内容概要：本文介绍了基于快速探索随机树（RRT）算法的自动驾驶汽车路径规划方法，重点解决在存在静态障碍物环境下实现有效避障与路径搜索的问题。该方法通过在Matlab环境中构建仿真模型，利用RRT算法的随机采样特性扩展搜索树，逐步探索可行路径，最终生成从起点到目标点的安全、连通路径。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于读者复现和调试算法，同时展示了算法在复杂地图中的路径规划效果，突出了其在非完整约束系统中的适用性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事自动驾驶、机器人或智能交通系统相关研究的科研人员及高校研究生。; 使用场景及目标：①学习RRT算法的基本原理及其在路径规划中的具体实现；②掌握在静态障碍物环境中进行路径搜索与避障的技术方法；③通过Matlab仿真验证算法性能，为进一步改进如RRT*等优化算法奠定基础； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行理解算法流程，重点关注随机采样、最近节点查找、路径扩展与碰撞检测等核心模块的实现，配合仿真结果分析算法优缺点，并尝试调整参数或引入优化策略以提升路径质量。

本书《数据结构与算法思维：自动驾驶汽车》由Kay Yong, Khoo EdD编写，旨在通过故事背景教授读者数据结构和算法技能。书中通过一系列情境如Jack和Jill的假期活动，帮助学生理解并应用逻辑思考来解决实际问题。内容涵盖模式识别、分解、抽象及算法构建等关键技能，同时通过具体例子解释了如何组织和存储数据以提高效率。此外，该书还介绍了如何设计方向指引机器人移动，并探讨了不同路径的选择和优化。适用于希望提升编程能力和解决问题技巧的初学者。

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通过从虚拟数据中学习来创建可预测现实生活中的车辆碰撞的模型的尝试。 详细信息待定。 笔记： 1.此时，车辆跟踪依赖于Nanonets Deep SORT实施 在feature_extractor目录下克隆 将__init__.py放在目录中： nanonets_object_tracking和nanonets_object_tracking/deep_sort 在deepsort.py将from deep_sort...中的deepsort.py替换from deep_sort... （例如from .deep_sort...有一个点） 复制feature_extractor/nanonets_object_tracking/siamese_net.py > feature_extractor/siamese_net.py （否则， feature_extractor/siam

自主驾驶车辆的深度模仿学习 自动驾驶汽车已经引起了学术界（例如牛津，麻省理工学院）和工业界（例如Google，特斯拉）的极大兴趣。 但是，由于普遍的知识，我们发现直接实现全自动驾驶（SAE 5级）非常困难。 为了解决这个问题，深度模仿学习是一种有前途的解决方案，可以从人类的演示中学习知识。 在这个项目中，我们研究了如何使用深度模仿学习来实现车辆动态控制（例如转向角，速度）。 我们使用了Udacity（ ）提供的数据集和模拟器以及现实世界中的comma.ai数据集。

本文调查了自DARPA挑战后开发的关于自动驾驶汽车的研究，这类汽车配备了可归类为SAE 3级的或更高级别的自动驾驶汽车的自主系统。自动驾驶汽车自主系统的体系结构一般分为感知系统和决策系统。感知系统一般分为多个子系统，负责自驾汽车定位、静态障碍物绘制、移动障碍物检测与跟踪、道路绘制、交通信号检测与识别等任务。决策系统通常被划分为许多负责任务的子系统，如路线规划、路径规划、行为选择、运动规划和控制。在本次调查中，我们介绍了自动驾驶汽车自主系统的典型结构。我们还回顾了有关感知和决策方法的研究。此外，我们还详细描述了UFES汽车的自主系统IARA的体系结构。最后，我们列出了由科技公司开发并在媒体上报道的著名自主研发汽车。

所有汽车制造公司，Google和Microsoft最近都宣布将生产全自动无人驾驶汽车（FAAV），也称为无人驾驶汽车。 最早将于2018年在市场上推出一些FAAV，但大多数情况是在2020年代。 当FAAVs可供普通消费者使用并为普通消费者买得起时，对社会的影响将是深远的。 本文的目的是研究FAAV的普及前景及其对世界未来社会的社会经济影响。 本文考察了对社会某些部门的潜在影响，包括对汽车需求的变化，其对石油使用，环境和城市土地利用的影响，仅举几例。

DeepGTAV：GTAV的插件，可将其转变为基于视觉的自动驾驶汽车研究环境