基于机器视觉和无人驾驶工具箱的自动驾驶模拟matlab仿真

最新推荐文章于 2025-12-22 10:37:30 发布
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分类专栏： MATLAB仿真案例 文章标签： 自动驾驶 matlab 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Simuworld/article/details/135189657
本文详细介绍了基于机器视觉和无人驾驶工具箱的自动驾驶模拟原理，涵盖自动驾驶模拟概述、机器视觉在自动驾驶中的应用（场景感知、目标检测与跟踪）、无人驾驶工具箱的组成与功能。通过MATLAB2022a仿真展示了其实现过程。
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基于matlab机器视觉工具箱的人脸检测和人眼定位matlab仿真
平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~
09-23 297
人脸检测和人眼定位是计算机视觉中的重要任务，广泛应用于人脸识别、表情分析、注意力跟踪等领域。MATLAB提供了强大的机器视觉工具箱（Computer Vision Toolbox），使得这些任务的实现变得相对简单且高效。人眼定位是在人脸检测的基础上，进一步确定人眼的位置。常用的方法包括基于模板匹配、基于特征点的方法以及深度学习方法。这里我们主要介绍基于特征点的方法。眼睛区域有一些特定的特征点，如眼角、瞳孔等。通过检测这些特征点，可以准确定位人眼的位置。
MATLAB算法实战应用案例精讲-【自动驾驶】自动驾驶中的自动泊车功能（最终篇）
qq_36130719的博客
06-25 2528
自动泊车系统（Automated Parking System，APS）又称为自动泊车入位，顾名思义就是汽车不用人工干预，通过车载传感器（泊车雷达）和车载处理器，来实现自动识别可用车位，并自动正确地完成停车入车位动作的系统。它对于新手来说是一项相当便捷的配置，对于老手来说也省了些力气。当您找到了一个理想的停车地点，不必再来回折腾，而只需轻轻启动按钮、坐定、放松，其他一切即可自动完成，彻底消除你在停车中遇到的麻烦。APS系统一般包括一个环境数据采集系统、一个中央处理器和一个车辆策略控制系统。
基于机器视觉工具箱的车辆检测计数算法matlab仿真
MATLAB,verilog,python,opencv,tensorflow,caffe,C,C++
06-30 635
随着城市化进程的加速和汽车保有量的增加，交通拥堵和交通事故等交通问题日益突出，如何对城市交通进行有效管理和调控成为了城市交通管理的重要任务。车辆检测计数是交通管理中的一个重要问题，它可以用于交通状况的监测、交通流量的统计以及交通信号灯的控制等。因此，研究基于机器视觉工具箱的车辆检测计数算法对于城市交通管理具有重要的意义。
基于视觉的自动驾驶前方车辆的轨迹预测——场景搭建篇
m0_59142824的博客
06-22 2318
Prescan软件,其使用原理十分的简单，首先是来搭建自己所需要的仿真平台, 通过Matlab软件，并且其主要适用于ADAS和无人自动驾驶系统的这些仿真模拟软件,由此可见，它是一种兼容性十分强大的一个仿真软件平台,该软件凭借着其灵活的界面，不仅可连接到另外一个的汽车动力学模型平台的软件，还能和第三方的硬件在环境模拟器/硬件。中间的编辑器窗口，下面的命令窗口以及右侧的工作区窗口分别表示了编辑的可视化，计算结果的可视化，我们只需要进行代码的编辑就能够完成我们需要实现的运算。(3)添加模型的控制系统。
自动驾驶车辆仿真模拟软件盘点
caelove的博客
05-24 5482
无人驾驶汽车真实上路后所要面临的外部环境是复杂多变的。通过利用仿真模拟软件可以检查算法，也可以训练无人车面对不同场景下的感知、决策等算法。 模拟平台有很多种，如果分类的话，可以分为两种：开源和收费的。从技术上分，也主要有两种：第一种是基于合成数据对环境、感知以及车辆进行模拟，这种模拟器主要用于控制与规划算法的初步开发上；第二种是基于真实数据的回放以测试无人驾驶不同部件的功能及性能。 开源模拟平台 Gazebo Gazebo平台可以提供在复杂的室内和室外环境中准确有效地模拟训练机器
