讲述了自动驾驶中的深度学习 另外，还包含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

环境感知系统在智能汽车中的应用有望提高道路交通的安全性。众所周知的环境感知传感器有雷达，激光或视觉传感器等，它们能够使汽车检测路上的威胁，预计出现危险的驾驶情况并采取主动行为避免碰撞。除了汽车传感器系统中的多传感器融合，复杂的信号处理和传感器数据融合策略对整个系统的可用性和稳定性具有非常重要的意义。在本文中，我们考虑原始传感器的数据融合（低层次）和预处理测量点（高层次）的数据融合方法。我们对传感器配置、道路交通情景、数据融合样式和信号处理算法进行建模研究并且通过离散事件模拟将传感器数据对结合到不同抽象层次上的多传感器系统进行性能研究。

无人驾驶无人驾驶车辆模型预测控制，值得参考学习 】

首先，通过对比国内外矿山无人驾驶技术发展现状和我国煤矿智能化发展现状，指出我国煤矿井下无轨辅助运输智能化和无人化的发展水平相对落后，已经成为煤矿智能化建设的技术瓶颈和主要短板。其

无人驾驶的感知部分作为计算机视觉的领域范围，也不可避免地成为CNN发挥作用的舞台。本文是无人驾驶技术系列的第八篇，深入介绍CNN（卷积神经网络）在无人驾驶3D感知与物体检测中的应用。 卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种适合使用在连续值输入信号上的深度神经网络，比如声音、图像和视频。它的历史可以回溯到1968年，Hubel和Wiesel在动物视觉皮层细胞中发现的对输入图案的方向选择性和平移不变性，这个工作为他们赢得了诺贝尔奖。时间推进到上世纪80年代，随着神经网络研究的深入，研究人员发现对图

