2021自动驾驶环卫场景商业化应用研究报告

自动驾驶系统功能测试 第1-9部分

The classic "elastic band" deforms a path generated by a global planner with respect to the shortest path length while avoiding contact with obstacles. It does not take any dynamic constraints of the underlying robot into account directly. This contribution introduces a new approach called "timed elastic band" which explicitly considers temporal aspects of the motion in terms of dynamic constraints such as limited robot velocities and accelerations. The "timed elastic band" problem is formulated in a weighted multi-objective optimization framework. Most objectives are local as they depend on a few neighboring intermediate configurations. This results in a sparse system matrix for which efficient large-scale constrained least squares optimization methods exist. Results from simulations and experiments with a real robot demonstrate that the approach is robust and computationally efficient to generate optimal robot trajectories in real time. The "timed elastic band" converts an initial path composed of a sequence of way points into a trajectory with explicit dependence on time which enables the control of the robot in real time. Due to its modular formulation the approach is easily extended to incorporate additional objectives and constraints.

自动驾驶系统的计算机仿真是自动驾驶车辆测试和试验的基础关键技术，也是 未来行业定义自动驾驶车辆相关开发与准入技术标准的基础工具。计算机仿真测试 与真实物理测试互为补充，缺一不可。 《2019 中国自动驾驶仿真技术蓝皮书》是一部全面介绍中国自动驾驶仿真测试 发展现状的工具书。由当家移动绿色互联网技术集团有限公司（51VR）联合学 术 研究单位与企业，通过详细收集并整理当前行业现状，结合自动驾驶仿真领域 多位 行业专家意见汇编而成。蓝皮书内容涵盖仿真测试的意义、测试方法和作用、搭建 技术方案、软件现状、虚拟场景数据库、数据集、示范区测试方式介绍、仿 真测试 标准介绍、挑战及发展趋势等部分，旨在为从事自动驾驶系统仿真与测试 评价工作 的管理人员及科研人员提供及时详细的技术参考。

中国自动驾驶仿真蓝皮书-中汽中心-2020.10-58页精品报告2020.pdf

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日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） 汽车的日益普及在给人们带来极大便利的同时，也导致了拥堵的交通路况，以及更为频发的交通事故。智能交通技术已成为推动现代技术交通技术发展的重要力量，智能交通不仅能够提供实时的交通路况信息，帮助交通管理者规划管理策略，而且还能优化出行者的出行策略。还可以减轻交通道路的堵塞情况，降低交通事故的发生概率，提高道路运行的安全系数。 本项目分两个模块： 一个是基于视频的车辆跟踪及流量统计，是一个可跟踪路面实时车辆通行状况，并逐帧记录不同行车道车流量数目的深度学习项目，在

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