matlab 车辆速度控制代码快速 介绍 FFAST 车辆是 1:10 比例的遥控车，用作测试动态运动规划和控制算法的测试平台。 该存储库包含整个项目开发的软件，包括车辆中负责自动驾驶和执行诸如漂移和避障等操作的源代码。 功能 后轮驱动前转向车能够以最高6 m/s的前进速度和3 m/s的速度向后行驶，并实现两侧30度的转向角。 它使用来自电机上的霍尔效应传感器的数据作为里程计、IMU、LIDAR 和带有光流的 Jetson 开发人员套件上的相机实现了相当好的定位。 它可以远程操作或由软件控制，给它导航命令。 当按下遥控发射器时，车辆上的射频接收器会停止车辆运行，充当紧急停止开关。 组织 存储库分为几个子文件夹： 文档遥控车平台开发说明及项目详细文档目录 柳絮_ws 包含控制车辆的 ROS 包的 Catkin 工作区 matlab_模拟器用于仿真车辆动力学和执行仿真操作的 MATLAB 脚本 入门 这将为您提供一份项目副本，并在您的本地机器上运行，用于开发和测试目的。 它是为 Linux 开发的，没有进行交叉兼容性的努力。 运行测试 有关运行测试的命令，请参阅 。 作者 乔丹·福特——

由于全固态LiDAR内部没有任何宏观或微观上的运动部件，耐久性和可靠性的优势不言而喻，且顺应了自动驾驶对LiDAR固态化、小型化和低成本化的趋势，因此成为车用激光雷达的趋势。下面就按照不同的固态激光雷达技术做简单介绍。首先要介绍的是光学相控阵LiDAR。 　　1.光学相控阵LiDAR 　　激光雷达从机械转动向聚束成形的进化趋势与雷达完全相同：军事上广泛应用的相控阵雷达一般拥有上千个发射天线单元，通过调节波束合成的方式，可以改变雷达扫描的方向而不需要机械部件运转，灵活性很高，适合应对高机动目标，还可发射窄波束作为电子战天线。 　　对于激光雷达，为了完全取消机械结构，考虑通过调节发射阵列中每

自动驾驶地图与定位技术产业发展报告.pdf

介绍多目标跟踪算法，包括（1）多目标跟踪处理流程，（2）数据关联算法；（3）联合概率数据互联算法

（不是完整项目，适用于学习）根据英伟达的端到端车联自动驾驶论文完成复现。文章：https://blog.csdn.net/chepwavege/article/details/92761789 涉及技术：Pycharm + Keras + Python 3.6 + numpy + opencv3.3.1+ udacity's self-driving car simulator 自己练手写的，注释比较详细，代码管理很烂，凑活看吧。

SLAM技术在自动驾驶中的应用与难点-智行者高翔

autoware_demo的rosbag的百度云盘下载链接

面向高速公路车辆切入场景的自动驾驶测试用例生成方法.pdf

matlab浅黄色代码自动驾驶汽车 -->Autonomous Car 专为自动驾驶而设计，始终具有先进的驾驶感应控制，可感应不同的黑白车后灯和交通灯（红色）。它还可以感应所有类型的标志牌指示和车道检测。 它仍在进行中！ 目录 一般信息 在这个项目中，MATLAB 被用作图像处理工具来检测道路上的车道。 以下技术用于车道检测。 • 颜色掩蔽 • Canny 边缘检测 • Gamma 校正 • 感兴趣区域选择 • 霍夫变换线检测 软件 --> Matlab RA 2018 设置_使用 --> 图像预处理第一步是导入视频文件并初始化代码中要使用的变量。 一些变量也从 .mat 文件中导入以在代码中使用。 --> 一帧一帧 首先读取帧并使用高斯滤波器对其进行过滤。 --> 用白色和黄色遮蔽图像 框架用黄色和白色遮蔽以完美检测车道线。 黄色面具 白色面具 --> 边缘检测 在本节中，边缘是从蒙版图像中获得的，而忽略了面积较小的封闭边缘。 --> 感兴趣区域的提取 按照项目 1 实施流程中的指导，使用 'roipoly' 函数并从帧中选择点来提取感兴趣区域。 --> 霍夫变换 在本节中，我使用了

基于模型预测控制的自动驾驶汽车纵向跟踪控制