汽车行业：Robotaxi深度，无人驾驶赋能，构建智慧生活

本文档是20.3.6号由中信证券发布的关于谷歌waymo的历史发展描述、技术分析（感知、决策、控制）以及其四大商业模式、商业优势分析

该文档是无人驾驶项目中，交通标志识别任务代码，以LeNet构建深度神经网络，具体技术包括：探索和可视化数据集；数据预处理；LeNet构建、训练和测试模型架构；采用该模型对新图片进行预测；分析新图片的softmax概率等。实现交通标志识别，测试集准确率94.5%，新图像识别准确率100%

蚁群优化算法是解决无人驾驶汽车路径规划问题的有效途径。 首先，建立无人车道规划的环境模型，处理和描述环境信息，最后实现问题空间的划分。 接下来，描述蚁群算法的仿生行为。 蚁群算法已通过添加惩罚策略进行了改进。 这种惩罚策略可以提高资源的利用率，并通过利用搜索历史中的较差值来提高信息素的易变性，从而引导蚂蚁探索其他未知区域。

基础传感器技术介绍，在无人驾驶中的应用

中国人工智能学会,中国人工智能系列白皮书-智能驾驶 智能汽车发展是大势所趋，更是中国汽车产业发展的重大机遇。 当前以智能化为重要特征的全球新一轮科技革命和产业变革仍在孕 育兴起，人工智能发展将推动人类生产生活方式发生深刻变化，从历 史上看，汽车产业和产品是新技术应用的重要载体，也带动相关产业 基础设施创新发展和建设。为加快我国智能汽车创新发展，力争在全 球新一轮产业变革中抢占制高点，发改委将会同有关方面抓紧开展五 项工作，内容包括强化顶层设计，制订总体战略;集中优势资源。

自动驾驶智能汽车理论 算法 实现 方便初学者了解自动驾驶相关技术

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博客中对应的MATLAB算法程序，https://blog.csdn.net/qq_35379989/article/details/115265010?spm=1001.2014.3001.5501

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