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

pid控制器设计代码matlab MATLAB中的无人驾驶汽车仿真 该存储库包含MATLAB中的一系列自动驾驶汽车仿真。 在无人驾驶汽车的环境中，仿真主要集中在控制，传感器融合，状态估计和定位上。 1.在MATLAB / SIMULINK中对自动驾驶汽车的车道保持辅助系统进行仿真 该项目使用计算机视觉和控制原理来模拟simulink中自动驾驶汽车的车道保持辅助系统。 simulink中的计算机视觉工具箱用于检测车道线，并使用PID控制器在车道线之间驾驶车辆。 首先，将相机捕获的图像序列转换为HSV色彩空间。 将阈值应用于HSV颜色空间中的S通道以隔离车道线。 使用投影变换对二进制图像进行变换以获得场景的鸟瞰图。 最后，使用Simulink用户定义功能中的2D点云分析仪处理鸟瞰图，以检测左右车道。 2.用于跟踪的PID控制器设计 3.混合自动机设计 实现了汽车的动态性，PID控制器将汽车驶向指定的目标，同时避开了地图上的障碍物。 汽车和控制器的动力学都使用MATLAB中的面向对象程序植入到Car.m文件中。 主要功能运行汽车模型并绘制结果以生成用于此仿真的GIF文件。 注意：在每个文件夹

在Google Colab上运行CARLA模拟器 是用于自动驾驶研究的开源模拟器。 由于对硬件的要求很高，因此对于学生在colab上运行它可能很有用。 该存储库中的笔记本显示了如何在colab上运行和可视化CARLA。

ad-xolib（C ++和Python中的OpenScenario和OpenDrive解析器） C ++库，用于使用Python绑定为3. +解析OpenScenario（1.0.0）和OpenDrive格式文件（1.6） 介绍 该存储库提供了一个用于读取ASAM的OpenStandards OpenScenario和OpenDrive数据文件的库，其解析符合 执照 该软件库是根据MIT开源许可证提供的： : 。 灵感 入门 该项目使用启用了c ++ 11的编译器进行编译，请相应地选择您的堆栈。 **与GCC相关的错误已解决。 从源构建 git clone https://github.com/javedulu/ad-xolib.git git submodule update --init --recursive mkdir build cd build cmake .

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。

超快速通道检测 PyTorch实施的论文“”。 更新：我们的论文已被ECCV2020接受。 评估代码是从改性和。 Caffe模型和原型可以在找到。 演示版 安装 请参阅 开始吧 首先，请根据您的环境在configs/culane.py或configs/tusimple.py配置中修改data_root和log_path 。 data_root是您的CULane数据集或Tusimple数据集的路径。 log_path是tensorboard日志，训练有素的模型和代码备份的存储位置。它应该放置在该项目之外。 对于单GPU训练，运行 python train.py configs/path_to_your_config 对于多GPU训练，请运行 sh launch_training.sh 或者 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_n

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。

博世ESP“小黄书”，可编辑PDF，# Electronic Stability Program (ESP) # Antilock Braking System (ABS) # Traction Control System (TCS) # Automatic Brake Functions The familiar yellow Technical Instruction series from Bosch have long proved one of their most popular instructional aids.

donkey car 深度学习小车的源码 运行在树莓派上。 提供端对端的自动驾驶功能。

无人车综述：Abstract— We survey research on self-driving cars published in the literature focusing on autonomous cars developed since the DARPA challenges, which are equipped with an autonomy system that can be categorized as SAE level 3 or higher. The architecture of the autonomy system of self-driving cars is typically organized into the perception system and the decision-making system. The perception system is generally divided into many subsystems responsible for tasks such as self-driving-car localization, static obstacles mapping, moving obstacles detection and tracking, road mapping, traffic signalization detection and recognition, among others. The decision- making system is commonly partitioned as well into many subsystems responsible for tasks such as route planning, path planning, behavior selection, motion planning, and control. In this survey, we present the typical architecture of the autonomy system of self-driving cars. We also review research on relevant methods for perception and decision making. Furthermore, we present a detailed description of the architecture of the autonomy system of the UFES’s car, IARA. Finally, we list prominent autonomous research cars developed by technology companies and reported in the media