Wrong Way Driving.pdf

Data for AI Broad with Applications in Autonomous Driving

包括dance和driving两类视频数据集，各约50个视频文件，可以用于学习训练视频分类模型（包括dance和driving两类视频数据集，各约50个视频文件，可以用于学习训练视频分类模型、包括dance和driving两类视频数据集，各约50个视频文件，可以用于学习训练视频分类模型）

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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?

介绍 使用失真校正，图像校正，颜色变换和梯度阈值构建了先进的车道发现算法。 确定车道曲率和车辆排量。 克服了诸如阴影和人行道改变等环境挑战 在这个项目中，我使用了计算机视觉技术来识别车道边界，并在给定道路视频帧的情况下计算曲率半径的估算值。 为此，请执行以下步骤： 给定同一台摄像机拍摄的一组棋盘图像，计算出摄像机校准矩阵和所使用的摄像机镜头的畸变系数 使用上述矩阵和系数来校正相机原始输出所给的失真 使用颜色变换和sobel算法创建阈值二值图像，该图像已从图像上不必要的信息中滤除 应用透视变换以查看图像的“鸟瞰图”，就像从天空中看一样 应用遮罩以获得感兴趣的区域，检测车道像素， 确定每个车道的最佳拟合曲线 将车道边界投影回到原始视图的未失真图像上 输出车道边界和其他相关信息的可视显示 如何使用 您需要设置依赖项才能在计算机上运行Jupyter Notebook并设置一些软件包，例如op

Baidu Apollo: Perception of Low-Cost Autonomous Driving

ISO 22737:2021 Intelligent transport systems — Low-speed automated driving (LSAD) systems for predefined routes — Performance requirements, system requirements and performance test procedures. （智能运输系统-用于预定路线的低速自动驾驶（LSAD）系统-性能要求、系统要求和性能测试程序)

Motion Planning for Self-Driving Cars[多伦多大学]-含视频、课件与字幕.rar

雷达目标的生成和检测：根据系统要求配置FMCW波形。 然后定义目标的范围和速度并模拟其位移。 对于相同的仿真循环过程，将计算发送和接收信号以确定* beat *信号。 然后，它对接收到的信号执行范围FFT以确定范围，直至终点，对第二个FFT的输出执行CFAR处理以显示目标