KiTTI数据处理和3D CNN用于车辆检测 用于车辆检测的3D CNN 使用PointCloud数据进行车辆检测的3D全卷积网络参考：点云中用于车辆检测的3D全卷积网络 主文件是“ model_01_deconv.py” 数据加载功能为“ input_velodyne.py” 示例（3D边界框：8个顶点）不执行NMS 需求 Python 张量流 ROS Python-PCL（如果不使用pcl，请在input_velodyne.py中注释掉相关代码 KiTTI数据处理 数据集是KITTI 3D对象检测数据集 Velodyne PointCloud 培训标签 校准

排队matlab代码电动汽车负载对系统运行的影响 最佳潮流（OPF），目标是使用GAMS最大限度地减少馈线的损耗 课程项目| ECE 666：电源系统操作| 2017年冬季 本报告介绍了插电式电动汽车（PEV）充电需求的建模技术。 此外，除了评估影响指标外，还评估了评估PEV充电需求影响的方法。 此外，该报告还介绍了单个充电设施的充电需求的M / M / c排队模型。 使用最佳潮流（OPF）检查PEV充电需求对配电系统的影响。 档案文件 -包含项目的技术细节。 -包含GAMS建模的源代码，并解决优化问题。 -包含OPF结果和数据可视化。 -包含EV充电设施的排队模型。 -包含BCB模型。 落网运输网。 建于 -通用代数建模系统（GAMS） 作者 艾哈迈德·阿卜杜勒拉曼（ Ahmed Abdalrahman） -滑铁卢大学

J.A.Fax教授的博士毕业论文 optimal and cooperative control of vehicle formation

Unity有趣和现实的车辆游戏 Edys Vehicle Physics带来有趣和现实的车辆到您的游戏！专为游戏玩法，易用性和逼真的行为而设计,需要Unity 4.5.3或更高版本。 特征 – 即使在键盘/触摸屏的情况下也能精确控制和驾驶车辆。 – 任何车辆设置：街道，卡车，赛车，漂流… – 车辆可以在几分钟内装配和配置（视频教程） – 轻松整合到现有项目中：只需在场景中放置预制件，然后点击即可播放。 – 车辆损坏的影响，包括处理的恶化。 – 支持多种地面材料，包括每种材料的抓地力和阻力系数，地面标记，防滑标记，烟雾，灰尘等。 – 许多音频效果：引擎，涡轮增压，变速箱，轮胎打滑，车身撞击，车身划痕… – 车辆内置“暂停”功能，无需将timeScale设置为零。

Abe M. Vehicle Handling Dynamics: Theory and Application[M]

VeRi.zip(Vehicles识别数据集)

动态规划混合动力汽车模式切换程序，附带工况。

使用T-S进行参考车速计算，参考车速是底盘控制的重要参数

轮胎模型matlab代码Matlab_vehicle_modelling Matlab EV仿真模型，用于学士学位论文 %%读我%% 要运行模拟，必须遵循以下步骤。 确保将Microsoft Office Excel设置为将点用作小数点分隔符，将逗号用作千位分隔符（加载自定义GPC驱动器循环功能需要此功能） 确保已下载并安装了“ MathWorks Automotive的动力总成模块组行驶周期数据”附加组件。 这可以从matlab本身完成，方法是打开“加载项”页面并搜索“动力总成模块组行驶周期”（启用包含正式行驶周期（例如NEDC和EPA行驶周期）的行驶周期块是必需的） 一旦完成了前面的步骤，就可以启动模型。 这将为模型提供所需的车辆布局参数，并指定牵引条件，无论是干停机坪，湿塔玛克面包，雪还是冰。 要初始化模型，请打开initializeModel.m脚本并运行它。 在命令提示符下，指定车辆的参数 一旦运行了initializeModel.m脚本，就可以选择并运行EV_basic_8_1.slx Simulink模型文件。 如果遵循了前面的步骤，则不会出现任何错误代码。 （必须注意，

目前，中国的城市化水平已超过50％，汽车保有量达到1.4亿辆。 随之而来的交通拥堵问题变得越来越突出。 如何实时，准确地获取车辆的基本信息越来越重要，以便交通部门及时管理特定路段和交叉路口的车辆。 目前，一些相关的方法和算法具有较高的实时性，但准确性不高或相反。 因此，本文提出了一种基于YOLOV2框架的车辆实时检测方法，该方法具有实时性和准确性。 该方法改进了YOLOv2框架模型，优化了模型中的重要参数，扩大了网格尺寸，并改进了模型中锚点的数量和大小，可以自动学习车辆的特征，实现实时，高精度的车辆自动检测和车辆类别识别。 对自制数据集的评估表明，与YOLOv2和Faster RCNN相比，准确率提高到91.80％，召回率提高到63.86％。