本文调查了自DARPA挑战后开发的关于自动驾驶汽车的研究，这类汽车配备了可归类为SAE 3级的或更高级别的自动驾驶汽车的自主系统。自动驾驶汽车自主系统的体系结构一般分为感知系统和决策系统。感知系统一般分为多个子系统，负责自驾汽车定位、静态障碍物绘制、移动障碍物检测与跟踪、道路绘制、交通信号检测与识别等任务。决策系统通常被划分为许多负责任务的子系统，如路线规划、路径规划、行为选择、运动规划和控制。在本次调查中，我们介绍了自动驾驶汽车自主系统的典型结构。我们还回顾了有关感知和决策方法的研究。此外，我们还详细描述了UFES汽车的自主系统IARA的体系结构。最后，我们列出了由科技公司开发并在媒体上报道的著名自主研发汽车。

127页自动驾驶发展路径和产业链全景图，ppt，可修改复用

使用simulnk建立的辅助驾驶模拟模型，使用相机识别车道，并进行车道跟随，并控制与前方的车辆的距离。

道路锥桶、彩色路锥深度学习样本625个，部分采集于城市道路，部分采集于隧道

无人驾驶车辆轨迹跟踪控制综述型参考英文文献！大家可以通过这篇文献对控制领域有一个大体的认知。 更多炸裂内容，详见公粽号 ：杰哥的无人驾驶便利店

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描述了一种用于估计车辆驾驶员的转弯、制动或加速的行为来避免车辆与任意对象发生碰撞的算法。原2010 Model-Based Threat Assessment for Avoiding Arbitrary Vehicle Collisions.pdf

autoware1.14版本安装流程以及所需要的依赖库详细安装流程，支持定位，感知、循迹、绕障等功能测试。包含cuda10.0、qt安装地址。

MVision机器视觉机器视觉 感谢支持 无人驾驶的各个方面知识 1. 感知（Perception）： 主要涉及的技术点包括场景理解、交通状况分析、路面检测、空间检测、 障碍物检测、行人检测、路沿检测、车道检测。还有一个比较新颖有趣的是通过胎压去检测道路质量。 在无人驾驶行业，有一套通用的数据集——KITTI数据集，里面有不同的数据，包括双目视觉的数据、定位导航的数据等。 物体检测（Object Detection）： 传统方法主要是针对固定物体的检测。一般的方法是HOG（ 方向梯度直方图），然后再加一个SVM的分类器。 而对于动