内容概要：本文深入探讨了一份详细的L4无人车自动驾驶系统方案文档，尽管没有配套代码，但提供了丰富的理论和技术指导。文档主要分为感知层、决策层和执行层三大模块。感知层利用多种传感器（如激光雷达、毫米波雷达）获取环境信息；决策层基于感知数据制定驾驶策略，涵盖从简单行驶到复杂路况的处理；执行层负责将决策转化为具体的车辆操作。文中还讨论了多传感器时间同步、路径规划算法、横向控制算法以及故障恢复机制等关键技术的具体实现方法。此外，强调了系统方案文档对于项目方向的重要性及其局限性。 适合人群：从事自动驾驶技术研发的专业人士，尤其是关注L4级别无人驾驶系统的工程师和研究人员。 使用场景及目标：帮助读者理解L4无人车自动驾驶系统的整体架构和核心技术，为后续的实际编码和系统集成提供理论支持。同时，也为跨学科团队成员之间的沟通搭建桥梁，促进项目的顺利推进。 其他说明：虽然文档未附带代码，但它为理解和实现真正的自动驾驶系统奠定了坚实的基础。文中提供的伪代码和简化的代码示例有助于加深对各个模块的理解。

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）

1）程序功能：用策略模式实现自动驾驶系统，采用PHP编写。 2）程序详解地址：http://blog.csdn.net/clevercode/article/details/45723773。 3）原创作品，出自"CleverCode的博客"，分类为《设计模式之PHP项目应用》。 4）欢迎大家关注博客更多精彩的内容：http://blog.csdn.net/CleverCode。

列车自动驾驶系统控制算法综述.pdf

完整英文电子版 ISO/DIS 34502：2022 Road vehicles — Scenario-based safety evaluation framework for Automated Driving Systems (道路车辆 - 基于情景的自动驾驶系统安全评估框架 )。本文件为自动驾驶系统（ADS）的基于情景的安全评估框架提供指导。该框架阐述了在产品开发过程中应用的基于情景的安全评估过程。该框架的指导旨在适用于ISO/SAE 22736规定的3级及以上自动驾驶系统，以及ECE/TR ANS/WP.29/1045规定的1和2类车辆。这个基于情景的ADS安全评估框架适用于有限通道高速公路。

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计算机视觉技术大量应用于自动驾驶系统，主要解决物体识别与物体分类问题，本文根据任务提出了一种轻量化的神经网络结构.为解决训练数据规模不足的问题，采用了改进型数据增强算法，使训练数据成倍增加.同时为解决使用数据生成器作为验证集，无法使用tensorboard的问题，提出了解决方案，通过卷积网络可视化方法详细研究了神经网络处理图像信息的原理并提出了优化方法.训练后的模型在验证集上准确率达到了97.5%，满足了自动驾驶系统对分类任务准确率的要求.