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【汽车服务类APP人群数据分析】 本报告聚焦于汽车服务类APP人群，这是一群具有高度汽车消费潜力的用户，他们在汽车购买、保养、资讯获取、交通出行等方面有着强烈的需求。根据2017年的数据，中国乘用车销量在第四季度达到峰值，全年销量达到2420.9万辆，显示出汽车市场的强劲需求。汽车潜在消费人群主要分为三类：汽车4S店访客、车展访客以及汽车服务类APP用户。其中，汽车服务类APP用户因其在线上活动的频繁性，成为研究的重点。 汽车服务类APP涵盖了广泛的领域，包括汽车社区、汽车交易、汽车养护、车险、充电桩服务、违章查询、汽车资讯和驾照考试等。这些APP的用户群体主要由男性构成，占比达到63.9%，其中26-35岁的用户占比较高，达到了57.6%。这表明年轻男性是汽车消费的重要力量。 地域分布方面，汽车服务类APP用户在一二线城市的占比接近一半，达到49.2%。广东省、江苏省和山东省的用户数量最多，分别占比11.6%、7.4%和6.7%。而在城市级别上，北京、上海和深圳的用户比例最高，分别为3.5%、3.2%和2.2%。 在旅游出行方面，这些用户在国内旅行时，北京、广州和上海是最热门的目的地，而国际旅游则以泰国、美国和日本为主。这显示了汽车服务类APP用户不仅对本地交通服务有需求，也具有较高的跨地区和跨国旅行活跃度。 此外，报告还揭示了汽车服务类APP用户的APP偏好，滴滴出行以61.6的偏好指数位居榜首，显示出这类用户对便捷的出行服务有着显著的依赖。滴滴车主则以60.6的偏好指数紧跟其后，说明车主群体对于与车辆相关的服务也有高度关注。 汽车服务类APP人群是汽车行业的关键目标市场，他们年轻、男性居多，且集中于经济发达地区，对汽车相关服务有着多元化的需求。企业应针对这一群体的特征，提供更个性化、便捷的服务，以吸引和保留这一高价值用户群。同时，了解他们的旅游出行习惯，可为汽车销售、旅游服务等相关产业提供精准营销策略的依据。

OpenScenario场景仿真结构思维导图， OpenScenario是 自动驾驶仿真软件carla推出来的场景仿真标准，可配合carla一起完成整套自动驾驶的闭环仿真过程，将场景搭建变成可编程化的方式。 可以模拟出自动驾驶真实环境中出现的各种各样的路况环境，例如：被动超车场景、跟车变道场景、换道场景等等。 该思维导图是我们两位自动驾驶仿真工程师耗时一个多月整理出来的。 倘若您具备Openscenario 场景编辑的基础，但是又觉得很多场景无法进行编辑复现，那么该思维导图将是您进行关键词查阅的极佳助手。 倘若您还没接触过Openscenario场景搭建，那么您可以用vscode打开我给您准备的follow_stop_and_run.xosc 这是跟车停止又加油前进的场景，对着这个场景内部的关键字，结合思维导图就能理解自动驾驶虚拟仿真原来是这么搭建出来的了。 倘若您还想动手实时观察场景搭建的效果，请您关注我们的另一个项目，OpenScenario场景仿真搭建。

