为了更准确地描述交通流，考虑驾驶员反应延迟时间和前车信息的非均衡使用，建立一种多预期延迟跟驰模型。线性稳定性分析表明，驾驶员反应延迟时间的增加会降低交通流的稳定性，多个前车信息的使用可以提高交通流的稳定性。数值仿真的结果表明，减少司机的反映延迟时间和适当地增加前车信息都能提高交通流的稳定性。为尽可能少地引入输入变量，不均衡地利用前车的车间距和速度差信息是必要的；理论和数值模拟的结果均表明驾驶员反应延迟在交通拥堵的形成过程中起着重要作用。

该课题为基于matlab眼部检测的疲劳驾驶系统。我们可以假设有一部摄像头对着大巴司机或者或者司机，对司机进行实时的监测，每隔数秒进行一次疲劳的判别，如果说疲劳驾驶则进行报警或者提示司机。检测方法为先进行人脸定位，在寻找眼睛再去判别眼睛属于睁开还是闭住。去统计闭眼的频率。

仿制 您的副驾驶学习和工作（Pomodoro-timer，Translate and Notes应用） Copylot是一个三个应用程序： 波莫多罗 翻译 笔记 Copilot在以下方面受支持： 视窗 Linux OSX 安卓 的iOS Python文件 如何运行这个项目？ pip install poetry # If you don't already have poetry poetry install poetry run main.py 如何进行测试？ poetry run pytest 如何建立Android应用程式？ 要创建调试应用程序（ARM版） poetry run buildozer debug 此命令将创建一个Copylot-0.1-armeabi-v7a-debug.apk上bin的路径。 如果您想在您的Android手机中使用d

基于Python实现的疲劳驾驶检测

摘要：面向智能化交通管理、车辆智能化控制以及路网智能信息服务的应用需求，结合空间信息网络在覆盖范围、时空基准、态势感知等方面的突出优势，提出一种基于空天地一体化

本设计目标在于利用Matlab强大的图像处理能力和实用便捷的编程方法，通过处理包含人脸的视频帧系列图像，灰度积分投影技术的眼睛定位方法，进而利用perclos计数，计算眨眼率，从而得到比较准确的疲劳状况。 2.具体要求 本设计基于灰度积分投影技术的眼睛定位方法，再结合perclos技术。首先通过图像预处理技术得到灰度分配较为均匀的图像,然后分别利用水平和垂直灰度积分投影曲线结合人脸的结构特征找到眼睛的位置坐标,实现了准确的眼睛定位,通过perclos技术技术眨眼率，根据先验值得到是否疲劳。

自主驾驶车辆的深度模仿学习 自动驾驶汽车已经引起了学术界（例如牛津，麻省理工学院）和工业界（例如Google，特斯拉）的极大兴趣。 但是，由于普遍的知识，我们发现直接实现全自动驾驶（SAE 5级）非常困难。 为了解决这个问题，深度模仿学习是一种有前途的解决方案，可以从人类的演示中学习知识。 在这个项目中，我们研究了如何使用深度模仿学习来实现车辆动态控制（例如转向角，速度）。 我们使用了Udacity（ ）提供的数据集和模拟器以及现实世界中的comma.ai数据集。

进阶课程 ⑫ _ Apollo高精地图.pdf

随着汽车智能化、电子化的推进，无人驾驶已经是未来汽车发展的必然趋势。在没有人为干预的情况下，自动驾驶汽车可以通过传感器感知周围环境、规划行车路线并控制汽车安全抵达目的地，优点包括：1）降低人为操作失误所造成的交通事故及其导致的伤亡、成本；2）为社会弱势人群（老人、残疾人）提供安全、经济的出行方式；3）降低劳动成本，把节约时间用于工作或休息。4）减少交通阻塞，增加城市道路汽车运行量，提高出行效率。 2016 年被认为是无人驾驶的投资元年，2017 年以来政府相关政策法规出台速度明显加快。根据我们的统计，2017 年发布的相关文件主要从相对宏观（汽车、人工智能）和相对微观（信息安全、V2X）的层

模型是使用MATLAB开发，基于全工况模型建立的预警系统，具有三级报警和紧急制动功能，进一步丰富之后可以作为定速巡航系统的一部分。