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颜色分类leetcode 自动驾驶汽车的感知算法 Udacity自动驾驶汽车纳米学位项目感知相关项目。 概括 车道线查找 传统的计算机视觉技术，如相机校准、颜色阈值和图像包装，已用于车道线查找。 Bird eye view中的Lane Line从像素单位转换为米单位，计算得到车辆的CTE(Cross Track Error)和车道的Curvature 。 车辆检测 SVM分类器用于对车辆和非车辆进行分类， Sliding window方法用于从图像中检测车辆。 通过由当前图像帧和前一图像帧的信息组成的Heat-map来防止多重检测和误报问题。 交通标志分类 CNN（卷积神经网络）用于交通标志分类，可识别和区分43种不同类型的交通标志。 再培训后，识别交通标志的测试准确率高达 93.5%。

车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的行人检测研究综述

概述篇：自动驾驶汽车概述 / 无人驾驶汽车图谱 / 发展图谱 技术篇：自动驾驶汽车关键技术 / 人工智能在自动驾驶汽车的应用 人才篇：人才分布及迁徙 / 代表性研究学者 应用篇：自动驾驶最先运用的行业 趋势篇：自动驾驶全局热点

修正了错误；增加了注释；还增加了一条更复杂的参考轨迹

多传感器融合是一项结合多传感器数据的综合性前沿内容，主要包括Camera、激光雷达、IMU、毫米波雷达等传感器的融合，在自动驾驶、移动机器人的感知和定位领域中占有非常重要的地位；

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反馈线性化的基本思想就是利用全状态反馈抵消原系统中的非线性特性，得到输入输出之间具有线性行为的新系统（称之为伪线性系统），从而可以应用线性方法对新系统进行综合。本资源是导弹动态逆自动驾驶仪设计的一个例子。

这个是基于内点法的自动驾驶车辆换道路径设计，优化的目标函数是换道平顺性，交通效率的函数。另外，附有常见的动力学约束。

使用Carla模拟器进行纯粹追求 1.실행 <终端1> 在Carla Simulator目录中， $ SDL_VIDEODRIVER=offscreen ./CarlaUE4.sh -opengl <2> $ source ~/carla_ws/devel/setup.bash $ roslaunch pure_pursuit pure_pursuit.launch 2.실행영상 3.记录 参考路径 를를를를file file file file file file / carla / ego_vehicle / odometry메시지를 路径分辨率은0.2m로self.resolution으로조절가조절 4. pure_pursuit.py lincoln사의mkz2017照片 速度控制器로pid제어사용 目标速度는12m / s 转向控制器，以纯粹的追求为目