该资料包含了apollo中所有的模块的相关资料，包括中间件，地图，感知，定位，预测，规划，控制等，资料很全，包括了近60个技术文档，帮助对apollo的框架有一个全面的学习。

自动驾驶系列丛书-自动驾驶汽车决策与控制ppt

随着居民汽车拥有量的逐年增加以及人们生活节奏的加快，因疲劳驾驶导致的交通事故数也逐年增加。因此，研究和开发一套非接触式疲劳驾驶监测系统有着非常大的社会现实意义。为了减小对驾驶员的影响，更好地实现非接触式，本文选用了300万像素的CMOS摄像头V3640模块，与CCD相比，CMOS具有灵敏度高、分辨率高、低功耗以及成本低廉等优势。

量产自动驾驶中的规划控制算法（小鹏&深蓝自动驾驶PnC公开课20200817）

ISO 20900 智能交通系统 部分自动停车系统（APS）性能要求和试验程序（中文版）

WPFLicenseGenerator 一个WPF应用程序，可根据用户输入生成简单的驾驶执照。 该项目的目的是学习WPF和XAML的基础知识。

Toast_dem是Android studio api level33 编译打包的 后端实现部分就是灵魂了加载自己的模型即可

自动驾驶横纵向耦合控制-复现Apollo横纵向控制 基于动力学误差模型，使用mpc算法，一个控制器同时控制横向和纵向，实现横纵向耦合控制 matlab与simulink联合仿真，纵向控制已经做好油门刹车标定表，跟踪五次多项式换道轨迹，效果完美。 内含三套代码，两套采用面向对象编程-一套只对控制量添加约束，一套对控制量和控制增量均添加约束，另外一套采用面向过程编程。

线控底盘的ROS开发指导手册

开发技术环境： Pycharm + Python3.6 + PyQt5 + OpenCV + 卷积神经网络模型 本文采用卷积神经算法对驾驶室内的驾驶员进行实时的面部图像抓拍，通过图像处理的技术分析人眼的闭合程度，从而判断驾驶员的疲劳程度。本文介绍了对目标图像进行人脸检测，然后在分割出的人脸图像中，对人脸图像进行水平投影，并根据水平投影得到的人眼上下眼睑，定位出人眼的位置，而且根据人眼的上下眼睑可以通过事先给出的一定判别标准，判断眼部是否处于疲劳状态，从而达到疲劳检测的目的。当检测出驾驶员处于疲劳时，系统会自动报警，使驾驶员恢复到正常状态，从而尽量规避了行车的安全隐患，并且系统做出预留功能，可以将驾驶员的疲劳状态图片发送给指定的服务器以备查询。因此组成本系统中系统模块如下： （1）视频采集模块 （2）图像预处理模块 （3）人脸定位模块 （4）人眼定位模块 （5）疲劳程度判别模块 （6）报警模块