【火焰检测】基于机器视觉的火焰检测定位Matlab仿真
matlab_dingdang的博客
09-15 913
火焰检测在安全生产、火灾预警、工业控制等领域具有重要意义。传统的火焰检测方法通常依赖于光电传感器或热敏元件，存在易受环境干扰、响应速度慢、维护成本高等缺点。近年来，随着机器视觉技术的发展，基于机器视觉的火焰检测技术逐渐成为研究热点。该技术利用图像处理和模式识别算法，能够快速准确地识别火焰，并对其进行定位，具有更高的可靠性和灵活性。
matlab图像校正工具箱_如何从MATLAB/Simulink入手，系统地学习自动驾驶？
weixin_30959723的博客
12-31 975
自动驾驶相关的软件工具有不少，作为汽车工程师，我们最熟悉的可能是MATLAB/Simulink。如何从MATLAB/Simulink入手，系统地学习自动驾驶？本文来源：自动驾驶仿真自动驾驶相关的软件工具有不少，作为汽车工程师，我们最熟悉的可能是MATLAB/Simulink。如何从MATLAB/Simulink入手，系统地学习自动驾驶？今天我们主要来介绍两部分内容：1、如何精准获取MAT...
基于机器视觉工具箱的车辆检测matlab仿真
平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~
06-11 228
一、引言机器视觉技术是计算机视觉领域的一个重要分支，它通过摄像机、数字图像处理等技术，将视觉信息转化为数字信号，并利用计算机对这些信号进行处理和分析，从而实现对真实世界中物体的识别、跟踪和测量等功能。在交通领域，机器视觉技术被广泛应用于车辆的目标跟踪和检测，可以提高交通安全和效率。本文将介绍使用MATLAB机器视觉工具箱实现行驶车辆目标跟踪检测仿真的方法和步骤。二、MATLAB机器视觉工具箱介绍。
MATLAB 自动驾驶工具箱（ Automated Driving Toolbox）简介
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zhoucoolqi的专栏
03-30 1万+
MATLAB 自动驾驶工具箱（ Automated Driving Toolbox）简介1 概况2 功能2.1 真值打标签（Ground Truth Labeling）2.1.1 自动打标签2.1.2 测试感知算法2.2 驾驶场景仿真（Driving Scenario Simulation）2.2.1长方体驱动仿真 （Cuboid Driving Simulation）2.2.2虚拟引擎驱动场景...
【含仿真录像】在matlab中使用机器视觉工具箱实现人脸检测和定位matlab仿真
11-17
3.内容：在matlab中使用机器视觉工具箱实现人脸检测和定位matlab仿真 4.运行注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径，必须是程序所在文件夹位置，具体可以参考视频录。 5.适用人群：本硕博等科研学习参考使用。
Matlab自动驾驶，基于Matlab实现的计算机视觉代码 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指
09-10
Matlab提供了与这些技术集成的工具箱，使得研究者和工程师能够构建一个完整的自动驾驶系统原型。通过Matlab的仿真环境，可以在没有实际车辆的情况下测试和验证自动驾驶算法的性能，从而降低开发成本，缩短研发周期。...
基于MATLAB与OpenCV的计算机视觉工具箱接口
06-04
标题"基于MATLAB与OpenCV的计算机视觉工具箱接口"表明，这个项目或教程旨在介绍如何在MATLAB环境中利用OpenCV的功能，构建一个连接两个平台的接口。这样的接口能够使MATLAB用户可以直接调用OpenCV的丰富算法，无需...
