一种自动驾驶车的环境感知系统

智能车辆环境感知技术

自动驾驶环境感知系统研究

2011_09_26_drive_0005文件内容包括2011_09_26_calib.zip、2011_09_26_drive_0005_sync.zip、2011_09_26_drive_0005_tracklets.zip、2011_09_26_drive_0119_extract.zip(标定实验数据)供有兴趣研究kitti数据集格式的兄弟学习

室内定位是基于位置服务研究的关键问题，WIFI 作为一种廉价易得的信号源被广泛应用在室内定位系统中。但是室内复杂环境造成同一点处的WIFI 接收信号强度随时间变化范围较大，影响了基于WIFI 接收信号强度的室内定位系统的性能。为了克服这个问题，提出了基于信道状态信息的室内定位方法。利用信道状态信息有效值非线性回归得出测量点与信号接入点之间的距离。利用测量点与多个不同信号接入点之间的距离回归出最后的定位结果。实验结果表明，相比典型的基于WIFI 信号接收强度对数衰减模型的定位方法，方法有效提高了定位结果的准确度。

智能网联汽车环境感知系统

Pandora_自动驾驶环境感知套件产品介绍.pdf

FAB-MAP环境感知中的概率定位和地图生产技术，主要讲解牛津大学机器人组开发的视觉导航技术

无人驾驶汽车在行驶过程中获取外界环境信息是车辆进行导航定位、路径规划及运动控制的根本前提。首先对无人车环境感知所需传感器的特点和原理进行了介绍，然后阐述了激光雷达和相机的标定方法，并论述了道路、行人、车辆、交通信号及标识检测任务中的关键技术，同时分析了各种传感器的优势与限定条件，论述了各项关键技术的原理与方法，从而对无人驾驶汽车在环境感知领域的关键技术进行了综合论述。

传统车企、科技公司齐角力，构建平台竞争加剧。百度发布了最新的开放式自动驾驶平台 Apollo 2.0，支持更多车辆，如小型巴士、SUV 和卡车，并在全球范围内提供更广泛的高清地图服务。目前 Apollo2.0 将在 2018 年全面支持包括 NVIDIA、Intel、NXP、Renesas 在内的四大主流计算平台。三星带来的 DRVLINE 自动驾驶平台包括多项技术标准，接纳第三方的硬件或者软件，能够让车企实现一定程度的定制化。日本汽车产业的龙头丰田，宣布要做多功能出行平台，从最赚钱的汽车公司转型为移动出行公司，并给出了 e-Palette 智能出行平台。 1.2. 智能汽车发展 6 阶段，两条路径实现智能驾驶 美国汽车工程师学会（SAE）根据车辆对汽车自身控制及环境感知的程度，将自动驾驶技术分为驾驶员时刻完全控制汽车原始底层结构的无智能化（层次 0）到全工况无人驾驶智能化 （层次 5）共六个阶段：第 0 级（不具备自动化特征），由驾驶人员完全控制车辆的所有功能； 第 1 级（特定功能已实现自动化），某一功能已实现自动化；第 2 级（功能组合已实现自动化），多项功能已同步实现自动化，但驾驶者必须始终保持注意。第 3 级（一定程度的自动驾驶）：驾驶功能已具备足够的自动化，司机可以安全的从事其他活动。第 4 级（高度自动 化的无人驾驶）：汽车可以在大部分环境和道路条件下自主行驶。第 5 级（完全自动化的无人驾驶）：汽车可以完全自主行驶，无需驾驶人员。