智能驾驶相关 轨迹跟踪 模型预测 Abstract—Path tracking issues of autonomous ground vehicles (AGVs) have attracted more attention in recent years with the intelligent and electrified development of vehicles. In order to make AGVs path tracking problem more flexible, regional path tracking problem is discussed in this manuscript based on model predictive control (MPC) method, where the front wheel steering angle is regarded as the control variable. The feasible region for AGVs running is determined first according to the detected road boundaries. In the following, AGVs running in this region is considered using kinematic model. Then, in order to make the actual trajectory of AGVs keep in the region and satisfy the safety requirements, MPC method is employed to design path tracking controller considering the vehicle dynamics, the actuator and state constraints. In order to verify the effectiveness of the proposed algorithm, simulations under various test conditions are carried out using a high fidelity vehicle simulator veDYNA, where the Hongqi vehicle HQ430 parameters are matched. The results obtained from the simulation illustrate that the proposed algorithm obtains good performance in dealing with the regional path tracking problem.

中国自动驾驶技术评测方法论 技术评测方法指导 同济大学技术评估方法论 对自动驾驶技术的指导意见 基本方法论和论证思路

课程演示环境：Ubuntu 需要学习Windows系统YOLOv4的同学请前往《Windows版YOLOv4目标检测实战：中国交通标志识别》 在自动驾驶中，交通标志识别是一项重要的任务。本项目以中国交通标志数据集TT100K为训练对象，采用YOLOv4目标检测方法实现实时交通标志识别。 本课程的YOLOv4使用AlexyAB/darknet，在Ubuntu系统上做项目演示。具体项目过程包括：安装YOLOv4、TT100K标注格式转换成PASCAL VOC格式、YOLOv4训练集和测试集自动划分、修改配置文件、训练网络模型、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类分析。? 本课程会讲述使用Python程序将TT100K数据集的格式转换成PASCAL VOC格式和YOLO格式的方法，并提供相应代码。

讲述了自动驾驶中的深度学习 另外，还包含以下资料的获取方式： 涵盖感知，规划和控制，ADAS，传感器； 1. apollo相关的技术教程和文档； 2. adas（高级辅助驾驶）算法设计（例如AEB,ACC,LKA等） 3. 自动驾驶鼻祖mobileye的论文和专利介绍 4. 自动驾驶专项课程（可能是目前最好的自动教师教程），是coursera上多伦多大学发布的自动驾驶专项课程，应该是目前为止非常火非常好的教程了，包含视频，ppt，论文以及代码 5. 国家权威机构发布的adas标准，这是adas相关算法系统的标准，也是开发手册。 6. 规划控制相关的算法论文介绍 7. 等等总共3G多的资料

自动驾驶路径规划，常用路径规划算法，包括curve based, graph search based

商用车智能化（自动驾驶）发展路径与解决方案.pdf

知名企业自动驾驶智能汽车资料合集2，共70篇。 1Peloton 2使用运动传感器 检测车辆中移动设备的安装角度 3外部照明和警告系统 4使用便携式设备 访问车辆 5用于转换到车辆网络资源的 系统和方法 6用于视觉通信操作状态的系统和方法 7用于视觉通信操作状态的系统和方法 8用于增强态势感知的 无线车辆系统 9带有非线性轨道的可移动面板 10使用便携式设备 访问车辆 11动态座椅系统的触觉反馈 12用于转换到车辆网络资源的 系统和方法 13用于转换到车辆网络资源的 系统和方法 14在- 车载无线通信 15用于定位车辆的方法 16使用无线移动设备进行远程运动控制 17用于定位车辆的方法 18自动识别车辆位置 19相对于场景的投射光的动态控制 20具有地理围栏的附件控制 22在平视显示器上投影基于位置的元素 23导航前后偷看 24具有地理围栏的附件控制 25使用三维建筑模型的多普勒频移校正 26具有地理围栏的附件控制 27显示映射应用程序中的传输功能 28确定用于基于位置控制调整设备的操作的无线通信设备人的位置的系统和方法 29用于自动改变与无线设备有关的操作模式的方法，装置和系统 30弱位置信号情景中的车辆位置 30用于在多级无线网状网络中提供移动网格间通信点的方法和装置 31同步移动和车辆设备 32同步移动和车辆设备 33使用运动传感器数据检测便携式设备的对接状态 34通过使用无线网络预测预定路线来传送内容 35用于在多级无线网状网络中提供移动网格间通信点的方法和装置 36车辆模式管理器 38导航前后偷看 39确定车辆的出口 40提供交通信息 41提供交通信息 42使用无线网络预测路线 43确定车辆的出口 44具有无线消息的系统可提高定位精度 45使用非GPS LEO信号和车载传感器进行车辆导航 46使用非GPS LEO信号和车载传感器进行车辆导航 47用于通过无线网络传输紧急呼叫数据的装置和方法 48具有无线消息的系统可提高定位精度 49用于分配运输数据的架构 50将基于位置的订单分配给移动代理 51停车事件检测和位置估计 52用于传输，处理，接收和显示交通信息的系统 53用于传输，处理，接收和显示交通信息的系统 54用于处理，接收和显示交通信息的系统和方法 55基于邻近的车辆位置警报 56提供交通信息 57运动监控系统 58运动监控系统 59用于控制自主导航车辆的系统和方法 60用于利用移动电话或移动计算设备来控制模型车辆的方法和装置 61云计算数据服务，用于自动报告车辆行程数据和分析 62用于使自主车辆跟踪路径的 系统和方法 63一个片之间的通信的系统和方法车辆语音识别系统和为类车辆的语音识别系统 64车辆安全系统 65用于基于表面的车辆控制系统的 设备和方法 66用于收集，分析和传输与运输网络相关的信息的系统 67扩展车道盲点检测 68可编程触觉触摸屏显示器和人机界面，用于改进车辆仪表和远程信息处理 69用于收集，分析和传输与运输网络相关的信息的系统 70用于使车辆能够跟踪路径的 系统和方法 71用于操作自主导航系统的系统和方法

自动驾驶能否顺利落地，取决于两点：一是，实现方案的自动驾驶等级；二是，应用场景的地理围栏等级。很显然，需要实现的自动驾驶等级越低，应用场景的地理围栏等级越低，自动驾驶越容易顺利落地。

J3016是自动驾驶的行业标准，详细描述了自动驾驶的分级定义，fallback处理流程等！

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