【教学课件】北京理工大学 无人驾驶车辆

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【教学课件】北京理工大学 无人驾驶车辆（下）.zip (74.77 MB, 需要: RMB 15 元) 本附件包括：

• 10-1 无人驾驶车辆设计方法.pdf
• 10-2 仿真测试.pdf
• 10-3 实车测试.pdf
• 10-4 机遇与挑战.pdf
• 3-1-1 激光雷达.pdf
• 3-1-2 毫米波雷达.pdf
• 3-1-3 车载相机.pdf
• 3-2 定位导航常用传感器.pdf
• 3-3 车载通信系统.pdf
• 3-4 车载计算平台.pdf
• 3-5 车载供电系统.pdf
• 4-0 标定的意义.pdf
• 4-1-1 单目相机标定（上）.pdf
• 4-1-2 单目相机标定（下）.pdf
• 4-1-3 双目相机标定.pdf
• 4-2 激光雷达标定.pdf
• 4-3 相机与激光雷达联合标定.pdf
• 5-1-1 图像预处理.pdf
• 5-1-2 车道线检测.pdf
• 5-1-3 车道线检测 MATLAB 示例.pdf
• 5-2-1 基于机器学习的车辆检测.pdf
• 5-2-2 基于OpenCV的车辆检测.pdf
• 6-1 GPS定位.pdf
• 6-2 GPS／DR组合定位.pdf
• 6-3-1 SLAM简介.pdf
• 6-3-2 激光雷达SLAM（一）.pdf
• 6-3-3 激光雷达SLAM（二）.pdf
• 6-3-4 基于视觉SLAM的定位.pdf
• 6-4 高精度地图.pdf
• 7-1-1 无人车行为决策概述.pdf
• 7-1-2 基于规则的超车行为决策.pdf
• 7-1-3 基于规则的十字交叉口行为决策.pdf
• 7-2-1 马尔科夫决策过程.pdf
• 7-2-2 Q学习算法.pdf
• 7-2-3 神经网络Q学习算法.pdf
• 7-3-1 无人驾驶路径规划概述.pdf
• 7-3-2 环境地图表示方法.pdf
• 7-3-3 Dijkstra算法.pdf
• 7-3-4 A 算法.pdf
• 7-3-5 A 算法改进.pdf
• 9-2 智能网联技术的应用场景.pdf
• 9-3-1 匝道车辆交互的无人车辆避撞系统（上）.pdf
• 9-3-2 匝道车辆交互的无人车辆避撞系统（下）.pdf

2023-11-18 21:32:44 上传

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【教学课件】北京理工大学 无人驾驶车辆（上）.zip (50.34 MB, 需要: RMB 16 元) 本附件包括：

• 1-1-国内外发展历程.pdf
• 1-2-应用场景及体系结构.pdf
• 2-0-车辆线控底盘概述.pdf
• 2-1-1 线控转向系统（一）.pdf
• 2-1-2 线控转向系统（二）.pdf
• 2-2 线控油门系统.pdf
• 2-3-1 线控制动系统（一）.pdf
• 2-3-2 线控制动系统（二）.pdf
• 2-4 案例分析.pdf
• 3-0 无人车电子电气架构.pdf
• 3-1-1 激光雷达.pdf
• 5-3-1 卡尔曼滤波与状态估计.pdf
• 5-3-2 MATLAB 示例.pdf
• 5-4-1 障碍物检测.pdf
• 5-4-2 激光雷达回拨强度的应用.pdf
• 5-5-1 深度学习简介.pdf
• 5-5-2 卷积神经网络（CNN）简介.pdf
• 5-5-3 基于深度学习的交通stop标志检测.pdf
• 5-6-1 多传感器融合简介.pdf
• 5-6-2 毫米波雷达与相机的融合.pdf
• 5-6-3 激光雷达和相机融合的目标检测与跟踪.pdf
• 6-1 GPS定位.pdf
• 7-4-2 随机采样.pdf
• 7-5 运动规划.pdf
• 8-1 车辆运动学模型.pdf
• 8-2 车辆模型.pdf
• 8-3 纯跟踪算法.pdf
• 8-4 PID控制.pdf
• 8-5-1 模型预测控制基本理论.pdf
• 8-5-2 线性时变模型预测控制.pdf
• 8-5-3 Carsim-matlab 联合仿真.pdf
• 9-1 V2X 简介.pdf
• 9-2 智能网联技术的应用场景.pdf

2023-11-18 21:31:46 上传

需要: RMB 16 元  [购买]

【教学课件】北京理工大学 无人驾驶车辆

1-1-国内外发展历程

1-2-应用场景及体系结构

2-0-车辆线控底盘概述

2-1-1线控转向系统(一)

2-1-2线控转向系统(二)

2-2线控油门系统

2-3-1线控制动系统(一)

2-3-2线控制动系统(二)

2-4案例分析

3-0无人车电子电气架构

3-1-1激光雷达

3-1-2毫米波雷达

3-1-3车载相机

3-2定位导航常用传感器

3-3车裁通信系统

3-4车裁计算平台

3-5车裁供电系统

4-0标定的意义

4-1-1单目相机标定(上)

4-1-2单目相机标定(下)

4-1-3双目相机标定

4-2激光雷达标定

4-3相机与激光雷达联合标定

5-1-1图像预处理

5-1-2车道线检测

5-1-3车道线检测MATLAB示例

5-2-1基于机器学习的车辆检测

5-2-2基于OpenCV的车辆检测

5-2-3 OpenCV实例检测

5-3-1卡尔曼滤波与状态估计

5-3-2 MATLAB示例

5-4-1障碍物检测

5-4-2激光雷达回拨强度的应用

5-5-1深度学习简介

5-5-2卷积神经网络(CNN)简介

5-5-3基于深度学习的交通stop标志检测

5-6-1多传感器融合简介

5-6-2毫米波雷达与相机的融合

5-6-3激光雷达和相机融合的目标检测与跟踪

6-1 GPS定位

6-2 GPS/DR组合定位

6-3-1 SLAM简介

6-3-2激光雷达SLAM(一)

6-3-3激光雷达SLAM(二)

6-3-4基于视觉SLAM的定位

6-4高精度地图

7-1-1无人车行为决策概述

7-1-2基于规则的超车行为决策

7-1-3基于规则的十字交叉口行为决策

7-2-1马尔科夫决第过程]7-2-2 Q学习算法

7-2-3神经网络Q学习算法

7-3-1无人驾驶路径规划概述

7-3-2环境地图表示方法

7-3-3 Dijkstra算法

7-3-4 A算法

7-3-5 A算法改进

7-4-1确定性采样

7-4-2随机采样

7-5运动规划

8-1车辆运动学模型

8-2车辆模型

8-3纯跟踪算法

8-4 PID控制

8-5-1模型预测控制基本理论

8-5-2线性时变模型预测控制

8-5-3 Carsim-matlab联合仿真

9-1 V2X简介

9-2智能网联技术的应用场景

9-3-1匝道车辆交互的无人车辆避撞系统(上)

9-3-2匝道车辆交互的无人车辆避撞系统(下)

10-1无人驾驶车辆设计方法

10-2仿真测试

10-3实车测试

10-4机遇与挑战

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关键词：北京理工大学 无人驾驶车 无人驾驶 理工大学 教学课件