横向PID控制算法，可参考《辅助驾驶功能开发-控制篇(01)-基于PID的横向控制算法》，附带详细算法解析，讨论算法实现请私聊。

纵向滑膜控制-可参考文章《辅助驾驶功能开发-控制篇(02)-基于滑模的纵向控制算法》，详细算法问题交流，欢迎私信。

一款用labview和my-rio配合的智能辅助驾驶系统，汽车能够根据和前车的距离实现加减速，可以根据左右车的车距实现左转和右转，自己设定左右车距，和与前车的安全距离，当智能车达到设定的极限值时候，可以实现加减速和左右转，保证自动驾驶车辆的安全，传感器用的是红外测距传感器。

【演讲1】ADAS及智能驾驶系统的仿真测试解决方案

Driver-assistance features of vehicles are essentially based on data provided by various sensors such as radar, LIDAR, ultrasound, GPS, inertial measurement unit (IMU), or cameras. In this book, we discuss the use of cameras for driver assistance.

交通信号红绿黄灯 全程驾驶收集 来源于欧洲街道 可快速用于测试模型，包含txt标注 适用于无人驾驶 图像分类 机器学习

车辆辅助驾驶系统中基于计算机视觉的行人检测研究综述

基于深度学习的高级辅助驾驶视觉感知关键技术研究 基于深度学习的高级辅助驾驶视觉感知关键技术研究 基于深度学习的高级辅助驾驶视觉感知关键技术研究 基于深度学习的高级辅助驾驶视觉感知关键技术研究 基于深度学习的高级辅助驾驶视觉感知关键技术研究 基于深度学习的高级辅助驾驶视觉感知关键技术研究 基于深度学习的高级辅助驾驶视觉感知关键技术研究 基于深度学习的高级辅助驾驶视觉感知关键技术研究 基于深度学习的高级辅助驾驶视觉感知关键技术研究 基于深度学习的高级辅助驾驶视觉感知关键技术研究 基于深度学习的高级辅助驾驶视觉感知关键技术研究 基于深度学习的高级辅助驾驶视觉感知关键技术研究 基于深度学习的高级辅助驾驶视觉感知关键技术研究 基于深度学习的高级辅助驾驶视觉感知关键技术研究 基于深度学习的高级辅助驾驶视觉感知关键技术研究 基于深度学习的高级辅助驾驶视觉感知关键技术研究 基于深度学习的高级辅助驾驶视觉感知关键技术研究 基于深度学习的高级辅助驾驶视觉感知关键技术研究 基于深度学习的高级辅助驾驶视觉感知关键技术研究 基于深度学习的高级辅助驾驶视觉感知关键技术研究

1 引言基于机器视觉的旨在提高驾驶员的环境感知能力，通过辅助系统监测外界环境，并在非安全情况及时向驾驶员发出预警，从而使人—车—路系统更加稳定、安全、可靠，提高汽车的安全性能。开发基于机器视觉的辅助驾驶系统时，需要面对以下难点：（1）系统算法复杂，代码繁多。机器视觉主要是借助摄像头采集外界信息并将其转换为数字图像信号进行处理，面对不同的外界环境和检测目的，致使系统需要处理的针对点不一样，因此，使得整个系统在算法方面异常复杂，开发过程缓慢。（2）测试环境要求苛刻。在系统开发后期，测试其性能并进行整改是整个研发过程中的关键步骤之一。相比较于其他汽车电子产品，基于机器视觉的辅助驾驶技术产品在测试时需

智能辅助驾驶ADAS蓝皮书