无人驾驶公开中文资料合集（115份） 列车自动驾驶系统实现站间运行自动驾驶曲线生成的方法 车辆自动驾驶控制装置及方法 自动泊车系统和方法 一种带余度配置功能的自动驾驶系统 一种针对自动驾驶的租车管理系统 自动驾驶车辆调度方法、车辆调度服务器及自动驾驶车辆 用于无人驾驶车辆的车辆控制方法和装置 无人驾驶车辆、无人驾驶车辆的控制方法和装置 无人驾驶车辆的救援方法和装置 交通标志识别测试方法和装置 基于车联网的无人驾驶车多车协同驾驶方法及装置 无人驾驶车辆的实时路况预警方法和装置 用于无人驾驶车辆的超车控制方法和装置 自动驾驶装置 无人驾驶的用电汽车、充电桩及用于其中的充电方法 应用于无人驾驶汽车的控制方法及智能设备 无人驾驶公交车到站提示系统、方法和装置 无人驾驶车辆的转向控制方法和装置 无人驾驶车辆的操作系统切换方法和装置 车辆、车辆控制方法和装置 无人驾驶车辆自动加油的方法、装置及系统 无人驾驶车辆感知测试系统和测试方法 无人驾驶车辆的自动智能续航方法和装置 应用于无人驾驶汽车的测试方法和装置 无人驾驶车辆的驾驶模式切换方法和装置 应用于无人驾驶汽车的测试场景构建方法和装置 用于无人驾驶车的障碍物检测结果评估方法和装置 利用无人驾驶车辆更新在线地图的方法和装置 无人驾驶车辆的告警方法和装置 无人驾驶车辆的数据处理方法和装置、黑匣子系统 用于控制无人驾驶车辆的方法及装置 无人驾驶车辆防盗系统 车辆导航方法和装置 车辆控制方法和装置以及决策模型的获取方法和装置 用于控制无人驾驶车辆的方法和装置 用于控制无人驾驶车辆的方法和装置 一种无人驾驶车辆的测试场景的构建方法和装置 用于控制无人驾驶车辆的方法和装置 用于无人驾驶车辆的预警方法和装置 用于控制无人驾驶车辆的方法和装置 自动驾驶控制装置及自动驾驶控制方法 一种模拟智能体的特征信息获取方法和装置 用于控制无人驾驶车辆的方法和装置 无人驾驶车辆、用于控制无人驾驶车辆的方法和装置 车载装置及用于控制无人驾驶车辆的系统、方法和装置 一种用于无人驾驶车辆测试的智能体的构建方法和装置 用于无人驾驶车辆的信息处理方法及装置 一种用于无人驾驶车辆测试的高精地图的编辑方法和装置 自动驾驶装置和车辆控制装置 用于测试无人驾驶车辆的方法和装置 用于无人驾驶车辆的目标物体识别方法和装置 自动驾驶车辆的派遣系统 无人车驾驶状态的识别装置、识别方法及无人车 车辆的自动驾驶控制装置 自动驾驶设备和自动驾驶系统 无人驾驶车辆落水后的紧急救助方法、装置和系统 车辆驾驶训练设备、车辆驾驶训练设备的操作方法和装置 用于测试无人驾驶车辆的唤醒耗时的方法和装置 一种无人驾驶车辆的驾驶模式切换控制方法和装置 用于测量无人驾驶车辆的行驶精度的方法和装置 一种无人驾驶车辆的驾驶模式切换方法和装置 应用于无人驾驶车辆的启动检测方法、装置和系统 障碍物检测方法、装置、设备及存储介质 自动驾驶车辆的数据传输方法、装置、设备及存储介质 用于评测机器人操作系统中的操作的方法和装置 用于确定无人驾驶车辆的偏航角的方法和装置 无人车安保控制方法及装置 应用于无人驾驶汽车的测试方法和装置 自动驾驶系统 一种记录驾驶信息的方法、装置和系统 无人驾驶车辆特技表演方法、装置、设备及存储介质 无人驾驶汽车的仿真测试方法及装置、设备与可读介质 无人驾驶汽车的场地测试方法及系统、设备与可读介质 无人驾驶汽车及其启动方法、计算机可读介质 无人驾驶车辆的反黑客劫持方法、装置、设备及存储介质 应用于无人驾驶汽车的测试方法和装置 用于定位自动驾驶车辆的方法和汽车电脑 车载定位系统和自动驾驶车辆 车辆自定位方法、装置、设备及存储介质 自动驾驶辅助系统、自动驾驶辅助方法以及计算机程序 无人驾驶车辆的数据训练方法和装置 应用于自动驾驶汽车的控制方法和装置 自动驾驶辅助系统、自动驾驶辅助方法以及计算机程序 无人驾驶车辆的数据采集方法和装置 用于控制无人驾驶车辆的方法和装置 用于控制无人驾驶车辆的方法和装置 自动驾驶汽车管理方法和自动驾驶汽车管理系统 对自动驾驶车辆的摄像头进行自动控制的方法和系统 自动驾驶系统及自动驾驶车辆 一种在自动驾驶系统中进行雨刷控制的方法和装置 基于无人驾驶车辆的面部匹配方法和装置 用于发出告警信号的方法及装置 一种在自动驾驶模式下确定路线的方法和装置 用于控制无人驾驶车辆的方法和装置 一种识别光照驾驶场景的方法和装置 一种基于视频格式的端到端自动驾驶数据的存储方法及装置 用于处理信息的方法和装置 一种端到端自动驾驶系统的纵向控制模型的评估方法及装置 处理自动驾驶训练数据的方法和装置 一种基于端到端的自动驾驶系统舒适度的评估方法及装置 一种端到端自动驾驶系统的数据处理方法及装置 一种计算车辆轨迹的曲率的方法和装置 …… 等等共115份。

