带有多个用于自动驾驶的传感器的欧盟长期数据集 ，， 和 问题 雷达数据： 通过GPS-RTK提供车辆位置地面实况： ， 数据集 基准线 我们分叉了以下最新方法的实现，并使用我们的数据集进行了试验（稍有更改）： 姿势估计： ： 激光雷达里程计： https : //github.com/laboshinl/loam_velodyne 激光雷达里程计： https : //github.com/RobustFieldAutonomyLab/LeGO-LOAM 待续 ... 非常欢迎所有用户提交结果。 GPS / RTK记录的地面真实轨迹 hector_pose_estimation（姿势估计） 怎么玩 roslaunch utbm_pose_estimation.launch bag:=path_to_your_rosbag utbm_pose_estimati

车辆原始轨迹数据

1、从自动驾驶KITTI数据集中提取得到， 2、类别为car，标签格式为VOC和YOLO两种格式，即xml和txt标签文件，数量为近1万张 3、可以用于YOLO算法的车辆检测 4、数据示例：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

simulink制作，

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疲劳驾驶检测论文

基于模型预测控制设计的无人驾驶车辆轨迹跟踪问题，资料包含matlab程序与详细的建模过程，研究车辆转向的同学可以作为参考。 车辆在地面运动的动力学过程是非常复杂的，为了尽量描述车辆运动，需要建立复杂的微分方程组，并用多个状态变量来描述其运动。用于模型预测控制的模型只要能够表现出车辆运动学与动力学约束，就可以使模型预测控制器实现预定控制目的。本文通过建立能够尽量准确反映车辆运动特性，并且有利于模型预测控制器设计的简化车辆运动学模型。在此基础上，对建立的模型进行验证。

自动驾驶的三条路径介绍