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

这份资料主要绍了基于数学优化的遥控赛车自动驾驶技术。利用车辆的动力学模型，通过基于后退地平线的控制器计算控制输入，其目标是在满足保持轨迹和避开对手要求的情况下最大限度地提高轨迹上的进度。提出了两种不同的控制公式。第一个控制器采用两层结构，由路径规划器和非线性模型预测控制器(NMPC)组成。第二控制器遵循轮廓控制的思想，将这两个任务结合在一个非线性优化问题中。利用线性化得到的线性齿形变化模型，在每个采样点建立凸二次规划形式的控制非线性规划的局部逼近。所得到的OPs具有典型的MPC结构，通过最近的结构挖掘求解器可以在毫秒范围内求解，这是整个控制方案实时可行性的关键。避障是由一种基于mcans或动态规划的高层走廊规划器实现的，该控制器根据当前对手的位置和轨道布局，对控制器进行凸约束。采用1:43比例的钢筋混凝土赛车，在超过3米/秒的速度下，在有饱和后轮力(漂移)的操作区域，对控制性能进行了实验研究。该算法在嵌入式计算平台上以50hz的采样率运行，证明了基于优化的自动驾驶方法的实时性和高性能。

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

Falcone的2007年博士论文，主要讲的是无人驾驶MPC控制原理和应用，是无人驾驶MPC控制理论的学习参考。 之前在网上找了挺久的，现在终于找到了，分享给大家学习

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A New Technique for Fully Autonomous and Efficient 3D Robotics HandEye Calibration TSai标定算法经典论文

本标准涵盖了安全原则、风险缓解、工具、技术和生命周期流程，用于建立和评估可在自主模式下运行的车辆的安全论证。

ACS6121 ePuck实验室作业 作者：伊桑·坎齐尼（Ethan Canzini）日期：2021年Spring学期 描述 这是ePuck自主机器人ACS6121模块的分配代码。 该机器人使用C / C ++进行编码，并在Ubuntu上使用Eclipse IDE。

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