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adas高级辅助驾驶开发设计 以及以下资料的获取方式： 涵盖感知，规划和控制，ADAS，传感器； 1. apollo相关的技术教程和文档； 2. adas（高级辅助驾驶）算法设计（例如AEB,ACC,LKA等） 3. 自动驾驶鼻祖mobileye的论文和专利介绍 4. 自动驾驶专项课程（可能是目前最好的自动教师教程），是coursera上多伦多大学发布的自动驾驶专项课程，应该是目前为止非常火非常好的教程了，包含视频，ppt，论文以及代码 5. 国家权威机构发布的adas标准，这是adas相关算法系统的标准，也是开发手册。 6. 规划控制相关的算法论文介绍 7. 等等总共3G多的资料

目前，在大的无人驾驶系统中，环境感知是考察无人驾驶系统的一个重要维度。在这一维度中，环境感知主要依靠的是作为硬件系统的传感器。而在各类无人驾驶传感器类型中，GPS和惯性导航模块的定位导航功能必不可少。

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最短路径搜索是通过算法找到一张图从起点（start）到终点（goal）之间的最短路径（path），为了简化，我们这里使用方格图（该图可以简单地用二维数组来表示），如下动图所示，其中代表起点，代表终点。广度优先算法实际上已经能够找到最短路径，BFS通过一种从起点开始不断扩散的方式来遍历整个图。可以证明，只要从起点开始的扩散过程能够遍历到终点，那么起点和终点之间一定是连通的，因此他们之间至少存在一条路径，而由于BFS从中心开始呈放射状扩散的特点，它所找到的这一条路径就是最短路径，下图演示了BFS的扩散过程：其中由全部蓝色方块组成的队列叫做frontier（参考下面的BFS代码）

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