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

目标 了解参数和状态估计的最小二乘法 将线性卡尔曼滤波器及其非线性变体，扩展和无味卡尔曼滤波器应用于状态估计问题 为典型的定位传感器（例如GPS接收器，惯性传感器和LIDAR距离传感器）开发模型 了解LIDAR扫描匹配和迭代最近点（ICP）算法 使用这些工具将来自多个传感器流的数据融合到自动驾驶汽车的单个状态估计中 重要性 动机 我在哪里？ 我移动多快？ 为什么很难：传感器和测量不完美 定义 本地化：确定车辆位置和方向的过程 如何？ 例如状态估计 状态估计：根据一组[噪声]测量值计算[物理量（例如车辆位置）的最可能值] 相关概念：参数估计 与状态（例如，车辆的位置和方向）不同，参数（例如，电阻的电阻）随时间是恒定的（即，预计从第一次测量到最后一次测量都不会改变）

文档一共50页，是同济大学朱西产教授在CICV 2018上做的自动驾驶汽车测试评价方法的报告。

车道和车辆检测系统 OpenCV图像处理管道，用于自动驾驶汽车的车道和车辆检测 图像处理管道 添加自动调整（自动亮度和对比度）以消除颜色不规则 转换为灰度并隔离黄色和白色 运行Canny边缘检测器 创建感兴趣的区域以减少周围的噪音 运行概率霍夫线变换 平均左车道线和右车道线成1条凝聚力车道 自动调整 为了使图像清晰，我们可以使用对比度优化和直方图裁剪自动调整亮度。 然后，该算法将根据削波百分比自动生成α和β（可以通过增加百分比来增加目标亮度）。 蓝色（调整前）橙色（调整后） 与以前的混合方式相比，车道线现在更为普遍。 这将使以后的边缘检测更容易识别线条。 隔离黄色和白色 从RGB转换为HSV使得黄色和白色阴影更易于检测。 通过这样做，我们可以简单地将黄色和白色道路标记与图像的其余部分隔离开（任何覆盖浅色和深色阴影的颜色范围都应该起作用）。 现在，我们将原始帧转换为灰度，并将其与新的

2021年长城汽车智能化专题报告.pdf

2021自动驾驶用户认识洞察报告.pdf

Gym-Duckietown 于OpenAI Gym的自动驾驶汽车模拟器环境。 如果要在出版物中引用此存储库，请使用此bibtex： @misc{gym_duckietown, author = {Chevalier-Boisvert, Maxime and Golemo, Florian and Cao, Yanjun and Mehta, Bhairav and Paull, Liam}, title = {Duckietown Environments for OpenAI Gym}, year = {2018}, publisher = {GitHub}, journal = {GitHub repository}, howpublished = {\url{https://github.com/duckietown/gym-duckietown}},

是世界上第一个用于自动驾驶汽车的“多合一”开源软件。 Autoware的功能主要适合于城市，但也可以涵盖高速公路，高速公路，中山地区和地理围栏地区。 Autoware的代码库受Apache 2许可证保护。 请自行决定使用它。 为了安全使用，我们为不拥有真正的自动驾驶汽车的人提供了基于ROSBAG的仿真环境。 如果您打算将Autoware与真正的自动驾驶汽车一起使用，请在进行现场测试之前制定安全措施和风险评估。 您可以参考用户指南和开发人员指南。 什么是汽配 Autoware提供了一组丰富的自动驾驶模块，这些模块由传感，计算和驱动功能组成。 介绍了这些功能的概述。 关键字包括本地化，映射，对象检测与跟踪，交通信号识别，任务与运动计划，轨迹生成，车道检测与选择，车辆控制，传感器融合，摄像头，LiDAR，RADAR，深度学习，基于规则的系统，连接导航，日志记录，虚拟现实等。 免费手册也可以

SDC-车道和车辆检测-跟踪 Python中的OpenCV，用于自动驾驶汽车的车道线和车辆检测/跟踪 阅读我关于这个项目的 Medium。

该项目在 Simulink 中模拟自动驾驶汽车的车道保持辅助系统。 使用计算机视觉工具箱检测车道线，并使用 PID 控制器在 3D 动画工具箱中的车道线之间驱动车辆。