omp算法matlab代码OBD数据分析 MATLAB项目旨在分析从多个驾驶会话中收集的数据，以建立能够识别不同驾驶条件的分类器。 该存储库包含我用来对从多个驾驶会话中收集到的数据进行分析的所有文件。 数据涉及速度和RPM（每分钟转数）。 为了收集它们，我开发了应用程序OBDConnection，其代码可以在我的GitHub页面上找到（它基本上是通过OBD II蓝牙适配器在智能手机和汽车之间建立蓝牙连接）。 分析目标是推断有关各种驾驶会话的驾驶状况的一些信息。 特别要指出的是，他们选择了哪种道路，例如高速公路，城外，城市（城内）。 刚开始时，我还想推断出谁是每个会话的驱动程序，但是在编写了一些预处理代码（包含在OBDDataAnalysis \ Old_DriverRecognition文件夹中）之后，我决定专注于一个简单的问题。 MATLAB项目包含在OBDDataAnalysis \ project中，而所有其他文件夹包含测量的数据（分为会话）。 在项目文件夹中，您可以找到所有.m文件。 特别是： •“ OrganizeCollectedData.m”包含用于读取收集的数据并将其保

实时驾驶辅助系统 作者：庞然和徐佳琪 使用Python（OpenCV和TensorFlow）显示检测到的车道，车道保持状态，转向角建议，检测到的物体（具有估计的距离）以及真实驾驶画面上的刹车警告。 样本输出 红色数字是相对距离。 环境要求 该项目是在Python 3.7中使用Tensorflow 1.x和OpenCV 3.4进行的。 文件要求 在object_detection文件夹/实用程序中需要一个预先训练的模型。

这个题目是利用matlab语言。进行眼部判别的疲劳检测系统。带有人机交互界面，可以在GUI界面的基础上进行相应的拓展。

无人驾驶车辆模型预测控制代码

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李柏 张友民 彭晓燕 欧阳亚坤 孔旗 著自动驾驶决策规划技术理论与实践。

环境感知以及导航定位是无人驾驶汽车(以下简称无人车)技术的关键组成部分。针对驾驶环境进行定义和分类,提出与环境相互匹配的传感器组合方法。在此基础上,着重介绍传感器技术以及环境感知技术,比较各技术优缺点,并结合导航与定位对无人车组成架构进行概括介绍,并对未来无人车环境感知技术进行展望。

司机的困倦是世界和斯里兰卡发生事故的主要原因。 由于睡眠不足和疲劳，驾驶时可能会出现困倦。 避免驾驶员因困倦而引发事故的最好方法是检测驾驶员的睡意并在他入睡前发出警告。 为了检测睡意，已经使用了许多技术，例如眼睛视网膜检测，面部特征识别。 在本文中，我们提出了一种使用驾驶员的眼睛视网膜检测和脉搏率检测来检测驾驶员困倦的方法。 在本报告中，我们提出了一种更准确的睡意检测方法，它是眼睛视网膜检测和脉搏模式检测的混合方法。

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