无人车综述：Abstract— We survey research on self-driving cars published in the literature focusing on autonomous cars developed since the DARPA challenges, which are equipped with an autonomy system that can be categorized as SAE level 3 or higher. The architecture of the autonomy system of self-driving cars is typically organized into the perception system and the decision-making system. The perception system is generally divided into many subsystems responsible for tasks such as self-driving-car localization, static obstacles mapping, moving obstacles detection and tracking, road mapping, traffic signalization detection and recognition, among others. The decision- making system is commonly partitioned as well into many subsystems responsible for tasks such as route planning, path planning, behavior selection, motion planning, and control. In this survey, we present the typical architecture of the autonomy system of self-driving cars. We also review research on relevant methods for perception and decision making. Furthermore, we present a detailed description of the architecture of the autonomy system of the UFES’s car, IARA. Finally, we list prominent autonomous research cars developed by technology companies and reported in the media

CARLA是英特尔实验室联合丰田研究院、巴塞罗那计算机视觉中心联合发布的开源模拟器。 CARLA 的开发包括从最基础的直到支持城市自动驾驶系统的开发、训练和验证。除了开源代码和协议，CARLA 还提供了为自动驾驶创建的开源数字资源（包括城市布局、建筑以及车辆），这些资源都是可以免费获取和使用的。这个模拟平台能够支持传感套件和环境条件的灵活配置。

本文对自动驾驶汽车的研究和创新进行了科学计量和文献计量分析。 通过对定量经验证据的研究，我们探索了人工智能（AI）在自动驾驶汽车研发中的机器学习，深度学习和数据挖掘的重要性，该专利和论文对此进行了衡量。 除了发明活动和学术努力的速度呈指数增长外，我们发现证据表明，自2009年以后，与数据收集和处理相关的技术在自动驾驶汽车方面的应用已发生了Swift而有意义的转变。我们证明了这一点。 shift反映了创新者格局的重大变化，以及学术界对自动驾驶汽车在道德，法律和社会方面的关注日益增加。 关于自动驾驶的研究和创新似乎在人工智能方面得到了越来越多的定义，而人工智能却忽略了实现该技术潜力可能需要的未来社会技术系统的某些方面。

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用blender做的3D引擎，包括光流数据、相机数据、RGB图像、视差及视察变化等数据包，可以用来训练神经网络，只提供样本，完整数据集地址在txt文档里。

斯坦福自动驾驶汽车守则 进入DARPA大挑战的汽车的斯坦福密码 斯坦福自动驾驶汽车的软件基础架构 参见 最初在Sourceforge上找到

BARK-ML-自动驾驶的机器学习 BARK-ML为多种情况提供了易于使用的环境，例如高速公路驾驶，合并和交叉路口。 此外，BARK-ML集成了最先进的机器学习库，以学习自动驾驶汽车的驾驶行为。 BARK-ML支持的机器学习库： （计划中） 体育馆环境 在运行示例之前，请安装虚拟python环境（ bash utils/install.sh ）并输入它（ source utils/dev_into.sh ）。 连续环境： bazel run //examples:continuous_env 可用环境： highway-v0 ：连续的高速公路环境 highway-v1 ：离散高速公路环境 merging-v0 ：持续合并环境 merging-v1 ：离散合并环境 intersection-v0 ：连续交集环境 intersection-v1 ：离散交集环境 特工 TF-Agent

无人驾驶大牛现Udacity创始人Thrun的经典之作，也是无人驾驶定位的经典理论和实践教材。

Traffic_sign_recognition：使用定向梯度直方图（HOG）和基于色域的功能识别交通标志。 支持向量机（SVM）用于对图像进行分类