樱桃自动赛车（CAR） NCAT ECE高级设计项目 试运行 拆除

Introduction to Autonomous Mobile Robots，中文清晰版，经典的机器人学习书籍

快速计划者 Fast-Planner的开发旨在在复杂的未知环境中实现四旋翼快速飞行。 它包含一组精心设计的规划算法。 新闻： 2021年3月13日：快速自主探索的代码现已发布！ 查看此以获取更多详细信息。 2020年10月20日：Fast-Planner被扩展并应用于快速的自主勘探。 查看此以获取更多详细信息。 作者：和从，从。 完整的视频： ， ， 。 关于这项工作的示威活动已经报道了IEEE光谱： ， 第二页， 第三页（在网页搜索HKUST）。 要在几分钟内运行此项目，请选中“快速入门” 。 查看其他部分以获取更多详细信息。 请请星号 :star: 这个项目对您有帮助。 我们竭尽全力发展和维护它 :beaming_face_with_smiling_eyes: :beaming_face_with_smiling_eyes: 。 目录 快速开始 算法与论文 设置和配置 运行模拟 在您的应用程序中使用 更新 1.快速入门 该项目已经在Ubuntu 16.04（ROS Kinetic）和18.0

AMZ Driverless The Full Autonomous Racing System.pdfAMZ Driverless The Full Autonomous Racing System.pdfAMZ Driverless The Full Autonomous Racing System.pdf

运动学MPC和动态增益调度状态反馈，用于控制自动驾驶汽车 该项目使您可以使用高级控制理论来解决自主制导问题。 该项目的创新部分是使用运动车辆模型的Takagi-Sugeno（TS）表示。 这使我们能够将非线性优化问题解决为伪线性问题，从而在每次优化时都实现了非常低的耗时。 先决条件 要运行该项目，您需要安装Matlab 2017b或更高版本以及YALMIP。 此外，有必要安装gurobi求解器以执行线性优化。 正在安装 要安装软件包，请参考以下链接： 描述 车辆型号 已经使用了两种不同的模型。 一个用于运动控制，另一个用于动态控制。 运动学模型称为车辆质量点模型。 动态模型为单轨自行车模型和轮胎模型的动力学模型。 轨迹规划 我们使用基于多项式的算法以离线方式计算参考。 该阶段在每个时刻提供对控制器的所需参考。 运动MPC 此时，将在每次控制迭代中构建并求解模型预测控制器，以找到最佳控制动

高速公路环境 自动驾驶和战术决策任务的环境集合 高速公路环境中可用环境之一的一集。 环境 高速公路 env = gym . make ( "highway-v0" ) 在这项任务中，自我车辆正在一条多车道高速公路上行驶，该高速公路上挤满了其他车辆。 代理的目标是达到高速，同时避免与相邻车辆发生碰撞。 在道路右侧行驶也有奖励。 高速公路-v0 环境。 合并 env = gym . make ( "merge-v0" ) 在这项任务中，自我车辆从主干道开始，但很快就会接近路口，进入坡道上的车辆。 代理现在的目标是保持高速，同时为车辆腾出空间，以便它们可以安全地并入交通。 merge-v0 环境。 迂回 env = gym . make ( "roundabout-v0" ) 在此任务中，自我车辆是否接近交通流量较大的环形交叉路口。 它将自动遵循其计划路线，但必须处理车

Data for AI Broad with Applications in Autonomous Driving

This book is the result of inspirations and contributions from many researchers and students at the Swiss Federal Institutes of Technology Zurich (ETH) and Lausanne (EPFL), Carnegie Mellon University’s Robotics Institute, Pittsburgh (CMU), and many others around the globe. We would like to thank all the researchers in mobile robotics who make this field so rich and stimulating by sharing their goals and visions with the community. It is their work that enabled us to collect the material for this book.

概述 该存储库实施了一些用于自动驾驶汽车的常见运动计划器，包括 （不完整） 此外，此存储库还提供了一些用于路径跟踪的控制器，包括 要求 Python 3.6或更高版本 车辆型号 该存储库使用两种模型：简单汽车模型和。 混合A *计划器 州格规划师 控制器 纸 规划 推荐材料 调查自动驾驶城市车辆运动计划和控制技术调查 自动驾驶路径规划中的实用搜索技术 Frenet框架中动态街道场景的最优轨迹生成 控制 推荐材料 纯追求路径跟踪算法的实现 自主汽车路径跟踪的自动转向方法 Stanley：赢得DARPA大挑战赛的机器人 ApolloAuto / apollo：开放的自动驾驶平台 基于MPC的自动驾驶系统主动转向方法 有用的材料 AtsushiSakai 由KTH Research Concept Vehicle提供

This book takes a look at fully automated, autonomous vehicles and discusses many open questions: How can autonomous vehicles be integrated into the current transportation system with diverse users and human drivers? Where do automated vehicles fall under current legal frameworks? What risks are associated with automation and how will society respond to these risks? How will the marketplace react to automated vehicles and what changes may be necessary for companies?