Streamlit演示：Udacity自动驾驶汽车图像浏览器 该项目将和演示到交互式应用程序中。 完整的演示并说明了Streamlit的所有主要构建块。 如何运行这个演示 pip install --upgrade streamlit opencv-python streamlit run https://raw.githubusercontent.com/streamlit/demo-self-driving/master/streamlit_app.py 问题？ 注释？ 请在提问。

线性跟驰模型的matlab代码无味卡尔曼过滤器项目 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 阿图尔·阿查里亚（Atul Acharya） 结果 无味卡尔曼滤波器（UKF）是常规扩展卡尔曼滤波器（EKF）的扩展。 UKF允许使用非线性模型（与EKF不同，后者假定为恒定速度模型）。 UKF允许： 恒定转速和速度（CTRV） 恒定转速和加速度（CTRA） 恒定的转向角和速度（CSAV） 恒定曲率和加速度（CCA） 该项目在给定的数据集上假设CTRV运动模型。 为了处理非线性模型，UKF通过无味转换进行工作。 在Predict阶段，它首先生成Sigma点，对其进行扩充，然后预测平均状态向量和过程协方差矩阵。 在更新阶段，将sigma点转换为测量空间，然后基于传感器（雷达/激光雷达）的测量值应用更新，以获取状态向量和过程协方差矩阵的新值。 UKF项目的结果如下所示。 还显示了UKF参数，以及每个数据集的结果RMSE值。 选择UKF参数以在所需范围内优化RMSE。 在数据集1上，[px，py，vx，vy]值的RMSE值在所需的[0.09、0.09、0.65、0.65]范围内 在数据集2上，[px，py，v

建立用户对自动驾驶汽车的初始信任

我们研究了满足按需运输需求的电动自动驾驶汽车车队与电力网络之间的相互作用(称为自动移动按需系统，简称AMoD系统)。我们提出了一个联合模型，该模型捕捉了两个系统之间的耦合，这两个系统源于汽车的充电需求，捕捉了时变的客户需求、电池折旧和电力传输约束。首先，我们证明了该模型是有效优化的。在此基础上，我们证明了在采用边际电价的情况下，联合问题的社会最优解是一般均衡。最后，我们证明，在不共享私人信息的情况下，自私的运输和发电机运营商(在非营利ISO的帮助下)可以计算出平衡。通过案例研究和基于agent的模拟，我们评估了该方法的性能及其对需求随机波动的鲁棒性。总的来说，这些结果首次提供了AMoD系统与电网之间相互作用的表征，并进一步阐明了AMoD的经济和社会价值

这是一个用于自动驾驶的开源高清地图项目。 精确地图制作过程分为四个部分：地图收集，地图制作，地图标签和地图保存。 OpenHDMap这是一个用于自动驾驶的开源高清地图项目。 精确地图制作过程分为四个部分：地图收集，地图制作，地图标签和地图保存。 该项目主要使用激光雷达作为收集传感器来提供地图制作过程。 目标是为自动驾驶系统和仿真提供完整的映射过程。 如果您有任何建议，请随时与我们联系。 简介让我们从制作高清地图开始。 H

《Automatic Steering Methods for Autonomous Automobile Path Tracking》译文

2017年电动汽车与自动驾驶汽车消费者调查.pdf

2021自动驾驶汽车交通安全白皮书

遗传算法神经网络matlab代码自动驾驶汽车模拟 这是自动驾驶汽车的简单模拟。 我准备了一个环境，汽车可以在其中行驶，记录碰撞并检测障碍物。 神经网络被用作汽车的决策模型。 该神经网络通过两种方式进行训练： 会教汽车如何从手动驾驶收集的数据中驾驶。 神经网络通过遗传算法训练。 汽车将学习如何在没有外部数据的情况下驾驶汽车。 下面总结并讨论了结果。 视频 以下视频演示了该项目的结果。 （单击下面的图像或此） 项目结构 “ matlab”文件夹：包含用于在手动驾驶收集的数据上训练神经网络的matlab代码 “ python”文件夹：这是项目的主文件夹。 它包含用于仿真，图形元素和神经进化的代码。 依存关系 框架用于显示3D模型。

matlab车辆路径代码#RHCAutonomousVehicle Matlab代码可生成自动驾驶车辆遵循预定路径参考路径（x，y）的转向和速度（phi，v）命令 该控制器是模型预测接收地平线控制器 论文发表于 M Elbanhawi，M Simic和R Jazar后退水平侧向车辆控制用于纯跟踪路径跟踪《振动与控制学报》 1077546316646906，首次发布于2016年5月22日doi：10.1177 / 1077546316646906