需求，对原作内容进行优化和补充。书中详细解析了同时定位与地图构建(SLAM)的关键算法和技术，并提供了丰富的实践案例及代码实现，是相关领域学习者的宝贵资源。 高博新书《自动驾驶与机器人中的SLAM技术》源码修改版根据深蓝学院要求，对每一章的代码进行了特定修改_slam_in_autonomous_driving_change。
     
  • 《自动驾驶与机器人中SLAM技术》(高翔博士).zip
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    本资料由高翔博士编写，深入探讨了自动驾驶和机器人领域中的SLAM（同步定位与地图构建）技术。内容涵盖理论基础、算法实现及实际应用案例，适合相关领域的研究者和技术人员学习参考。 自动驾驶算法研究项目提供源码，易于运行部署，适用于学习交流。
     
  • SLAM技术在自动驾驶与机器人中的源码研究
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    本项目专注于SLAM（同步定位与地图构建）技术的研究及其在自动驾驶汽车和机器人领域的应用，通过深入分析相关开源代码，探索提高导航精度及实时性的方法。 欢迎对SLAM技术感兴趣的朋友们下载自动驾驶和机器人中的SLAM技术源码。
     
  • 高翔的SLAM技术在自动驾驶和机器人领域应用.pdf
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    本文档由高翔撰写，深入探讨了Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 技术在自动驾驶汽车及机器人领域的应用与挑战，旨在为相关研究者提供有价值的参考。 《自动驾驶与机器人中的SLAM技术》一书由高翔撰写，详细介绍了在自动驾驶及机器人领域中Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 技术的应用与发展。该书深入浅出地讲解了SLAM的基本原理、算法实现以及实际应用案例，对于研究和开发相关领域的工程师和技术人员具有很高的参考价值。
     
  • 状态估计在机器人学中的应用及视觉SLAM14讲——自动驾驶与机器人SLAM技术探讨
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    本课程深入讲解了状态估计理论及其在机器人导航中的关键作用，并详细剖析了视觉SLAM技术，旨在为自动驾驶和机器人定位提供坚实的技术支持。 机器人学中的状态估计以及视觉SLAM技术在自动驾驶与机器人领域扮演着重要角色。相关知识可以通过《视觉SLAM十四讲》深入了解。
     
  • 《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。
     
  • 深蓝学院自动驾驶Planning、决策、规划资料
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    本资料由深蓝学院提供，专注于自动驾驶领域的Planning、决策与路径规划技术，涵盖理论知识和实践案例，适合研究者和技术人员深入学习。 深蓝学院是一个专注于前沿科技教育的平台，在人工智能、机器人与自动驾驶领域建立了完善的课程体系，并正在探索嵌入式系统、物联网以及增强现实技术的教学方法。文件包括以下内容：2022 年控制岗位面试题梳理；基于学习的决策规划背景知识；课程介绍及基础资料；自动驾驶控制与规划第一期第二次答疑问题收集（由 wuning 提供）；自动驾驶控制与规划第一期开课仪式记录；第六章作业思路讲解，由助教高宇辉提供。
     
  • 2019年中国自动驾驶仿真技术蓝皮书.pdf
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    《2019年中国自动驾驶仿真技术蓝皮书》全面概述了中国自动驾驶仿真技术的发展现状、关键技术及应用案例，并展望未来趋势。 《2019 中国自动驾驶仿真技术蓝皮书》是一部全面介绍中国自动驾驶仿真测试发展现状的工具书。该书由当家移动绿色互联网技术集团有限公司（51VR）联合学术研究单位与企业，通过详细收集并整理当前行业现状，并结合多位行业专家的意见汇编而成。 《2019 中国自动驾驶仿真技术蓝皮书》内容涵盖了仿真测试的意义、测试方法和作用、搭建技术方案、软件现状、虚拟场景数据库、数据集、示范区测试方式介绍以及仿真测试标准，还介绍了所面临的挑战及未来的发展趋势。本书旨在为从事自动驾驶系统仿真与测试评价工作的管理人员及科研人员提供及时详细的技术参考。
     
  • 自主定位导航的自动驾驶机器人技术.zip
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    本资料探讨了自主定位与导航在自动驾驶机器人领域的关键技术，涵盖传感器融合、路径规划及环境感知等核心内容。 自动驾驶机器人自主定位导航技术是现代智能交通系统中的关键组成部分，它涉及计算机视觉、机器学习、传感器技术和控制理论等多个领域的交叉学科知识。本段落将深入探讨这一主题，涵盖自动驾驶的基础知识，包括感知、规划和控制，并讨论高级驾驶辅助系统（ADAS）及各类传感器的应用。 首先关注“感知”。自动驾驶机器人需要通过多种传感器获取环境信息，这些传感器包括激光雷达（LiDAR）、摄像头、毫米波雷达以及超声波传感器等。其中，LiDAR能够提供高精度的三维点云数据，用于构建实时的环境地图；摄像头主要用于图像识别，捕捉路面标志、行人和其他车辆；毫米波雷达则在恶劣天气下仍能提供可靠的测距信息；而超声波传感器适用于近距离探测，例如泊车辅助。 接下来是“规划”，这是自动驾驶的重要环节。路径规划需综合考虑路况、交通规则及动态障碍物等因素，生成安全高效的行驶路线；行为决策涉及如何应对各种驾驶场景，如变道和避障等；轨迹跟踪则是确保机器人按照预设路径精确行驶的关键步骤。 然后是“控制”。自动驾驶机器人的控制系统通常采用模型预测控制或反馈控制策略。前者利用未来的预测状态进行控制，后者则根据当前状态及反馈信息调整控制量。该系统的任务在于将规划出的轨迹转化为实际车辆运动指令。 定位导航技术则是实现自动驾驶的核心之一。GPS常用于粗略全局定位，在城市峡谷或室内环境下精度受限时，则采用SLAM（同时定位与建图）算法结合多传感器信息进行高精度自主定位及环境地图构建，使得机器人能够在未知环境中自主导航。 我们还应讨论“ADAS”。作为自动驾驶技术的前驱，高级驾驶辅助系统提供诸如盲点检测、碰撞预警和自适应巡航等功能，逐步增强车辆智能化程度。随着技术发展，这些功能逐渐被整合进更高级别的自动驾驶系统中。 总结而言，实现自动驾驶机器人自主定位导航是一项复杂而综合的任务，涵盖感知、规划、控制及定位导航等多个方面，并依赖于先进的传感器与算法。我们期待看到更加智能和安全的未来道路上出现这样的自动化驾驶系统。
     
  • 深蓝学院-自动驾驶控制与规划章节二作业-完整代码
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    本作业为《深蓝学院》自动驾驶课程第二章的实践任务，涵盖车辆路径规划和控制系统设计等关键技术点，并提供完整的编程实现。 深蓝学院-自动驾驶控制与规划-第二章作业-完整代码采用ROS框架，系统框架已经完全搭建好，只需要完成pid_controller.cpp中的 todo 部分，进行编译就能与LGSVL进行联合仿真。