自动驾驶—CARLA仿真（19）automatic_control demo
zfjBIT的专栏
12-19 607
本文介绍了一个基于CARLA的自动驾驶代理演示系统，该系统集成了三种不同级别的自动驾驶代理（Basic/Constant/Behavior），能够自动规划路径并控制车辆行驶。系统包含完整的HUD信息显示、传感器管理和交互控制功能，支持多种驾驶风格和传感器配置。该实现为研究人员和开发者提供了开箱即用的自动驾驶测试平台，可直接用于高级行为策略或感知-决策融合研究，无需从零实现底层路径规划和控制逻辑。
UniAD：面向规划的端到端自动驾驶统一框架
m0_65010824的博客
12-17 1010
本文是对论文《Planning-oriented Autonomous Driving》的深度解读。在自动驾驶领域，传统模块化或多任务框架存在误差累积、负迁移等问题，上海 AI 实验室等团队提出 UniAD 框架，以规划为核心导向，整合五大驾驶任务，通过统一查询接口实现任务协同，在 nuScenes 基准上全面超越现有方案，为端到端自动驾驶提供新范式。
MindDrive：融合世界模型与视觉语言模型的端到端自动驾驶框架
最新发布
m0_65010824的博客
12-22 554
本文是对论文《MindDrive: An All-in-One Framework Bridging World Models and Vision-Language Model for End-to-End Autonomous Driving》的深度解读。在端到端自动驾驶领域，轨迹规划中生成与选择失衡是关键挑战。北航等团队提出的 MindDrive 框架，创新整合世界模型与视觉语言模型，通过未来感知轨迹生成器和多目标评估器，实现前瞻性轨迹生成与全面决策推理，显著提升驾驶安全性与合规性。
自动驾驶—CARLA仿真（20）manual_control demo
zfjBIT的专栏
12-19 938
摘要： 该Python脚本是CARLA仿真平台中功能完备的手动驾驶控制客户端，支持完整的车辆操控（油门/转向/灯光等）、多传感器融合（RGB/激光雷达/雷达等）和环境动态调控（天气/地图图层）。核心模块包括： World类管理仿真环境与传感器系统 KeyboardControl实现真实车辆交互逻辑 Ackermann控制器提供高精度转向模型 HUD系统实时显示15+项车辆状态 14种传感器支持多模态数据可视化 录制回放功能保障实验可复现性 适用于自动驾驶算法测试、传感器调试和数据采集，是CARLA官方推荐的
【自动驾驶】SparseWorld-TC 论文总结（理想）
Felaim的博客
12-21 778
离散化限制：基于VAE的方法使用离散标记，限制了连续空间表示能力几何先验依赖：BEV投影方法过度依赖显式几何先验，限制了模型的灵活性时空依赖性捕捉不足：传统方法难以有效捕捉复杂的时空依赖关系多帧预测能力有限：现有方法在预测多帧未来占用时表现不佳首次提出轨迹条件的稀疏占用世界模型，实现了端到端的多帧未来占用预测绕过BEV投影和离散化，采用稀疏占用表示，提升了模型的表示能力和计算效率基于Transformer的架构，有效捕捉时空依赖性，无需显式几何先验在nuScenes基准测试上达到SOTA性能。
自动驾驶大模型---香港科技大学之DSDrive
智能汽车人的博客
12-17 1535
本篇博客主要介绍了香港科技大学提出的DSDrive自动驾驶方案，主要还是依赖QWen多模态模型的能力，属于VLA那一派，但DSDrive是基于闭环测试做的实验，目前基于闭环实验的自动驾驶大模型很少，这一点还是值得肯定的。至于模型的输入，输出以及结构，差别不是特别大，DSDrive还用了一个蒸馏，和理想小鹏的有些相似，确保模型部署能够提升推理的实时性。
中国首块L3级自动驾驶专用正式号牌诞生，落户长安深蓝
qq_15113419的博客
12-21 76
12月20日，首块L3级自动驾驶专用正式号牌“渝AD0001Z”在重庆诞生。
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