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Python-用于训练自动驾驶汽车的人工智能数据集

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简介:
本项目旨在利用Python开发和训练用于自动驾驶车辆的人工智能模型的数据集,涵盖图像识别与决策系统。 人工智能在训练汽车自动驾驶系统时使用了大量的数据集。

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  • Python-
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    本项目旨在利用Python开发和训练用于自动驾驶车辆的人工智能模型的数据集,涵盖图像识别与决策系统。 人工智能在训练汽车自动驾驶系统时使用了大量的数据集。
  • YOLOv5BDD100K模型
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    本研究采用YOLOv5框架,在大规模BDD100K自动驾驶数据集上进行模型训练与优化,旨在提升车辆检测精度和实时性能。 yolov5s.pt模型使用了5000张图片训练,并进行了80个epoch的迭代;而yolov5n.pt模型则使用了6000张图片进行训练,总共经历了120个epoch。此外,yolov5n.engine可以用于TensorRT加速。
  • 树莓派.zip
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    本项目是基于树莓派平台开发的一款自动驾驶小车,利用Python编程和机器学习技术实现车辆自主导航与避障功能。 电机控制、摄像头调试、道路数据采集、搭建深度学习模型及参数调试、自动驾驶真实道路模拟以及最终的参数调试,同时编写工程和技术文档。
  • 网联测试规程
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    《智能网联汽车自动驾驶测试规程》是一套针对自动驾驶技术的全面评测标准,涵盖安全评估、道路测试及性能检验等内容,旨在推动智能驾驶技术的安全发展与应用。 本段落件规定了智能网联汽车自动驾驶功能检测项目的测试场景、测试方法及通过标准,并适用于申请进行道路测试的乘用车和商用车辆。不包括低速汽车和摩托车在内。
  • Simulink 系统开发.docx
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    本文档探讨了利用Simulink平台开发智能驾驶汽车自动泊车系统的流程与方法,涵盖算法设计、仿真验证及硬件集成等关键环节。 Simulink开发智能驾驶汽车自动泊车系统是涉及智能驾驶领域核心技术的一个重要项目。该系统的目的是利用超声波传感器和摄像头来检测停车位,并通过控制车辆的转向、油门和刹车实现自动泊车操作,从而提高驾驶便利性和安全性。 在项目的初期阶段,我们需要进行需求分析以明确要开发的功能,包括但不限于:识别停车位位置、计算车辆与停车区的位置关系及角度偏差、设计针对转向、加减速以及制动的操作逻辑,并确保系统能在不同情况下稳定运行。接下来是建立系统的模型框架,这一步骤涵盖了创建汽车动力学的仿真模型和传感器数据处理模块等。 使用Vehicle Dynamics Blockset工具可以构建车辆的动力学特性模拟器;通过Computer Vision Toolbox及Ultrasonic Sensor Toolbox来解析摄像头与超声波探测器的数据,并据此制定停车位识别规则。同时还需要设计用于计算车位位置、角度以及融合各类传感器信息的算法,以达到更精确的操作效果。 在自动泊车逻辑的设计阶段,则需要开发控制车辆转向和制动的相关算法,并确保其能在实际操作中高效运行。整个项目主要依赖于Matlab与Simulink进行模型构建及仿真测试;同时采用Simulink Real-Time工具来验证硬件上的实时性能,以保证系统的可靠性和稳定性。 从需求分析到最终的系统实现,自动泊车项目的开发流程涵盖了多个关键步骤,并通过这种方式确保了所设计的功能不仅在理论上可行,在实际应用中也能安全、高效地运行。此项目将为智能驾驶汽车提供一个实用而可靠的自动泊车解决方案,从而推动整个行业的技术进步和发展。
  • :Udacity开放源代码项目
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    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。
  • HighD——
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    HighD数据集是专为自动驾驶技术开发的一款高质量数据集合,包含详尽的道路交通场景和车辆行为信息,旨在推动安全驾驶算法的研发与测试。 HighD数据集是一个用于自动驾驶技术研究的数据集合。
  • :理论、算法与实现
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    本书深入探讨了自动驾驶技术的核心原理和实践应用,涵盖了从基础理论到先进算法以及具体实现的全方位内容。 自动驾驶智能汽车涉及理论研究、算法开发以及实际应用的实现过程。这些方面涵盖了从基础科学原理到高级技术手段的应用,旨在推动无人驾驶车辆的发展与普及。
  • 城市轨道铁路交通.zip
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    本数据集包含城市轨道交通环境下的详细传感器信息和高清图像,专为自动驾驶系统在复杂市区铁路路况中的训练与测试设计。 城市轨道铁路交通数据集是为自动驾驶技术提供训练素材的重要资源,在轨道交通领域尤其关键,因为高质量的数据能够直接影响到自动驾驶系统的性能与安全性。这个数据集包含了大量信息,旨在帮助算法理解和模拟城市轨道环境,从而提升其在复杂场景中的适应能力。 我们来探讨一下交通物流这一概念。在城市轨道交通中,物流不仅涉及乘客的快速、安全运输,还涵盖了列车运行调度、维护及物资供应等多个方面。通过该数据集,开发者可以研究如何优化调度策略以确保高效和准时运营,并分析繁忙网络中的突发情况处理方法,如故障修复与应急疏散。 “自动驾驶”是此数据集的一个关键词,表明它可能包含以下方面的信息: 1. **地理信息**:高精度轨道地图、站点位置、线路走向及坡度等基础路径规划和导航资料。 2. **列车状态数据**:速度、加速度、制动状况与车辆位置的实时记录,对训练精确控制至关重要。 3. **交通信号控制系统数据**:包括信号灯状态及相关通信协议,自动驾驶系统需遵守这些规则确保安全行驶。 4. **环境感知数据**:摄像头图像及雷达或激光雷达(LiDAR)扫描生成的3D点云图等用于识别轨道周边障碍物、行人及其他列车的数据。 5. **乘客流动数据**:模拟上下车行为帮助优化停靠策略,理解站台动态。 6. **历史运行记录**:过去的运营情况可用于训练模型预测模式并预判潜在风险。 7. **天气与光照信息**:有助于自动驾驶系统在不同气候条件下的视觉识别和决策。 压缩包内的“my_data-master”可能是数据集的主目录,包含多个子文件夹存储不同类型的数据。例如,“Images”可能保存环境条件下的图像;“GPS_data”存放列车位置信息;而“Sensor_data”则存储各类传感器原始读数等。 综上所述,该数据集为城市轨道交通领域的自动驾驶技术提供了全面且多样化的训练资源,对于提升系统的智能水平和应对复杂环境的能力具有重要意义。通过深入学习与分析这些数据,研究人员及工程师能够开发出更加安全、高效的自动驾驶系统,推动未来交通的发展。