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乐高自动驾驶停车教案

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简介：
《乐高自动驾驶停车教案》是一份结合了乐高积木与编程教育的教学材料，旨在通过实践操作教授学生关于自动驾驶汽车的基本概念和停车技术。 乐高EV3小车自动停车官方标准教案翻译整理，搭建图纸可以通过文档下载获取。

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  • 乐高自动驾驶停车教案
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    《乐高自动驾驶停车教案》是一份结合了乐高积木与编程教育的教学材料，旨在通过实践操作教授学生关于自动驾驶汽车的基本概念和停车技术。 乐高EV3小车自动停车官方标准教案翻译整理，搭建图纸可以通过文档下载获取。
     
  • 乐高wedo2.0课程教案《无人驾驶公交车》搭建图.ppt
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    本PPT为乐高WEDO 2.0课程中关于“无人驾驶公交车”的教学材料，包含详细的教学步骤和搭建图纸，旨在通过实践操作提升学生对机器人编程的兴趣与理解。 乐高wedo2.0课程教案搭建图《无人驾驶公交车》.ppt包含了详细的步骤指导和教学方案，适用于课堂教学或课外活动使用。文档内容围绕如何利用乐高积木及编程软件构建一个模拟的无人驾驶公交系统展开，旨在通过实践操作培养学生的创新思维和技术能力。
     
  • 自动驾驶汽车：Udacity开放源代码自动驾驶汽车项目
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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。
     
  • 自动驾驶汽车垂直停车位的自动泊车控制算法探讨
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    本研究聚焦于开发适用于垂直停车位的自动驾驶汽车自动泊车控制系统算法，旨在提升城市停车效率和安全性。 本论文以自动驾驶车辆为研究对象，并将自动倒库充电作为应用场景。首先基于阿克曼转向原理建立车辆运动学模型，通过车速与方向盘转角以及后两轮的轮速两种方法对车辆位姿进行估计，然后在实车上验证这两种算法的有效性并比较其精度。 论文还分析了使用四次多项式曲线规划垂直泊车轨迹的合理性，并根据垂直泊车过程中的约束条件确定单步垂直泊车所需的最小车位尺寸以及起始位置限制。基于这些条件，利用四次多项式的数学方法进行路径规划，并解算出各系数以满足等式和不等式的约束。 为了确保车辆能够按照预期路线行驶，论文设计了两种轨迹跟踪控制器：一种是基于模型预测控制的策略；另一种则是纯粹的追踪控制方案。此外还设计了一个基于PI（比例-积分）控制的方法来调节泊车速度，并通过仿真验证其性能。 接下来，建立了Simulink和Carsim联合仿真的系统框架，对上述提出的两种轨迹跟踪控制器进行了综合测试与评估。使用模拟数据及曲线分析了这两种方法的可行性、稳定性以及误差情况。 最后，在硬件在环试验台上搭建了一个实验平台并创建相应的仿真环境，进一步验证基于纯粹追踪控制策略的有效性，并对其性能进行更深入的研究和优化。
     
  • 国产电动车的自动驾驶解决方案
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    本项目致力于为国产电动汽车提供先进的自动驾驶解决方案，涵盖感知、决策和执行等关键技术领域，助力实现更安全、智能与便捷的驾驶体验。 小鹏、蔚来、理想三家公司的自动驾驶方案对比及SWOT分析报告，包括了详细的自动驾驶产业链图谱。
     
  • 自动驾驶丛书之自动驾驶汽车决策与控制PPT.rar
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    本资源为《自动驾驶丛书之自动驾驶汽车决策与控制》配套PPT，涵盖车辆决策算法、控制系统等内容，适合技术学习和研究参考。 自动驾驶系列丛书包含关于自动驾驶汽车决策与控制的PPT内容。
     
  • 自动驾驶泊车系统.zip
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    本项目为一款自动驾驶泊车系统，旨在实现车辆在无驾驶员操作情况下的自动停车功能。通过传感器和算法识别停车位，并引导车辆安全、精准地完成泊车过程。 基于STM32实现的自动泊车系统能够完成自动泊车功能，并包含详细的代码。
     
  • 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。