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。

Python中的实用自主项目 车道检测 交通标志识别 I.加载带有标签的完整数据集 二。 将图像大小转换为32x32 三， 建立卷积神经网络 IV。 训练模型 五，使用网站上的图片进行测试 样本图片 图片尺寸为32x32（RGB） 图片尺寸为32x32（HSV） 样品输出 标签 ＃ 标签名 softmax概率 14 停 0.998944 33 向右转 0.000532 29 自行车穿越 0.000311 34 向左转 0.000118 36 直走或右走 0.000095

带有多个用于自动驾驶的传感器的欧盟长期数据集 ，， 和 问题 雷达数据： 通过GPS-RTK提供车辆位置地面实况： ， 数据集 基准线 我们分叉了以下最新方法的实现，并使用我们的数据集进行了试验（稍有更改）： 姿势估计： ： 激光雷达里程计： https : //github.com/laboshinl/loam_velodyne 激光雷达里程计： https : //github.com/RobustFieldAutonomyLab/LeGO-LOAM 待续 ... 非常欢迎所有用户提交结果。 GPS / RTK记录的地面真实轨迹 hector_pose_estimation（姿势估计） 怎么玩 roslaunch utbm_pose_estimation.launch bag:=path_to_your_rosbag utbm_pose_estimati

ad-xolib（C ++和Python中的OpenScenario和OpenDrive解析器） C ++库，用于使用Python绑定为3. +解析OpenScenario（1.0.0）和OpenDrive格式文件（1.6） 介绍 该存储库提供了一个用于读取ASAM的OpenStandards OpenScenario和OpenDrive数据文件的库，其解析符合 执照 该软件库是根据MIT开源许可证提供的： : 。 灵感 入门 该项目使用启用了c ++ 11的编译器进行编译，请相应地选择您的堆栈。 **与GCC相关的错误已解决。 从源构建 git clone https://github.com/javedulu/ad-xolib.git git submodule update --init --recursive mkdir build cd build cmake .

超快速通道检测 PyTorch实施的论文“”。 更新：我们的论文已被ECCV2020接受。 评估代码是从改性和。 Caffe模型和原型可以在找到。 演示版 安装 请参阅 开始吧 首先，请根据您的环境在configs/culane.py或configs/tusimple.py配置中修改data_root和log_path 。 data_root是您的CULane数据集或Tusimple数据集的路径。 log_path是tensorboard日志，训练有素的模型和代码备份的存储位置。它应该放置在该项目之外。 对于单GPU训练，运行 python train.py configs/path_to_your_config 对于多GPU训练，请运行 sh launch_training.sh 或者 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_n

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

RTM3D-PyTorch 论文的PyTorch实现： （ECCV 2020） 示范 特征 基于单眼RGB图像的实时3D对象检测 支持 张量板 RESNET基于ķeypoint˚Feature P yramidÑetwork（KFPN）（通过设置使用--arch fpn_resnet_18 ） 使用左右摄像机的图像（通过设置use_left_cam_prob参数进行控制） 发布预训练的模型 本文的一些修改 公式（3） ： 负值不能是log运算符的输入，因此请不要如本文中所述对dim进行归一化，因为归一化的dim值可能小于0 。 因此，我直接回归到以米为单位的绝对尺寸值。 使用L1 loss进行深度估计（首先将sigmoid激活应用于深度输出）。 公式（5） ：我没有使用地面真实值的绝对值，而是使用了相对值。 式（7）： argmin代替argmax 生成对象中心和顶

高速公路环境 自动驾驶和战术决策任务的环境集合 高速公路环境中可用环境之一的一集。 环境 高速公路 env = gym . make ( "highway-v0" ) 在这项任务中，自我车辆正在一条多车道高速公路上行驶，该高速公路上挤满了其他车辆。 代理的目标是达到高速，同时避免与相邻车辆发生碰撞。 在道路右侧行驶也有奖励。 高速公路-v0 环境。 合并 env = gym . make ( "merge-v0" ) 在这项任务中，自我车辆从主干道开始，但很快就会接近路口，进入坡道上的车辆。 代理现在的目标是保持高速，同时为车辆腾出空间，以便它们可以安全地并入交通。 merge-v0 环境。 迂回 env = gym . make ( "roundabout-v0" ) 在此任务中，自我车辆是否接近交通流量较大的环形交叉路口。 它将自动遵循其计划路线，但必须处理车

雷达目标的生成和检测：根据系统要求配置FMCW波形。 然后定义目标的范围和速度并模拟其位移。 对于相同的仿真循环过程，将计算发送和接收信号以确定* beat *信号。 然后，它对接收到的信号执行范围FFT以确定范围，直至终点，对第二个FFT的输出执行CFAR处理以显示目标

We choose to go to the moon in this decade and do the other things, not because they are easy, but because they are hard. -- John F. Kennedy, 1962 欢迎来到Apollo的GitHub页面！ 是一种高性能，灵活的体系结构，可加速自动驾驶汽车的开发，测试和部署。 对于业务和合作伙伴关系，请访问。 目录 介绍 Apollo加载了新的模块和功能，但在进行旋转之前需要进行完美的校准和配置。 请详细检查先决条件和安装步骤，以确保您具备构建和启动Apollo的能力。 您也可以查看Apollo的体系结构概述，以更好地了解Apollo的核心技术和平台。 先决条件 [新2021-01] Apollo平台（稳定版）现在已升级，其中包含软件包和新版本的库相关性，包