一共包括1080张车内带有安全带的人员驾驶图像，同时包括对应的1080个安全带目标检测的位置标记文件。可以用于驾驶员监控的安全带的目标检测训练。

"UN R158 关于批准倒车装置和机动车的统一规定（中文版）" 该法规的目的是为倒车提供有关弱势道路使用者的接近感知规定。UN R-46提供机动车间接视野的条款。该法规在车辆倒车时扩展了驾驶员视野或车辆对后方的感知。 倒车运动装置的安装 倒车运动装置是指在15.2定义的视野内清楚看到车辆后方的装置。这些装置可以是传统的后视镜，后视摄像头系统或能够向驾驶员展示视野信息的其他装置。 定义 * 倒车运动装置：在15.2定义的视野内清楚看到车辆后方的装置。 * 近距离后视装置：提供本法规15.2定义的视野的装置。 * 间接视野装置：展示有关本法规15.2定义的视野相关信息的装置。 * 后视摄像头系统：任何旨在呈现外界图像并通过摄像头方式在15.2定义的视野范围内清晰展示车辆后方景象的系统。 * 近距离后视镜：旨在通过反射表面的方式在15.2定义的视野内清晰展示车辆后方景象的任何装置，潜望镜除外。 间接视野装置认证标志的排列 间接视野装置认证标志的排列是根据第158号法规规定的。该标志是为了证明该装置符合本法规的要求。 检测系统的试验方法 检测系统的试验方法是为了验证该系统是否符合本法规的要求。该试验方法包括近距离后视镜视野的试验方法和检测系统的试验方法。 生产一致性 生产一致性是指制造商必须确保其生产的倒车运动装置符合本法规的要求。 不符合保护规定的处罚 如果制造商未能符合本法规的要求，将面临处罚。 最终停产 如果制造商未能符合本法规的要求，将面临最终停产。 负责进行认证试验的技术服务机构和型式认证机构的名称和地址 负责进行认证试验的技术服务机构和型式认证机构的名称和地址是为了证明该机构拥有认证试验的资格和能力。 本法规的目的是为倒车提供有关弱势道路使用者的接近感知规定。该法规规定了倒车运动装置的安装、定义、检测系统的试验方法、生产一致性、不符合保护规定的处罚和最终停产等方面的要求。

内容概要：本文介绍了基于快速探索随机树（RRT）算法的自动驾驶汽车路径规划方法，重点解决在存在静态障碍物环境下实现有效避障与路径搜索的问题。该方法通过在Matlab环境中构建仿真模型，利用RRT算法的随机采样特性扩展搜索树，逐步探索可行路径，最终生成从起点到目标点的安全、连通路径。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于读者复现和调试算法，同时展示了算法在复杂地图中的路径规划效果，突出了其在非完整约束系统中的适用性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事自动驾驶、机器人或智能交通系统相关研究的科研人员及高校研究生。; 使用场景及目标：①学习RRT算法的基本原理及其在路径规划中的具体实现；②掌握在静态障碍物环境中进行路径搜索与避障的技术方法；③通过Matlab仿真验证算法性能，为进一步改进如RRT*等优化算法奠定基础； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行理解算法流程，重点关注随机采样、最近节点查找、路径扩展与碰撞检测等核心模块的实现，配合仿真结果分析算法优缺点，并尝试调整参数或引入优化策略以提升路径质量。

内容概要：本文详细探讨了汽车换挡点的计算方法及其对驾驶性能的影响。首先介绍了换挡过程中常见的问题，如因不当换挡导致的动力中断和驾驶不适感。接着通过具体实例展示了发动机扭矩曲线的变化规律，并解释了为什么某些换挡时机会导致“换挡负优化”。文中还提供了几种计算最佳换挡点的方法，包括基于扭矩曲线的数学模型以及考虑不同车辆特性的优化算法。最后强调了根据不同驾驶环境（如直线加速和弯道行驶）采用动态换挡策略的重要性。 适合人群：汽车爱好者、专业赛车手、机械工程学生及从事汽车相关行业的技术人员。 使用场景及目标：帮助读者理解并掌握正确的换挡技巧，提高驾驶舒适性和车辆性能；为汽车制造商提供理论依据和技术支持，改进自动变速箱控制系统。 其他说明：文章不仅限于理论讲解，还包括了具体的代码实现，便于读者理解和应用。同时提醒读者注意不同类型发动机（自然吸气与涡轮增压）之间的差异，在实际操作中灵活运用所学知识。

