聪明的蜜蜂 无人机对象检测和跟踪。 培训与检测 我已经为远程控制直升机创建了自己的数据集。 使用图像增强来增强数据集。 训练数据集由从内部和外部录制的视频中提取的帧组成 结果： 在最后一张图片中可以看到最令人惊讶的结果，在该图片中，网络检测到了直升机的阴影。 追踪 根据跟踪对象距图像中心的距离来发出移动命令。 距离越远，运动将越积极。 为了进行跟踪，我使用了预训练网络（VOC）来控制直升机，确保无人机不会同时坠毁将是一个挑战。 意大利面代码，随时问任何问题。 工作依据： 二手图书馆： https://github.com/aleju/imgaug

模型预测控制理论数学抽象特点明显，初涉者往往需要较长时间的探索才能真正理解和掌握，而进一步应用到具体研究，则需要更长的过程。本书详细介绍了应用模型预测控制理论进行无人驾驶车辆控制的基础方法，结合运动规划与跟踪实例详细说明了预测模型建立、方法优化、约束处理和反馈校正的方法，给出了Matlab仿真代码和详细图解仿真步骤。所有代码都详细提供了详尽的注解，并且融入了研究团队在本领域的研究成果。

讲述了自动驾驶中的深度学习 另外，还包含以下资料的获取方式： 涵盖感知，规划和控制，ADAS，传感器； 1. apollo相关的技术教程和文档； 2. adas（高级辅助驾驶）算法设计（例如AEB,ACC,LKA等） 3. 自动驾驶鼻祖mobileye的论文和专利介绍 4. 自动驾驶专项课程（可能是目前最好的自动教师教程），是coursera上多伦多大学发布的自动驾驶专项课程，应该是目前为止非常火非常好的教程了，包含视频，ppt，论文以及代码 5. 国家权威机构发布的adas标准，这是adas相关算法系统的标准，也是开发手册。 6. 规划控制相关的算法论文介绍 7. 等等总共3G多的资料

本文描述如何制作通过ks.cfg文件来实现无人值守的centos系统安装，修改isolinux.cfg BOOTX64.conf文件以及如何生成repodata目录，通过U盘安装时需要修改那些文件等等

基于无人机和人巡移动作业终端的输电智能运检实践.zip

Thinking_轨迹规划_航行轨迹_基于LOS无人水面艇的路径跟踪_own3oh_水面无人艇_源码.zip

环境感知系统在智能汽车中的应用有望提高道路交通的安全性。众所周知的环境感知传感器有雷达，激光或视觉传感器等，它们能够使汽车检测路上的威胁，预计出现危险的驾驶情况并采取主动行为避免碰撞。除了汽车传感器系统中的多传感器融合，复杂的信号处理和传感器数据融合策略对整个系统的可用性和稳定性具有非常重要的意义。在本文中，我们考虑原始传感器的数据融合（低层次）和预处理测量点（高层次）的数据融合方法。我们对传感器配置、道路交通情景、数据融合样式和信号处理算法进行建模研究并且通过离散事件模拟将传感器数据对结合到不同抽象层次上的多传感器系统进行性能研究。

无人驾驶无人驾驶车辆模型预测控制，值得参考学习 】

what is kalman filter? 卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的，包含噪声的，对物体位置的观察序列（可能有偏差）预测出物体的位置的坐标及速度。在很多工程应用(如雷达、计算机视觉)中都可以找到它的身影。同时，卡尔曼滤波也是控制理论以及控制系统工程中的一个重要课题。 what is kalman filter? 例如,对于雷达来说，人们感兴趣的是其能够跟踪目标。但目标的位置、速度、加速度的测量值往往在任何时候都有噪声。卡尔曼滤波利用目标的动态信息，设法去掉噪声的影响，得到一个关于目标位置的好的估计。这个估计可以是对当前目标位置的估计(滤波)，也可以是对于将来位置的估计(预测)，也可以是对过去位置的估计(插值或平滑)。

水产科研的不断深入以及环境保护的不断加强对水质各参数的连续实时监测提出了更高的要求，如：在水产养殖研究中，要求对池塘、水库、工厂化养鱼池等多种水体的水质连续监控；在环境保护方面，建立各种水质无人监测站以监测和记录江、河、湖泊、地下水以及海岸沿线各点的水质变化，把数据通过各种通讯方式实时传输到监控中心进行处理等。传统的水质监测方式由于测试周期长、不能实时监测等原因，已不能适应水产科研以及环境保护等方面的需求。　　本系统以单片机为主控制器，结合  的外围器件，可实现同时监测溶解氧、温度、pH值、电导率、氨氮等11路参数的变化，同时显示在液晶显示器上，并按设定的时间间隔记录在EEPROM中；也可通过