为了提高智能车的控制精度，以碰撞中心为参考点建立前馈-反馈控制模型， 并用该控制模型求解LQR问题，获得状态反馈控制率，实现最优控制。在双移线工况和8字形工况下，使用Matlab/Simulink和Carsim对LQR轨迹跟踪控制器进行联合仿真。

自动泊车代码Matlab MATLAB-AV验证 该项目不仅作为验证自动驾驶汽车（AV）的场景生成验证框架，还特别是决策制定部分[]，也是佛罗里达理工学院FLPolyVF或佛罗里达理工学院验证框架的一部分，该研究旨在完全验证自动驾驶汽车是否符合SAE []定义的5级自动驾驶。 随着视音频验证领域的扩展，越来越多的人将其视为一项几乎不可能完成的任务[]，尤其是由于其复杂的性质而没有进行仿真，因此这就是FLPolyVF的用武之地。通过创建一个强大的AV验证框架来解决这个问题，该框架从芯片验证中汲取了灵感，而芯片验证行业已经对复杂系统进行了更长的验证。 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以进行开发和测试。 先决条件 要运行该项目，您将需要最新的MATLAB迭代以及一些工具箱，所有这些工具箱都在下面列出： MATLAB R2019b 自动驾驶工具箱 您可以从[]获取最新的MATLAB。 可以在设置MATLAB的同时安装工具箱，或者可以继续设置并运行代码，这些代码将提示您下载所需的工具箱，并从那里打开相应的链接。 配置 要在您自己的目录中设置项目，请将其下载到MATL

智能网联汽车是指通过搭载传感器、控制器等装置，实现汽车与车外环境信息的智能交换与共享， 能够对复杂的车外环境进行感知与评测，具有部分或完全自动驾驶功能的新一代汽车，是提高道路 使用效率、保证驾驶安全及降低能源消耗的必由之路。 智能汽车的实现有 3 种技术路径，单车智能与车联网是智能网联汽车的两个发展方向。其中，单车 智能是无人驾驶技术的基础，是实现无人驾驶终极形态的根本路径，车联网、智能交通系统为智能 汽车提供了智能化的基础设施、道路及网络环境，同时人类对汽车信息、娱乐、导航功能提出了更 高的需求，未来汽车发展的必由途径应是集娱乐性、舒适性、安全性于一体的智能网联汽车。 5G 对于通信至关重

重磅，2021最新智能汽车+新能源汽车+自动驾驶等行业研究报告合集，共58份。 2021 6G网络架构愿景与关键技术展望白皮书 2021智能网联汽车信息安全蓝皮书 2021懂车帝后链路价值洞察报告-“后”积薄发 行稳致远 2021年中国车企数字化转型趋势系列研究报告 2021年中国出行行业数智化研究报告 2021中国智能电动汽车竞争格局分析报告 2021北斗专题报告系列：动驾驶渐行渐，卫惯导航大有可为 2021新基建下的自动驾驶 单车智能和车路协同之争 2021智能世界2030：构建万物互联的智能世界 2021华为智能汽车产品报告 2021激光雷达 加速成长的千亿智能驾驶传感器 2021麦肯锡中国汽车行业CEO特刊：速造未来创领转型先机 2021面向自动驾驶的车路协同关键技术与展望 2021中国高精地图产业研究报告 2021域控制器市场分析 2021智能汽车系列一 智能网联全栈布局 2021智能汽车系列二 软件篇 2021智能汽车系列三 智能座舱 2021智能汽车系列四 激光雷达 2021智能汽车系列五 芯片篇 2021商用车自动驾驶渐进 智能交通时代来临 2021蔚来专题：未来未至 蔚来已来 2021中国自动驾驶行业生态图谱 2021智能座舱加速渗透 汽车电子供应链迎来爆发 2020汽车雷达国产化研究报告 下一代中国新能源汽车消费者洞察报告 新能源换电研究框架 行业影响展望：制造业和汽车篇 增程与纯电并驾齐驱 专注用户需求的造车新势力 智能驾驶的十大变革与趋势 智能电动变革已至 百年产业秩序重塑 智能电动汽车行业十年十大预测 智能驾驶的格局和未来 智能汽车“眼”疾“脑”快 芯片功不可没 智能汽车产业专题报告：苹果、小米造车前瞻 智能网联汽车产业评估系列报告——毫米波雷达篇 智能网联汽车产业人才需求预测报告2020精华版 智能网联汽车预期功能安全前沿技术研究报告 中国物联网行业白皮书 中国自动驾驶行业发展研究报告 中美欧三大汽车市场分析及2022年展望 自动驾驶安全第一白皮书 自动驾驶卡车Robotruck 群雄逐鹿 谁执牛耳 汽车新四化安全趋势白皮书-完整版 AI芯片 智能汽车的黄金赛道 Elon Musk 所想的自动驾驶跟现实有啥差距 Flash激光雷达 迈向全固态时代 IHS 智能座舱市场与技术发展趋势研究 Robotaxi行业研究报告 SoC芯片研究框架 V2X商业化落地路径分析 A_USE_CASE_APPROACH_TO_DESIGNING_AND_ASSESSING_VEHICLE_SAFETY_FUNCTIONS Aurora Investor Presentation_public_2021 Aurora+Investor+Presentation Autonomous-Driving-Network-whitepaper-cn1 Demonstrations of Cooperative Perception Safety and Robustness in Connected and Automated Vehicle Operations tesla-dojo-technology The New Era of Mobility

BARK-ML-自动驾驶的机器学习 BARK-ML为多种情况提供了易于使用的环境，例如高速公路驾驶，合并和交叉路口。 此外，BARK-ML集成了最先进的机器学习库，以学习自动驾驶汽车的驾驶行为。 BARK-ML支持的机器学习库： （计划中） 体育馆环境 在运行示例之前，请安装虚拟python环境（ bash utils/install.sh ）并输入它（ source utils/dev_into.sh ）。 连续环境： bazel run //examples:continuous_env 可用环境： highway-v0 ：连续的高速公路环境 highway-v1 ：离散高速公路环境 merging-v0 ：持续合并环境 merging-v1 ：离散合并环境 intersection-v0 ：连续交集环境 intersection-v1 ：离散交集环境 特工 TF-Agent

ros系统下，激光雷达在欧几里德聚类的基础上找到最近点和最近距离，并通过msg发布出去，具体参见https://blog.csdn.net/m0_53567875/article/details/121159793

2021自动驾驶出租车（Robotaxi）行业深度研究报告.pdf

车道检测 OpenCV C ++程序，用于识别和跟踪车道及其相交处。 可用于自动驾驶功能，例如变道，盲点检测，山顶检测，转弯检测和标志识别。 适用于输入视频，图像或实时视频源。 最初目标： 检测车道及其在地平线上的相交点，以便跟踪该点的运动，以确定车辆是否在转弯或正在改变坡度。 示范： 输入视频：派克峰赛道（上，下路） 特征 语言：C ++（OpenCV） IDE：Xcode 信号处理： 坎尼边缘检测仪 霍夫线探测器 坡度和转弯跟踪（不完整） 可定制的投资回报率 要求 OpenCV g++ 视频或图像文件或视频供稿 （可选）xcode以利用随附的项目文件 如何使用 我只在osx上使用它，所以您可能会自己一个人！ brew install opencv 在LaneDetect.cpp设置输入文件的LaneDetect.cpp 在LaneDetect.cpp配置选项 ho

自动驾驶和自动停车技术综述

面向自动驾驶的边缘计算技术研究综述_吕品.pdf