自动驾驶控制算法是实现自动驾驶车辆自主行驶的关键技术之一，其核心任务包括路径规划、车辆控制、环境感知和决策制定等。在这一领域，算法设计的优劣直接关系到自动驾驶的安全性和可靠性。B站老王，作为自动驾驶领域的知名技术分享者，其分享的资源往往深受行业从业者的关注。 老王所分享的自动驾驶控制算法笔者代码及笔记，不仅涵盖了自动驾驶系统的基本理论和实践知识，还包括了具体的算法实现。通过这份资源，学习者能够深入了解自动驾驶的控制算法，并掌握其编程实现的具体步骤。这对于那些希望深入了解自动驾驶技术的工程师和技术爱好者来说，是一份宝贵的参考资料。 代码及笔记中可能包含的内容涉及但不限于以下几个方面： 1. 控制算法基础：包括经典控制理论，如PID控制，以及现代控制理论在自动驾驶中的应用，例如状态空间控制、模型预测控制等。 2. 路径规划算法：这部分内容可能会涉及如何在给定的环境和条件下计算出最优行驶路径，常用的算法包括A*搜索算法、Dijkstra算法、RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法等。 3. 环境感知技术：这可能包括使用雷达、摄像头、激光雷达等传感器获取环境信息，并利用计算机视觉、点云处理等技术进行分析和理解的技术细节。 4. 传感器数据融合：为了提高自动驾驶系统的准确性和可靠性，多种传感器的数据融合技术也是关键。这里可能涉及到卡尔曼滤波器、粒子滤波器等算法的应用。 5. 决策系统：这部分内容会聚焦于在复杂交通环境中做出决策的算法，包括行为预测、决策树、贝叶斯网络等。 6. 车辆动力学模型：理解车辆的物理特性和动力学模型对于设计有效的控制算法至关重要，笔记中可能会涉及车辆动力学方程的建立和简化。 7. 实时系统与仿真：由于自动驾驶算法需要实时响应，因此代码和笔记中可能会包含相关的实时系统设计原则和仿真测试环境的构建。 8. 代码实现：除了理论知识外，笔记中还包含具体的编程实现，涉及编程语言选择、算法的数据结构设计、功能模块划分等。 9. 笔记总结：可能会有对自动驾驶控制算法的深入思考和经验总结，以及在实际操作中遇到的问题和解决方案。 上述内容构成了老王分享的自动驾驶控制算法笔者代码及笔记的核心框架，对于自动驾驶技术的学习和研究具有重要的参考价值。

B站忠厚老实的老王在自动驾驶领域的贡献体现在其对于自动驾驶控制算法的研究与实践。在这一领域，控制算法是自动驾驶系统的核心技术之一，它关系到车辆对于各种道路情况的适应能力、行驶的安全性以及乘坐的舒适性。 老王所分享的自动驾驶控制算法内容，对于该领域的研究者和工程师而言，是一份宝贵的资源。自动驾驶控制算法的开发和优化，往往需要对车辆动力学、环境感知、路径规划、车辆与交通协同等多方面进行深入理解和综合应用。因此，一个完善的控制算法不仅要求算法本身具有良好的稳定性和鲁棒性，还要求算法能够在复杂的交通环境中做出准确的判断和高效的反应。 在自动驾驶控制系统中，算法的效率直接影响到车辆的响应速度和处理紧急情况的能力。由于自动驾驶面临的是一个高度动态和不确定的环境，这就要求控制算法必须能够实时、准确地处理来自车辆传感器的数据，并基于这些数据做出合理的决策。 老王的代码及笔记很可能是对这些算法实现细节的记录，包含了算法设计思路、代码实现、调试过程和实验结果等内容。对于自动驾驶控制算法的开发者来说，这些内容能够帮助他们理解算法的实现原理，快速定位和解决问题。同时，由于自动驾驶控制算法涉及到的技术细节繁多，这样的资源也为初学者提供了一条学习和掌握该领域知识的捷径。 此外，控制算法笔记还可能包含了对当前自动驾驶技术发展态势的分析，以及对未来技术趋势的预测。这些内容对于想要了解自动驾驶控制技术的发展方向和前沿动态的研究人员和工程师来说，具有很高的参考价值。 老王所分享的自动驾驶控制算法及其笔记，不仅是一份实用的工具，更是一个学习和交流的平台。它为自动驾驶领域的专业人士提供了一个共同进步的机会，也为自动驾驶技术的普及和推广做出了贡献。