ISO 34502-2022 道路车辆 - 自动驾驶系统的测试场景 - 基于场景的安全评估框架（中文版）

自动驾驶技术入门书籍系列一：清华大学著作

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在自动驾驶领域，360环视全景拼接技术是一项至关重要的功能，它为车辆提供了全方位的视觉感知，有助于提升行车安全。"360环视全景拼接demo，c++程序"是一个展示如何实现这一技术的代码示例，主要用于帮助开发者理解和实践相关算法。 我们来探讨360环视全景拼接的基本概念。这项技术通过安装在车辆四周的多个摄像头捕捉图像，然后利用图像处理和计算机视觉算法将这些图像进行校正、拼接，形成一个无缝的鸟瞰图。这样，驾驶员可以清晰地看到车辆周围的环境，包括盲区，有效减少碰撞风险。 在这个"C++程序"中，我们可以预期包含以下几个关键部分： 1. **摄像头校正**：由于摄像头安装位置、角度和畸变的影响，捕获的图像需要先进行校正。这通常涉及到鱼眼镜头校正，通过霍夫变换等方法消除镜头引起的非线性失真。 2. **图像配准**：将不同摄像头捕获的图像对齐，确保在同一个坐标系下。这一步可能涉及到特征点匹配、刚性变换估计等技术。 3. **图像拼接**：使用图像融合算法，如权重平均或基于内容的融合，将校正后的图像无缝拼接成全景图。这一步要求处理好图像间的过渡区域，避免出现明显的接缝。 4. **实时处理**：在自动驾驶环境中，360环视系统必须实时工作，因此代码会优化算法以满足实时性需求，可能涉及多线程、GPU加速等技术。 5. **用户界面**：展示全景图像的界面设计，包括交互方式、视角切换、显示质量等，对于用户体验至关重要。 6. **标定过程**：摄像头的内在参数（如焦距、主点坐标）和外在参数（如安装位置、角度）的标定，是确保图像拼接准确的基础。 这个"AdasSourrondView-main"可能是项目的主要源代码目录，里面可能包含了上述各个模块的实现，以及相关的配置文件和测试数据。开发者可以通过阅读源码、编译运行，理解并学习360环视全景拼接的完整流程。 在实际应用中，除了基本的图像处理技术，360环视系统还可能整合深度学习算法，用于目标检测、障碍物识别等高级功能，以提供更全面的驾驶辅助。同时，为了应对各种复杂的环境条件，如光照变化、雨雪天气等，系统还需要具备一定的鲁棒性。 "360环视全景拼接demo，c++程序"是一个宝贵的教育资源，它揭示了自动驾驶领域中360度视觉感知的核心技术，并提供了一个动手实践的平台。通过深入研究这个示例，开发者可以增强自己在自动驾驶辅助系统（AVM）领域的专业能力。

一种应用于多车队列控制的分布式模型预测控制算法，该算法能够有效地协调三辆车的行驶，以实现车队的高效和安全行驶。文中详细阐述了算法的原理、实现步骤以及在实际场景中的应用效果。适用于对自动驾驶技术和车辆控制系统感兴趣的工程师、研究人员和学生。使用场景包括但不限于自动驾驶车辆的研发、智能交通系统的构建以及车辆控制算法的教学和研究。目标是提供一个有效的解决方案，以提高多车队列在复杂交通环境中的稳定性和协同性。 关键词标签：分布式控制 模型预测控制 多车队列 自动驾驶

matlab余玄函数代码规划知悉的轨迹预测（PiP） 正式实施“”（ECCV 2020）， 由，，和。 在新颖的计划-预测-耦合管道中，将自我车辆的计划告知多主体未来的预测。 有关更多详细信息，请参阅我们的/ /。 依存关系 conda create -n PIPrediction python=3.7 source activate PIPrediction conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch conda install tensorboard=1.14.0 conda install numpy=1.16 scipy=1.4 h5py=2.10 future 下载 原始数据集：下载，然后使用预处理将其处理为所需格式（.mat）。 处理后的数据集：从此处下载并将其保存在datasets /中。 训练有素的模型：从这里下载并保存在trained_models /中。 跑步 通过sh scripts/train.sh训练或运行 python train.py --name

智能网联汽车是车联网与智能汽车的交集，也是智能处理技术与高速网络通信技术的深度融合，国内初期的智能网联大多是基于V2X协同通信的智能交通应用，在美国，他们管它叫网联汽车，欧洲称之为协作式智能交通，日本叫网联驾驶，虽说法不一，但大体一致。