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。
2023-10-10 09:00:39 4KB 策略模式
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项目概况 认证流程 试验要点
2023-09-22 16:02:53 2.85MB 自动驾驶
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智能驾驶规划控制相关C++代码实现,欢迎对无人驾驶感兴趣的朋友进行下载
2023-09-20 14:48:21 226KB c++ 软件/插件 无人驾驶 规划控制
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MATLAB疲劳专注度检测系统(GUI框架,图片可换)Matlab MATLAB疲劳专注度检测系统(GUI框架,图片可换)Matlab MATLAB疲劳专注度检测系统(GUI框架,图片可换)Matlab MATLAB疲劳专注度检测系统(GUI框架,图片可换)Matlab MATLAB疲劳专注度检测系统(GUI框架,图片可换)Matlab MATLAB疲劳专注度检测系统(GUI框架,图片可换)Matlab MATLAB疲劳专注度检测系统(GUI框架,图片可换)Matlab MATLAB疲劳专注度检测系统(GUI框架,图片可换)Matlab MATLAB疲劳专注度检测系统(GUI框架,图片可换)Matlab MATLAB疲劳专注度检测系统(GUI框架,图片可换)Matlab MATLAB疲劳专注度检测系统(GUI框架,图片可换)Matlab MATLAB疲劳专注度检测系统(GUI框架,图片可换)Matlab
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无人驾驶智能车导航定位系统设计研究
2023-06-03 12:12:03 240KB 无人驾驶 智能 导航定位 系统设计
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深蓝学院是专注于前沿科技的教育平台,目前在人工智能、机器人与自动驾驶领域搭建了完善的课程体系,并在积极探索嵌入式、物联网、增强现实领域的教育模式。文件内包含:2022 控制岗位 面试题梳理.pdf;基于学习的决策规划背景知识.pdf;课程介绍及基础资料.pdf;自动驾驶控制与规划第一期第二次答疑问题收集-wuning返回.docx;自动驾驶控制与规划第一期开课仪式.pdf;第六章作业思路讲解-助教高宇辉.pdf
2023-05-15 17:50:56 120.78MB 自动驾驶
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随着大型露天煤矿开采深度下探,坡度大、弯道多的现象逐渐增多,矿车驾驶难度高且存在安全隐患。提出了一种露天煤矿卡车无人驾驶系统设计方案,该无人驾驶系统包含车载自动驾驶子系统、车地无线通信子系统、地面管理子系统,可实现矿用卡车"装、运、卸"作业过程的完全无人自主运行。为满足露天煤矿非结构化环境感知需求,提出了面向露天煤矿非结构化环境的多源异构传感器融合感知算法;针对矿用卡车在不同载质量与不同坡度中的行驶需求,提出了考虑质量与坡度的纵向自适应控制算法,以适应不同载质量下坡停、坡起、定点停车与车铲配合停车等工况下的纵向速度控制与距离控制要求;针对矿区大曲率转向、倒退等行驶需求,提出了基于变参数自适应的前进横向控制方法与后退横向控制方法,以达到矿区全部复杂路面横向精确控制要求。该无人驾驶系统在哈尔乌素露天煤矿进行了泥泞路面、夜间环境等不同环境的测试,结果表明,该无人驾驶系统具备矿区作业能力,能够准确循迹并自主避障与执行任务;地面控制系统能够控制无人矿用卡车的启动与关闭,在必要情况可远程控制与驾驶矿用卡车,系统各项功能平稳可靠。指出了矿山无人驾驶系统的发展趋势:(1)对于车载系统,需首先构建系统化
2023-05-14 22:02:46 3.88MB 露天煤矿 矿用卡车 无人驾驶 智慧矿山
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互补基础设施。 我们生活在自动化的新时代,垃圾箱与路灯交谈,公交车与交通信号灯通话。 传感器,微型计算机,强大的电动机和有效的电池都组合在一起,从而使不可能变为可能。 我们希望自动驾驶汽车将由驾驶员接管,并且不会以相同的方式行驶。 当所有其他交通都是智能的,道路和整个地方都是智能的时,为什么只使用视觉? 该模型有五台计算机:一个Arduino,一个RFID阅读器,一个复杂的3轴多传感器和一部手机。 它具有四个电源。 它具有14个传感器。 一组AA电池可以运行3个小时。 它遵循一条磁条,监视行人,并响应RFID标签。 它仔细监视自己的速度和位置。 使用所有这些无数信号,它可以有效地从一个地方移到另一个地方。 这是一个奇迹,展示了集成的和互补的基础架构。 ================================================== == 现在将一些通用代码移至Ca
2023-04-24 14:55:10 39.11MB C++
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设计主要是基于MATLAB的疲劳驾驶视觉性检测,其研究方案总体处理框架一般包括以下五个阶段: (1) 视频输入阶段:通过摄像头或者其他视频设备获取司机的面部图像数据。 (2) 预处理阶段:对采集到的图像数据进行预处理,去除噪声、调整亮度、对比度等,以提高后续处理的效果。 (3)特征提取阶段:采用图像特征提取算法,从预处理后的图像中提取与疲劳状态相关的特征信息。一般用来检测眼睛状态。可以使用灰度积分投影技术进行眼睛定位。 (4)特征分类阶段:将特征信息与已知模型进行比较和分析,判断司机是否处于疲劳状态。可以使用神经网络、perclos技术进行分类判别。 (5)结果输出阶段:根据特征分类结果,输出报警信号或其他措施,提醒司机注意安全行车。
2023-04-20 11:38:53 5.53MB matlab 毕业设计 软件/插件
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智能驾驶 车牌检测和识别(二)《YOLOv5实现车牌检测(含车牌检测数据集和训练代码)》:https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704068 更多项目《智能驾驶 车牌检测和识别》系列文章请参考: (1)智能驾驶 车牌检测和识别(一)《CCPD车牌数据集》:https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704181 (2)智能驾驶 车牌检测和识别(二)《YOLOv5实现车牌检测(含车牌检测数据集和训练代码)》:https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704068 (3)智能驾驶 车牌检测和识别(三)《CRNN和LPRNet实现车牌识别(含车牌识别数据集和训练代码)》:https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704209 (4)智能驾驶 车牌检测和识别(四)《Android实现车牌检测和识别(可实时车牌识别)》:https://blog.c
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