基于无穷小分析的思想，建立了速度与流量关系的基本模型。 由于放置一定数量的自动驾驶汽车会影响混合交通流的平均速度，因此我们选择自动驾驶汽车的比例作为变量，用k表示。 基于最小二乘法，我们发现k的两个临界值分别为38.63％和68.26％。 当k <38> 68.26％时，它们对道路的通行能力有显着改善。

无人驾驶车辆模型预测控制 第二版 程序代码 北理工

深度学习在无人驾驶汽车领域应用的研究进展.pdf

Udacity的无人驾驶汽车项目：此存储库包含我关于Udacity的第1学期的无人驾驶汽车纳米学位项目的总结报告，该项目专注于决策的计算机视觉和深度学习

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包括： 1.yolov5 +sgbm算法集成 2. C++实现sgbm 3.python 实现sgbm 4. jetson tensort 部署 项目参考博客：https://blog.csdn.net/weixin_38346042/article/details/126807379?spm=1001.2014.3001.5501

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