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

浏览器中的实时运动计划器和自动驾驶汽车模拟器，由WebGL和Three.js构建。 该项目演示了浏览器中的实时，基于道路，基于格的自动车辆运动计划器。 许多自动驾驶汽车运动计划器都是在C或C ++中接近金属的地方实现的，或者他们利用CUDA或OpenCL等计算平台在GPU上以高度并行的方式生成计划。 使用WebGL，我们可以在浏览器中实施类似的并行计划算法，该算法可以在各种中等功能的消费类图形卡上运行。 使用Three.js，可以在实时3D模拟场景中执行运动计划器。 该模拟器仍在开发中。 您可能会看到错误，WebGL崩溃，奇怪的车辆行为以及许多其他故障。 目前，它仅在了和起作用。 目标帧速率为60fps，但运行速度可能会变慢，具体取决于您的硬件计划需要多长时间。 这个怎么运作 该运动计划器主要基于两位博士学位。 基于并行晶格的轨迹规划的相关论文：Matthew McNaughton的实

效果展示： https://user-images.githubusercontent.com/34769156/46087938-fd2ced00-c1c8-11e8-85fe-292bb6108554.gif 用法 要执行，请转到应用程序文件夹并运行 GA2.exe。该应用程序具有易于使用的 gui。

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%。

中国交通场景中的CARLA自动驾驶汽车模拟器 更新 sendex 数学作品 介绍 基于intel开源模拟器构建适合中国交通的自动驾驶汽车模拟器。 以下显示了几个目标： 在Carla模拟器中集成感知，本地化，路径规划和控制。 设置中国城市交通地图 验证多摄像机+雷达解决方案的可行性 设置指标以评估自动驾驶汽车算法 地位 复制Carla模块化管道 问题 任务和计划 卡拉安装与学习 从服务器接收测量数据 发送控制数据以控制车辆 定义雷达传感器 重现Carla团队的模块化管道。 整合感知，本地化，路径规划和控制 车道检测 交通标志检测 车辆，行人检测 本土化 路径规划 车辆控制 整合 定制中国城市地图 验证多摄像机+雷达解决方案的可行性 评估自动驾驶汽车算法 环境 Ubuntu 16.04 ROS 的Python 3.5 水蟒 Tensorflow 1.4.0 资源 Carla 0.

无人驾驶汽车项目 我使用开源模拟器完成了多个自动驾驶汽车（AV）项目。 这些项目涵盖了从控制，状态估计，定位，感知到运动计划的视音频领域。 控制器使用CARLA模拟环境在跑道上导航自动驾驶汽车。 误差状态扩展卡尔曼滤波器，可使用CARLA模拟器中的数据对车辆进行定位。 名称待定 识别场景中对象的边界框并定义可驱动曲面的边界的算法。 名称待定 分层运动计划程序，用于在CARLA模拟器中的一系列场景中导航，包括避免将车停在车道上，跟着领先车辆行驶并安全地导航十字路口。 安装CARLA 的Ubuntu 下载并按照。 视窗 下载版并按照。

2019年03月 尼尔森中国 汽车研究团队 发布的移动出行行业研究 中国移动出行的市场规模快速增长 移动出行业态的发展迅速且呈现新的变化趋势 汽车行业面临转型进阶，进入共享化移动出行阶段 汽车厂商积极介入移动出行市场，特别是分时租赁和网约车业务 移动出行市场潜力巨大，机遇与变数共存 移动出行相关的政策与标准环境正趋于规范 十三五交通基础设施和信息化建设将推动移动出行 城市间人口流动数量和出行频率可望进一步提升 综述：中国移动出行市场的长期机遇大于短期风险

Streamlit演示：Udacity自动驾驶汽车图像浏览器 该项目将和演示到交互式应用程序中。 完整的演示并说明了Streamlit的所有主要构建块。 如何运行这个演示 pip install --upgrade streamlit opencv-python streamlit run https://raw.githubusercontent.com/streamlit/demo-self-driving/master/streamlit_app.py 问题？ 注释？ 请在提问。

线性跟驰模型的matlab代码无味卡尔曼过滤器项目 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 阿图尔·阿查里亚（Atul Acharya） 结果 无味卡尔曼滤波器（UKF）是常规扩展卡尔曼滤波器（EKF）的扩展。 UKF允许使用非线性模型（与EKF不同，后者假定为恒定速度模型）。 UKF允许： 恒定转速和速度（CTRV） 恒定转速和加速度（CTRA） 恒定的转向角和速度（CSAV） 恒定曲率和加速度（CCA） 该项目在给定的数据集上假设CTRV运动模型。 为了处理非线性模型，UKF通过无味转换进行工作。 在Predict阶段，它首先生成Sigma点，对其进行扩充，然后预测平均状态向量和过程协方差矩阵。 在更新阶段，将sigma点转换为测量空间，然后基于传感器（雷达/激光雷达）的测量值应用更新，以获取状态向量和过程协方差矩阵的新值。 UKF项目的结果如下所示。 还显示了UKF参数，以及每个数据集的结果RMSE值。 选择UKF参数以在所需范围内优化RMSE。 在数据集1上，[px，py，vx，vy]值的RMSE值在所需的[0.09、0.09、0.65、0.65]范围内 在数据集2上，[px，py，v

建立用户对自动驾驶汽车的初始信任