介绍智能驾驶决策方向的论文，主流决策算法出自该论文

计算机视觉技术大量应用于自动驾驶系统，主要解决物体识别与物体分类问题，本文根据任务提出了一种轻量化的神经网络结构.为解决训练数据规模不足的问题，采用了改进型数据增强算法，使训练数据成倍增加.同时为解决使用数据生成器作为验证集，无法使用tensorboard的问题，提出了解决方案，通过卷积网络可视化方法详细研究了神经网络处理图像信息的原理并提出了优化方法.训练后的模型在验证集上准确率达到了97.5%，满足了自动驾驶系统对分类任务准确率的要求.

无人驾驶原理与实践中的frenet, 路径规划，避障展示，动作规划，基于Python的代码，优化轨迹的无人车动作。

车路协同自动驾驶调研报告：为自己调查多方资料和付费调研报告，所提炼和总结出的。

激光雷达或于 2021 年迎加速发展

1000张自动驾驶场景图像，标注好的数据，可以直接用来测试分割算法。

5G将对自动驾驶系统产生何种影响

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adas高级辅助驾驶开发设计 以及以下资料的获取方式： 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

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