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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。

线性跟驰模型的matlab代码无味卡尔曼过滤器项目 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 阿图尔·阿查里亚（Atul Acharya） 结果 无味卡尔曼滤波器（UKF）是常规扩展卡尔曼滤波器（EKF）的扩展。 UKF允许使用非线性模型（与EKF不同，后者假定为恒定速度模型）。 UKF允许： 恒定转速和速度（CTRV） 恒定转速和加速度（CTRA） 恒定的转向角和速度（CSAV） 恒定曲率和加速度（CCA） 该项目在给定的数据集上假设CTRV运动模型。 为了处理非线性模型，UKF通过无味转换进行工作。 在Predict阶段，它首先生成Sigma点，对其进行扩充，然后预测平均状态向量和过程协方差矩阵。 在更新阶段，将sigma点转换为测量空间，然后基于传感器（雷达/激光雷达）的测量值应用更新，以获取状态向量和过程协方差矩阵的新值。 UKF项目的结果如下所示。 还显示了UKF参数，以及每个数据集的结果RMSE值。 选择UKF参数以在所需范围内优化RMSE。 在数据集1上，[px，py，vx，vy]值的RMSE值在所需的[0.09、0.09、0.65、0.65]范围内 在数据集2上，[px，py，v

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目标追踪-雷达-激光雷达数据，已转换成.mat格式

附件包括自动驾驶软件和硬件相关的技术栈图片，对自动驾驶技术做了硬件和软件2个大类的划分，可以详细了解到，要吃透自动驾驶技术，需要了解哪些方面的技术知识。软件包括：基础软件、操作系统、中间件、自动驾驶软件、云服务等；硬件包括：车辆电子控制系统、线控单元、传感器、计算处理单元、网络设备、其他硬件等。另外附上一篇详细文档，从硬件和软件两方面谈一谈自动驾驶汽车所涉及的技术，可以说是目前最详细的自动驾驶汽车技术的硬件+软件介绍文档了。

Traffic Lights Recognition (TLR) 是一个交通信号灯识别的视频数据，在真实的道路上采集的交通信号灯视频，分辨率为 640x480，由法国一所大学提供。

讲述了成为自动驾驶工程师需要哪些技术。 以及一下资料的获取方式： 涵盖感知，规划和控制，ADAS，传感器； 1. apollo相关的技术教程和文档； 2. adas（高级辅助驾驶）算法设计（例如AEB,ACC,LKA等） 3. 自动驾驶鼻祖mobileye的论文和专利介绍 4. 自动驾驶专项课程（可能是目前最好的自动教师教程），是coursera上多伦多大学发布的自动驾驶专项课程，应该是目前为止非常火非常好的教程了，包含视频，ppt，论文以及代码 5. 国家权威机构发布的adas标准，这是adas相关算法系统的标准，也是开发手册。 6. 规划控制相关的算法论文介绍 7. 等等总共3G多的资料

汽车惯性导航报告：惯性导航，被低估的自动驾驶关键技术（17页）,资源名称：汽车惯性导航报告：惯性导航，被低估的自动驾驶关键技术（17页）汽车行业惯性导航专题报告：惯性导航，被低估的自动驾驶关键技术，千亿级市场撬杆-20180912-基业常青经济研究院-17页.zip...