首先，对面向高速公路自动驾驶决策的深度强化学习算法进行改进。分别 针对当前常用于自动驾驶决策的两种深度强化学习算法深度确定性策略梯度 （Deep Deterministic Policy Gradient，DDPG）和近端策略优化（Proximal Policy Optimization，PPO）进行改进，以使其更能满足高速公路自动驾驶场景 对于决策模块的要求。对于DDPG算法，本文对其进行针对性改进提出了基 于双评论家及优先回放机制的深度确定性策略梯度算法（Double Critic and Priority Experience Replay Deep Deterministic Policy Gradient，DCPER-DDPG）。 针对Q值过估计导致的驾驶策略效果下降问题，采用了双评论家网络进行优 化。针对演员网络更新时产生的时间差分误差导致算法模型不精准采用延迟更 新方法降低这一影响。针对DDPG算法中随机经验回放导致的采样样本效果 不符合预期和训练速度慢导致的算力和资源损耗，本文采用优先经验回放机制 对其进行改善。

本内容介绍了Dspace相关概念，对RCP/HILS/RTI相关内容进行详细介绍，帮助对Dspace有深入的认识，并对基于Dspace搭建流程和方法做了详细阐述，使仿真开发人员对DsPace仿真框架设计能够详细了解使用了具体案例展示了 Dspace RTICAN具体应用，手把手介绍了仿真搭建过程，并附视频介绍了仿真结果

百度Apollo学习：Routing模块结构和源码

百度Apollo学习：planning规划模块结构，数据，代码介绍

自动驾驶规划控制-nmpc路径规划和mpc路径跟踪 matlab和simulink联合仿真，非线性mpc路径规划，线性mpc路径跟踪

聚合视图对象检测 此存储库包含用于3D对象检测的聚合视图对象检测（AVOD）网络的Python实现的公共版本。 （ ，（ ，，（ ，（ 如果您使用此代码，请引用我们的论文： @article{ku2018joint, title={Joint 3D Proposal Generation and Object Detection from View Aggregation}, author={Ku, Jason and Mozifian, Melissa and Lee, Jungwook and Harakeh, Ali and Waslander, Steven}

(1) 建立自动驾驶电动汽车纵向动力学仿真模型。以某自动驾驶电动汽车为研究对 象， 分别在Matlab/Simulink 和CarSim 环境下搭建了纵向动力学简化模型和整车动力学 模型， 结合模型分析电动汽车的纵向动力学特性， 通过对比实车试验数据与仿真结果， 验证了模型的正确性。 (2) 设计了车速控制系统的整体框架。为实现不同行驶工况下车速的准确控制， 采 用分层式结构设计控制系统， 从车速控制需求出发， 制定了定速与跟随两种控制模式， 细分行驶工况并合理约束其中的关键参数， 为后续速度控制算法设计打下基础。 (3)采用分层式结构设计车速控制系统。上层控制器根据目标车速决策出期望加速 度， 通过建立控制对象模型、车间运动学模型、安全车间距模型， 综合考虑安全性、 舒适性、经济性、跟随性四个性能指标， 结合MPC 模型预测优化控制算法建立目标函 数， 并将其转化为二次优化问题， 求解出汽车行驶的期望加速度。 (4)基千Matlab/Simulink 与CarSim 联合仿真平台搭建了电动汽车速度控制系统， 针对典型的纵向行驶工况， 对所设计的车速控制策略进行仿真验证。

（1）Frenet坐标系下动力学建模 （2）自动驾驶车辆的换道轨迹规划 针对五次多项式换道法仅在初始时刻规划换道轨迹的问题，本文结合行驶环境边 界条件，建立五次多项式换道轨迹模型。将换道轨迹规划解耦成横、纵向轨迹规划。 综合考虑换道性能指标，建立横向轨迹优化模型。 （3）自动驾驶车辆的换道轨迹跟踪控制 针对轨迹跟踪控制算法计算量大，鲁棒性差等问题，本文对横、纵向轨迹跟踪进 行解耦控制，从而降低计算量。采用实验的方法，制作油门/刹车标定表，通过双PID 控制器进行纵向轨迹跟踪控制；采用Ackermann公式设计控制函数，将滑模切换函数 替换为状态向量的第四个状态量，从而证明系统运动点到达滑模面以后，不受外界扰 动影响，具有较好的鲁棒性；通过李雅普诺夫函数证明了系统可以在有限时间内到达滑模面。 （4）高速行驶环境下两种换道场景的仿真验证 通过Matlab/Simulink分别与Prescan、Carsim联合仿真，对自动驾驶车辆的换道 轨迹规划与跟踪控制进行仿真验证。仿真结果表明，加入模型预测控制算法的五次多 项式轨迹规划方法可以有效的动态规划换道轨迹。

自动驾驶，AutoWareAuto框架全框架梳理思维导图及代码注释。 授人以鱼不如授人以渔，涵盖：融合感知模块，定位模块，决策规划模块，控制模块，预测模块等较为详细的注释（并非每行都有注释）及框架梳理。 阅读Auto版本的代码时结合思维导图可以事半功倍，大厂自动驾驶技术团队多位领域技术牛人耗时两个月之作 实实在在的工作经验总结 资料是一线自动驾驶工程师辛苦工作的结果，希望您尊重知识产权不要私自外传

PreScan包括各种ADAS和AV功能和认证测试的即用场景库，结合一套广泛的传感 器模型，可以快速评估完整的自动驾驶系统及组成的每个部分。它是一个开放的环境， 遵循所有主要的行业标准，并允许与第三方工具和企业内部流程进行整合。工程师可以 轻松地进行自动驾驶研究，以确定车辆的最佳传感器配置，开发强大的驾驶辅助及自动 驾驶系统，评估感知、融合、规划和控制算法的性能，并为做自动车辆系统的验证和认 证做准备。