模仿学习
该存储库提供了论文的Tensorflow实现。
您可以找到经过预训练的网络。 当前的存储库添加了Tensorflow培训代码。
本文中的设置只有几处更改：
我们训练的步数更少（我们执行190k步，本文执行450k步），但这是可配置的。
控制器的分支遵循训练数据的顺序。
我们对输出采用不同的权重超参数（转向，汽油，刹车，速度），因为本文中建议的超参数对我们不起作用。
设置
该存储库使用docker映像。 为了使用它，请安装 。 要生成图像，请使用：
docker build --build-arg base_image=tensorflow/tensorflow:1.12.0-gpu -t imit-learn .
如果仅需要CPU映像，请base_image=tensorflow/tensorflow:1.12.0-gpu 。 到目前为止，我们仅使用tensorf
2022-02-22 14:26:41
30.56MB
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huawei的MDC培训教材（pdf+doc）+实验环境搭建指导（pdf+ppt）+自动驾驶部署指南（pdf）共计5个文档，及EM源码
2022-02-21 19:04:50
62.8MB
与传统车辆相比，合作和自动驾驶车辆的复杂性成倍增加。一个支持整个开发V周期的集成工具套件对于实现成本和时间效率的开发过程至关重要。在开发阶段，我们为主动安全和自动系统提供了一个最先进的仿真平台。其规模从完整的交通网络，到组件级的仿真工具。对于测试来说，传感器和通信系统的硬件循环测试是必要的，而要测试完整的系统，则需要一个专门的测试环境，对合作和自动驾驶车辆进行快速、安全和可重复的测试。最后，为了验证和性能测试，需要有一个城市、城际和高速公路的测试场地。
PreScan是一个专门的模拟平台，用于设计高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶。系统（ADAS）和自动驾驶。它使制造商能够评估他们的 在广泛的虚拟交通和道路环境中评估他们的智能安全系统设计。环境中评估他们的智能安全系统设计。有了PreScan，先进的车辆传感器、控制装置和警告装置可以 可以设计出远远超出现有安全标准的产品。PreScan包括 功能，如自动交通生成器、GIDAS导入器、IBEO扫描器等。输入器，以加快自动驾驶虚拟场景的生成。
2022-02-21 14:10:45
3.88MB
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2022最新版：DRICUB V2.3主题：驾驶学校WordPress主题.rar
2022-02-21 14:02:15
8.89MB
江苏省道路运输车辆主动安全智能防控系统平台技术规范
1.《道路运输车辆主动安全智能防控系统平台技术规范》（T/JSATL 11—2017）
2.《道路运输车辆主动安全智能防控系统通讯协议规范》（T/JSATL
12—2017）
3.《道路运输车辆主动安全智能防控系统终端技术规范》（T/JSATL 13—2017）
三个团体标准
2022-02-21 11:45:58
7.98MB
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包含的功能：
1. 车道线检测+车道线拟合；
2. 2D目标检测+目标跟踪；
3. 道路可行驶区域分割；
4. 目标深度估计；
5. 图像视野到BEV空间映射（Normal View -> Top View）；
6. 像平面到地平面映射（image plane -> ground plane in world coordinate system）
2022-02-21 09:28:46
938KB
全景驾驶感知网络YOLOP部署与实现（交通目标检测、可驾驶区域分割、车道线检测）
2022-02-21 09:28:45
396KB