百度无人驾驶资料合集（78份） 1带有模块化风扇和热交换器的电子架液体辅助空气冷却 2支持热插拔的输入和输出（IO）子系统 3用于传输信息的方法和设备 4虚拟路由器集群，数据转发方法和装置 5用于呈现信息的方法和设备 6搜索方法，客户端和服务器 7用于监视机器人操作系统中的消息传输频率的方法和装置 8用于监视机器人操作系统中的消息传输频率的方法和装置 9用于动态实现应用功能的方法和装置 10用于执行主机矩阵操作的存储器访问和计算指令的处理器和方法 11识别图像主体区域的方法和装置 12用于基于用户与机器可读内容数据代码的交互来路由数据和连接用户的系统和方法 13使用比例，积分和微分（PID）控制器来控制自主车辆的控制的方法和系统 14服务器柜 15语音合成方法和装置 16在服务器平台上同时测试PCI Express设备 17用于自动驾驶车辆的紧急处理系统（ADV） 18用于捕获基于容器的虚拟化系统中的操作的方法和装置 19无人驾驶车辆转向控制方法和装置 20搜索方法，搜索设备和设备 21搜索方法和装置 22信息提供方法，设备和装置 23车道线路数据处理方法，装置，存储介质和设备 24用于发送搜索结果的方法和装置 25用于定位无人驾驶车辆的无人驾驶车辆，方法，设备和系统 26无人驾驶车辆的数据采集方法和装置 27构建智能和车辆控制模型的方法，以及用于控制智能车辆的方法和设备 28处理文件的方法和装置 29交互式搜索方法和装置 30计算机实现的方向转换方法和装置 31用于监视机器人操作系统中的消息传输频率的方法和装置 32用于确定自动车辆的命令延迟的方法 33基于弹簧系统的自动驾驶车辆换道方法 34交互式搜索和推荐方法和装置 35自动驾驶汽车的集体驾驶风格学习框架 36文件扫描方法和装置 37用于测试无人驾驶车辆中的驾驶控制系统的操作和控制精度的方法和装置 38在移动终端上显示搜索结果的方法和装置 39用于监视网络链路的方法和系统及其存储介质 40用于内核修复和修补的方法和装置 41基于视觉的驾驶场景生成器，用于自动驾驶模拟 42输入方法和系统 43自动驾驶车辆的侧滑补偿​​控制方法 44用于基于实时动态确定的感知在自动车辆中提供内容的系统和方法 45使用电极的自主车辆人类驾驶员接管机制 46扫描文件的方法和装置 47用于确定兴趣点之间的关系的方法和设备 48推送移动应用的方法和系统 49处理视频图像的方法和装置 50自主导航方法和系统，以及地图建模方法和系统 51扫描待扫描信息的方法，装置和计算机设备 52显示屏幕或其部分具有图形用户界面 53提高信息技术硬件风扇效率的方法 54管理机器人操作系统中共享内存的方法和装置 55用于视觉问题回答的基于注意力的可配置卷积神经网络（ABC-CNN）的系统和方法 56用于在机器人操作系统中传输数据的方法和装置 57切换视频流的方法和设备 58用于基于实时交通信息在自动车辆中提供内容的系统和方法 59风险预警方法和装置 60扩展双语语料库数据的方法，装置和存储介质 61基于地理位置信息提供联系的方法和装置 62用于在自动车辆之间提供车辆间通信的系统和方法 63提供电子书和云服务器的方法 64显示屏幕或其部分具有图形用户界面 65显示屏幕或其部分具有动画图形用户界面 66数据传输方法和装置 67用于完全停止自动驾驶车辆的速度控制 68用于区分区域口音的语音数据识别方法，装置和服务器 69用于在移动终端上提供搜索结果的方法和装置 70用于实现web应用的方法，装置，服务器和系统 71现实增强方法，客户端设备和服务器 72显示屏幕或其部分具有图形用户界面 73用于呈现搜索结果的方法和装置 74检查链路健康状况的方法和装置 75用于控制无人驾驶车辆的方法和设备 76动态调整自动驾驶汽车转向率的方法 77用于警告车辆涉水的方法和装置 78用于更新车载导航地图的方法和系统，车载导航设备和移动终端

自动驾驶能否顺利落地，取决于两点：一是，实现方案的自动驾驶等级；二是，应用场景的地理围栏等级。很显然，需要实现的自动驾驶等级越低，应用场景的地理围栏等级越低，自动驾驶越容易顺利落地。

关于无人车追踪轨迹，目前的主流方法分为两类：基于几何追踪的方法和基于模型预测的方法，其中几何追踪方法主要包含纯跟踪和Stanley两种方法，纯跟踪方法已经广泛应用于移动机器人的路径跟踪中，网上也有很多详细的介绍，本文主要介绍斯坦福大学无人车使用的Stanley方法。Stanley方法是一种基于横向跟踪误差（cross-trackerror：eee为前轴中心到最近路径点(px,py)的距离）的非线性反馈函数，并且能实现横向跟踪误差指数收敛于0。根据车辆位姿与给定路径的相对几何关系可以直观的获得控制车辆方向盘转角的控制变量，其中包含横向偏差e和航向偏差θe。在不考虑横向跟踪误差的情况下，前轮偏角和

传感器融合标定算法，另外还包含了自动驾驶学习资料 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