Following the Global Plan (Via-Points).pdf

宽带线性调频连续波雷达应用非常广泛 ,但目标运动会带来距离与速度耦合的问题从而使距离谱产生模 糊。文中在分析目标回波信号基础上 ,提出了一种基于 Radon2Ambiguity变换与分数阶傅里叶变换的距离速度去耦合新 方法。该方法利用 Radon2Ambiguity变换和分数阶傅里叶变换分别估计回波信号的调频率和估计初始频率 ,最终实现距 离速度去耦合。仿真结果验证了该算法的有效性 ,算法同时具有速度快、精度高等优点。

德州仪器ADAS芯片TDA4VM 硬件详细参数，包括处理器、接口、系统、架构等介绍，器件特性、应用、说明、功能、修订历史记录等等

Automatic Addison系列教程

适用于 ADAS 和自动驾驶汽车的 TDA4VM Jacinto处理器 器件版本 1.0 和 1.1

基于PPLiteSeg的车道线语义分割算法，自制成可实时调用的API，设置逻辑使其能实时输出相应的转向角度，帮助无人车在沿车道行驶的路况下实现无人驾驶。 博客地址：https://blog.csdn.net/weixin_51331359/article/details/126223158?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22126223158%22%2C%22source%22%3A%22weixin_51331359%22%7D&ctrtid=KeE3k

基于PP-LiteSeg的框架下训练的仿真环境下的语义分割模型，本人对predict函数进行了爆改，来实现了低延时的实时语义分割。 博客地址：https://blog.csdn.net/weixin_51331359/article/details/126137279?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22126137279%22%2C%22source%22%3A%22weixin_51331359%22%7D&ctrtid=I6dOl

杰森 Jetson 是一个自动驾驶玩具车项目。 它包含在 PyTorch 中构建的端到端 CNN 视觉系统。 检查相应的文章： 能力 路径跟随 停止中 十字路口左转 十字路口右转 硬件 任何具有可控油门（经度）和转向（横向）的遥控汽车底盘都应该兼容。 有很多选项可以开始。 我建议查看、或本项目中使用的。 传感器 具有 200° FOV 的前置广角摄像头 脑 NVIDIA Jetson Nano 软件 先决条件 喷气卡 喷气机 喷气式飞机 火炬2trt *使用 waveshare 的工具包时，您可能需要使用上述存储库的 waveshare 分支，请参阅链接 1. 数据收集 笔记本此阶段的主要目标是收集反映正确驾驶的数据，即具有正确注释的转向和油门值的图像。 在使用游戏手柄驾驶时，您可以记录相机帧以及相应的转向和油门值。 示例数据可能如下所示： [0.1, 0.5]

I-VISTA 评测标准(全册)

ISO 21717 智能交通系统-部分自动车道内驾驶系统（PADS）-性能要求和测试程序(中英文版)