基于LQR算法的自动驾驶车道保持辅助(LKA)系统的设计与实现方法。首先解释了LKA的基本概念及其重要性，接着深入探讨了使用经典二自由度自行车模型来描述车辆动态特性，并展示了如何利用Matlab定义状态空间方程。随后，文章讲解了LQR控制器的设计步骤，包括选择合适的Q和R矩阵以及求解反馈增益矩阵K的方法。此外，还阐述了如何将Carsim软件用于模拟车辆动力学行为，而Simulink则用来运行控制算法，两者通过特定接口进行数据交换，实现了联合仿真平台的搭建。文中提供了具体的S-function代码片段，用于展示如何在Simulink中处理来自Carsim的数据并计算所需的前轮转角。最后分享了一些调参技巧，如调整Q矩阵中各元素的比例关系以改善系统性能，确保车辆能够稳定地沿车道行驶。 适合人群：对自动驾驶技术感兴趣的科研人员、工程师以及相关专业的学生。 使用场景及目标：适用于希望深入了解LQR算法在自动驾驶领域的应用，特别是想要掌握车道保持辅助系统设计流程的人群。通过本教程可以学会构建完整的LKA控制系统，从理论推导到实际仿真的全过程。 其他说明：文中提到的内容不仅涵盖了LQR算法的基础知识，还包括了许多实用的操作细节和技术要点，有助于读者更好地理解和应用这一先进的控制策略。同时鼓励读者尝试不同的参数设置，探索更多可能性。

内容概要：UN-R79法规旨在为道路车辆转向系统制定统一规定，涵盖传统机械转向系统和高级驾驶辅助转向系统（ADAS）。法规详细规定了转向系统的分类、性能要求、故障处理、认证流程及生产一致性要求。传统转向系统要求在转向操纵装置与转向轮之间保持可靠的机械连接，而新规允许采用无刚性机械连接的高级驾驶辅助转向系统，但仍需驾驶员保持对车辆的主导控制权。法规还特别强调了自动指令转向、校正转向、紧急转向等功能的具体要求，以及转向系统的故障处理机制和驾驶员干预机制。此外，法规明确了转向系统的测试方法和生产一致性核查流程，并对不同类别的车辆（如M、N、O类）提出了具体要求。 适用人群：汽车制造商、工程师、政策制定者、质量控制人员及相关行业从业者。 使用场景及目标：①确保车辆转向系统的可靠性与安全性，特别是在引入新技术的情况下；②为不同类型车辆（如乘用车、商用车）提供明确的转向系统设计和认证标准；③指导制造商进行转向系统的测试与生产一致性管理；④为政策制定者提供法规依据，以确保市场上的车辆符合安全标准。 其他说明：该法规不仅适用于传统转向系统，还涵盖了现代高级驾驶辅助系统，如车道保持、自动泊车

利用Carsim和Simulink构建驾驶模拟软件实时仿真的方法，涵盖硬件连接、cpar文件设置、UDP通信配置以及自动驾驶算法测试等方面。首先讲解了如何将罗技G29方向盘接入Carsim，通过Simulink作为中间件实现信号转换。接着深入探讨了cpar文件的关键参数配置，确保实时仿真效果。然后阐述了UDP通信的具体实现步骤，解决了常见的网络传输问题。最后展示了如何在Prescan环境中进行自动驾驶算法测试，并提供了实时性调优技巧。 适合人群：对无人驾驶技术和实时仿真感兴趣的工程师和技术爱好者，尤其是那些希望低成本搭建自动驾驶测试平台的研究人员。 使用场景及目标：适用于想要深入了解Carsim和Simulink联合仿真的技术人员，旨在帮助他们掌握从硬件连接到算法测试的全流程，最终实现高效的自动驾驶系统开发和验证。 阅读建议：读者应具备一定的MATLAB/Simulink基础，熟悉基本的汽车动力学概念。文中提供的具体代码片段和配置建议可以直接应用于实际项目中，建议边阅读边动手实践，以便更好地理解和应用所学知识。

本文提出一种基于ResNet的自动驾驶车辆轨迹预测模型，利用深度残差网络捕捉多维特征，实现对周围交通参与者（如车辆、行人、摩托车）未来轨迹的精准预测。模型直接输入原始图像，输出三条可能轨迹及其置信度，具备较强的非线性拟合能力。实验结果显示，ResNet-34在轨迹预测任务中表现优异，损失值显著低于VGG-16和VGG-19模型，验证了其在复杂交通场景下的优越性能。研究为自动驾驶环境感知与决策规划提供了有效技术路径。