实现全方位距离检测，前距离检测远一些，后左右距离检测近一些，一定距离内预警，然后显示出预警的那一传感器检测距离。

行业分类-物理装置-基于模型预测的无人驾驶汽车局部路径规划方法.zip

行业分类-化学冶金-汽车供电方法、系统、装置、存储介质、无人驾驶汽车.zip

人工智能时代无人驾驶汽车刑事风险的刑法应对.pdf

人工智能治理视野下无人驾驶汽车的法律责任研究.pdf

汽车刹车距离matlab代码介绍 带我去自驾车！ 在过去的十年中，由于计算速度，传感器技术和大众关注度的提高，自动驾驶汽车的发展加速了。 本文探讨了如下所示的自动驾驶汽车的软件体系结构。 控制器使用模型预测控制（MPC）算法来预测汽车的未来位置，从而知道汽车的“车辆动力学”方程式和测量到的位置（当前状态）。 该算法适用于任何具有电子控制方向盘，油门和制动踏板的汽车。 您可以读取传感器值（相机，雷达，激光雷达，GPS）并直接从汽车上控制汽车，并与制造商联系以进行确认。 模型预测控制（MPC）算法 这种架构使您可以使用模型预测控制（MPC）控制车辆的加速，制动和转向。 上面显示的软件体系结构已在上图中显示的自动驾驶现代奏鸣曲上进行了测试。 它已在高速公路速度和城市行驶条件下成功进行了测试。 从当前状态开始，在每个采样时间步长上，都会在有限的范围内解决开环最优控制问题。 对于每个连续的时间步长，时间步长会在水平范围内解决基于新测量的新的最优控制问题。 最佳解决方案依赖于关于输入约束，输出约束以及最小化性能指标（成本）的过程动态模型。 该模型的成本方程式是简单的距离公式，它通过使成本误差最小化

无人驾驶汽车在行驶过程中获取外界环境信息是车辆进行导航定位、路径规划及运动控制的根本前提。首先对无人车环境感知所需传感器的特点和原理进行了介绍，然后阐述了激光雷达和相机的标定方法，并论述了道路、行人、车辆、交通信号及标识检测任务中的关键技术，同时分析了各种传感器的优势与限定条件，论述了各项关键技术的原理与方法，从而对无人驾驶汽车在环境感知领域的关键技术进行了综合论述。

一、发展历史简介 二、当前技术进程 三、全球发展状况 四、社会效益与影响 五、推广应用存在的问题 六、发展前景与思考

1、激光发射器 2、雷达 3、摄像头 4、处理器

基于差动转向的无人驾驶汽车路径跟踪研究，周兵兵，史昀珂，本文研究了基于差动转向的四轮独立驱动 (FWIA) 无人驾驶汽车(AGV)的路径跟踪问题。通过差动驱动同轴的左右车轮产生差动力矩，这一差