adas高级辅助驾驶开发设计 以及以下资料的获取方式： 涵盖感知，规划和控制，ADAS，传感器； 1. apollo相关的技术教程和文档； 2. adas（高级辅助驾驶）算法设计（例如AEB,ACC,LKA等） 3. 自动驾驶鼻祖mobileye的论文和专利介绍 4. 自动驾驶专项课程（可能是目前最好的自动教师教程），是coursera上多伦多大学发布的自动驾驶专项课程，应该是目前为止非常火非常好的教程了，包含视频，ppt，论文以及代码 5. 国家权威机构发布的adas标准，这是adas相关算法系统的标准，也是开发手册。 6. 规划控制相关的算法论文介绍 7. 等等总共3G多的资料

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由于全固态LiDAR内部没有任何宏观或微观上的运动部件，耐久性和可靠性的优势不言而喻，且顺应了自动驾驶对LiDAR固态化、小型化和低成本化的趋势，因此成为车用激光雷达的趋势。下面就按照不同的固态激光雷达技术做简单介绍。首先要介绍的是光学相控阵LiDAR。 　　1.光学相控阵LiDAR 　　激光雷达从机械转动向聚束成形的进化趋势与雷达完全相同：军事上广泛应用的相控阵雷达一般拥有上千个发射天线单元，通过调节波束合成的方式，可以改变雷达扫描的方向而不需要机械部件运转，灵活性很高，适合应对高机动目标，还可发射窄波束作为电子战天线。 　　对于激光雷达，为了完全取消机械结构，考虑通过调节发射阵列中每

自动驾驶地图与定位技术产业发展报告.pdf

介绍多目标跟踪算法，包括（1）多目标跟踪处理流程，（2）数据关联算法；（3）联合概率数据互联算法

（不是完整项目，适用于学习）根据英伟达的端到端车联自动驾驶论文完成复现。文章：https://blog.csdn.net/chepwavege/article/details/92761789 涉及技术：Pycharm + Keras + Python 3.6 + numpy + opencv3.3.1+ udacity's self-driving car simulator 自己练手写的，注释比较详细，代码管理很烂，凑活看吧。

目前，在大的无人驾驶系统中，环境感知是考察无人驾驶系统的一个重要维度。在这一维度中，环境感知主要依靠的是作为硬件系统的传感器。而在各类无人驾驶传感器类型中，GPS和惯性导航模块的定位导航功能必不可少。

SLAM技术在自动驾驶中的应用与难点-智行者高翔

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