介绍 Apollo Cyber​​ RT 是一个开源、高性能的运行时框架，专为自动驾驶 (AD) 场景而设计。 基于中心化的计算模型，针对自动驾驶的高并发、低延迟、高吞吐进行了大幅优化。 在过去几年 AD 技术的发展过程中，我们从之前使用 Apollo 的经验中学到了很多东西。 行业在不断发展，阿波罗也在发展。 展望未来，Apollo 已经从开发转向生产。 随着现实世界中的批量部署，我们看到了对最高水平的稳健性和性能的需求。 这就是我们花了数年时间构建和完善 Apollo Cyber​​ RT 的原因，它满足了 AD 解决方案的这些要求。 使用 Apollo Cyber​​ RT 的主要好处： 加速发展 具有数据融合功能的定义明确的任务界面 一系列开发工具 大量传感器驱动程序 简化部署 高效、自适应的消息通信 具有资源意识的可配置用户级调度程序 便携，依赖更少 为您自己的自动驾驶汽车

智能车辆自动驾驶域控制器设计与实现论文

阿斯兰计划 一个基于的开源全栈软件，用于自动驾驶应用程序。旨在促进城市环境中低速应用的自动驾驶项目的研究。该软件带有一个内置的基于Gazebo的仿真，一个端到端的自动驾驶软件以及一个用户友好的GUI，可以方便地启动该软件。用于在现实世界中的自动驾驶汽车上进行试验。 功能和部署支持： 带有集成ROS工具的图形用户界面（GUI） Docker和源代码安装 多传感器驱动程序 高级主管节点，监视系统健康并发布诊断 使用LiDAR和雷达进行目标检测 紧急停止React 车辆接口充当ROS与嵌入式车辆控制器之间的桥梁。 PID /前馈线速度反馈回路 可调偏航到转向百分比转换图 集成凉亭模拟模型 3种模拟控制方式：Aslan软件，键盘和操纵杆控制器 车辆模型可视化和参数说明 车载软件测试和评估以及参数配置 正态分布变换（NDT）*用于本地化和映射 体素网格和地面去除*点云过滤 使用航点进行路线规划*

激光雷达 使用距离图像对点云进行语义分割。 由 ， ， 和 来自数据集的分割结果示例： 描述 该代码提供了使用距离图像作为中间表示来训练和部署LiDAR扫描语义分割的代码。 培训管道可以在找到。 我们将尽快开源部署管道。 预训练模型 squeezesegV2 + crf darknet21 暗网53 暗网53-1024 暗网53-512 要启用kNN后处理，只需在模型目录内的arch_cfg.yaml文件参数中将布尔值更改为True 。 模型预测 语义技术 这些是训练，验证和测试集的预测。 可以针对训练和验证集评估性能，但对于测试集评估，则需要提交基准测试（标签不公开）。 没有后处理： 塞格塞格 squeezeseg + crf squeezesegV2 squeezesegV2 + crf darknet21 暗网53 暗网53-1024 暗网53-5

自动驾驶传感器布置如何布置.pdf

所有汽车制造公司，Google和Microsoft最近都宣布将生产全自动无人驾驶汽车（FAAV），也称为无人驾驶汽车。 最早将于2018年在市场上推出一些FAAV，但大多数情况是在2020年代。 当FAAVs可供普通消费者使用并为普通消费者买得起时，对社会的影响将是深远的。 本文的目的是研究FAAV的普及前景及其对世界未来社会的社会经济影响。 本文考察了对社会某些部门的潜在影响，包括对汽车需求的变化，其对石油使用，环境和城市土地利用的影响，仅举几例。

基于深度学习+树莓派4b实现控制小车自动驾驶项目python源码+项目详解说明.zip 【部分操作说明】 1.配置树莓派（单独配置SSH文件）使其能够实现基本的操作，如putty连接，vncviewer可视化操作，winscp传输文件等，可在软件中配置 2.准备对应得设备，如杜邦线，螺丝刀，基本的车壳， 3.配置树莓派在小车上，并利用杜邦线连接相对应的电机，这里使用的L298N电机，GPIO口对应得分别是7,11（后轮电机），13,15（前轮电机），并且将电源连接到L298N电机上，注意这里的一定要单独給电机供电，靠树莓派的电压会不够，还有就是这里的接地线，连接到GPIO口9，并与电源的负极短接。可以利用test1back.py，test2front.py进行测试。 4.配置使能端口，这里利用的是GPIO口12,16，可以根据自己的实际需要进行调整，注意拔掉L298N电机上的跳线帽连接。ps：增加使能是因为测试中发现一旦转向, 车轮不能回正因电机保持通电状态需要让电机断电从而释放动力。 等等....... 需自己拥有树莓派4b开发设备及小车配件

ROS机器人程序框架思维导图学习总价

DeepGTAV：GTAV的插件，可将其转变为基于视觉的自动驾驶汽车研究环境

在本文中，我们提出了一种深度强化学习方法，以评估虚拟创建的自动驾驶场景的性能。 马尔可夫决策过程用于将车辆状态映射到动作。 折扣和奖励功能也包含在决策策略中。 为了处理导致强化学习的标准不稳定的高维度输入，我们使用了经验重播。 为了进一步降低相关性，我们使用迭代更新来定期更新Q值。 基于随机目标函数的亚当优化器与整流线性单元激活函数一起用作神经网络中的优化器，有助于进一步优化过程。 这款自动驾驶汽车不需要任何带有标签的训练数据即可学习人类的驾驶行为。 受现实情况启发，基于动作的奖励功能用于训练车辆。 在我们的方法中已经证明，经过多次迭代，虚拟制造的车辆会产生无碰撞运动，并执行与人类相同的驾驶行为。