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。

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

本文对自动驾驶汽车的研究和创新进行了科学计量和文献计量分析。 通过对定量经验证据的研究，我们探索了人工智能（AI）在自动驾驶汽车研发中的机器学习，深度学习和数据挖掘的重要性，该专利和论文对此进行了衡量。 除了发明活动和学术努力的速度呈指数增长外，我们发现证据表明，自2009年以后，与数据收集和处理相关的技术在自动驾驶汽车方面的应用已发生了Swift而有意义的转变。我们证明了这一点。 shift反映了创新者格局的重大变化，以及学术界对自动驾驶汽车在道德，法律和社会方面的关注日益增加。 关于自动驾驶的研究和创新似乎在人工智能方面得到了越来越多的定义，而人工智能却忽略了实现该技术潜力可能需要的未来社会技术系统的某些方面。

斯坦福自动驾驶汽车守则 进入DARPA大挑战的汽车的斯坦福密码 斯坦福自动驾驶汽车的软件基础架构 参见 最初在Sourceforge上找到

无人驾驶大牛现Udacity创始人Thrun的经典之作，也是无人驾驶定位的经典理论和实践教材。

近几年来，自动驾驶发展非常迅猛，和自动驾驶相关的技术也在不断更新演变，其技术主要分为感知层、信息融合层、决策规划层、以及控制层。未来5到10年，全球互联网产业还有唯一一座未开掘的金矿，毫无疑问是自动驾驶。有预测表明，在2025年与自动驾驶相关的将产生1.9万亿美元的产值。这个庞大的产业与其他行业一样，会经历百舸争流到少数几家竞争的格局。

RTM3D-PyTorch 论文的PyTorch实现： （ECCV 2020） 示范 特征 基于单眼RGB图像的实时3D对象检测 支持 张量板 RESNET基于ķeypoint˚Feature P yramidÑetwork（KFPN）（通过设置使用--arch fpn_resnet_18 ） 使用左右摄像机的图像（通过设置use_left_cam_prob参数进行控制） 发布预训练的模型 本文的一些修改 公式（3） ： 负值不能是log运算符的输入，因此请不要如本文中所述对dim进行归一化，因为归一化的dim值可能小于0 。 因此，我直接回归到以米为单位的绝对尺寸值。 使用L1 loss进行深度估计（首先将sigmoid激活应用于深度输出）。 公式（5） ：我没有使用地面真实值的绝对值，而是使用了相对值。 式（7）： argmin代替argmax 生成对象中心和顶

Udacity-Self-Driving-Car-Engineer:Udacity课程

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SDC-车道和车辆检测-跟踪 Python中的OpenCV，用于自动驾驶汽车的车道线和车辆检测/跟踪 阅读我关于这个项目的 Medium。