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

004_Optimal+Trajectory+Generation+for+Autonomous+Vehicles+Under+Centripetal+Acceleration+Constraints+for+In-lane+Driving+Scenarios

ODX(Open Diagnostic Data Exchange)是一种开放式的诊断数据格式标准，用于描述与诊断相关的ECU数据。 PDX（Packaged ODX）格式允许将多个ODX文件压缩到一个存档中（例如ZIP文件）。 压缩包包含3个文件： ISO 22901-1-Part 1：Data model specification-2008.11 ISO 22901-2-Part 2：Emissions-related diagnostic data-2011.07 ISO 22901-3-Part 3：Fault symptom exchange description-2018.02

本文分2部分，第2-3节介绍free space下的路径规划，目标是规划出一条平滑且满足车辆non-holonomic约束的最短路径。第4节介绍semi-structured环境的路径规划。 free space的方法分为2部分，第1部分是采用启发式搜索方法获得一条满足车辆运动学约束的可行驶轨迹，比如Hybrid A*方法，通常结果不是最优、但接近最优。第2部分是在此基础上，采用数值优化产生更平滑的轨迹。

Road vehicles Unified diagnostic services (UDS) Specificat

夜间车辆检测数据集 内华达大学里诺分校的自主机器人实验室收集并标记了黑暗中车辆分类的数据集。 杰克·柯里（Jack Currie），布伦达·潘（Brenda Penn）和达斯蒂·巴恩斯（Dusty Barnes） 1.地面真相 gt10913.txt中的数据按以下方式组织，用单个空格分隔一行中的每个值。 gt10913.txt文件中的第n行对应于数据目录中的第n个图像，并由每行中的“图像编号”字段表示。 “ x”和“ y”是车辆左上角相对于图像左上角的xy坐标。 图片编号| Num Vehicles | 每辆车[x1 y1宽度高度] 0 4 [139 248 163 80] [272 230 132 49] [382 219 66 36] [425 208 49 39] 2.图片 此数据集包含10913个标有img_0.jpg-> img_10913.jpg的道路夜间图像的灰度图像。

Apollo trajectory planning reference

The DARPA Urban Challenge Autonomous Vehicles in City Traffic

深眼 该研究项目介绍了一种称为DeepEye的高级驾驶员辅助系统（ADAS）的新框架。 DeepEye是一种基于计算机视觉的副驾驶员系统，由深层卷积神经网络提供支持，以执行实时场景识别。 系统使用Tensorflow对驱动程序周围的相关对象进行分类。 它还使用Open Computer Vision库中的一组图像处理功能来估计汽车是否在车道上。 然后，它会通过自定义设计的仪表板（警告界面）向驾驶员警告是否有物体或情况对潜在威胁。 根据我们的测试结果，我们相信我们的系统对于配备ADAS传感系统的汽车将是一个有用的备用解决方案，尤其是在没有传感器馈源的情况下。 我们通过在Titan XP GPU上运行一小时的驱动视频来评估系统性能。 我们得出的结论是，该系统在各种天气条件，一天中的时间和地理空间位置上的准确度高达92％ 。 这包括雷暴雨，拥挤的地区，隧道和高速公路，这些都是基于从行车记录仪提要

We choose to go to the moon in this decade and do the other things, not because they are easy, but because they are hard. -- John F. Kennedy, 1962 欢迎来到Apollo的GitHub页面！ 是一种高性能，灵活的体系结构，可加速自动驾驶汽车的开发，测试和部署。 对于业务和合作伙伴关系，请访问。 目录 介绍 Apollo加载了新的模块和功能，但在进行旋转之前需要进行完美的校准和配置。 请详细检查先决条件和安装步骤，以确保您具备构建和启动Apollo的能力。 您也可以查看Apollo的体系结构概述，以更好地了解Apollo的核心技术和平台。 先决条件 [新2021-01] Apollo平台（稳定版）现在已升级，其中包含软件包和新版本的库相关性，包