qq_45191106的博客

原创 自动驾驶平行仿真（基础课程一）

首先，我们假设 特征和目标之间的关系近似线性，即条件平均值可以表示为 特点 .此设置允许 target value 可以 由于观察噪声，仍然偏离其预期值。作为一个运行示例，假设我们希望估计 房屋（以美元计）基于其面积（以平方英尺为单位）和年龄（以 年）。要开发一个预测房价的模型，我们需要得到 我们亲身体验数据，包括每个的销售价格、面积和年龄 家。常见示例包括预测价格（房屋、股票、 等）、预测住院时间（对于住院患者）、 预测需求（零售额）等等。稍后，我们将 引入分类问题，其目标是预测 一组类别的成员资格。

原创 pure跟踪模拟 不算自动驾驶仿真

【代码】pure跟踪模拟 不算自动驾驶仿真。

原创 自动驾驶仿真 软件在环测试

通过仿真测试，可以在实际路面行驶之前对车辆进行全面、安全的测试，从而提高自动驾驶系统的安全性和可靠性，并减少实际测试的风险和成本，加速自动驾驶技术的发展和应用。如果指定模型的一部分在 SIL 下进行仿真，则模型的一部分将保留在 Simulink 中，并且不会为模型的此保留部分生成代码。模型的此部分可以表示算法的其他部分或算法运行的环境。仿真测试可应用于智能驾驶系统的概念设计、模型开发、软件开发、硬件开发和整车开发的各个阶段，从而大幅缩短开发和测试评价周期，提高测试中的可重复性并降低风险，同时便于数据采集。

原创 自动驾驶仿真：软件在环（SIL）测试详解（精简版入门）

2.1 定义SIL仿真测试是通过将自动驾驶系统的控制软件嵌入到虚拟仿真环境中，对软件的算法（如路径规划、决策控制、感知等）进行模拟测试，以评估软件性能、稳定性和安全性。2.2 目标SIL仿真测试的核心目标是减少开发时间、降低成本并提高自动驾驶系统的可靠性。通过虚拟环境模拟各种复杂场景，可以全面测试自动驾驶软件在不同条件下的表现。

原创 车辆数据的提取、定位和融合（其三.一 共十二篇）子映射和时间加权

第一篇： System Introduction第二篇：State of the Art第三篇：localization第四篇：Submapping and temporal weighting第五篇：Mapping of Point-shaped landmark data第六篇：Clustering of landmark data第七篇：fusion of point-shaped landmark data第八篇：fusion of complex landmark data。

原创 辅助驾驶测试（等级划分）

辅助驾驶指的是：在设计允许范围内；对部分的驾驶功能主动做出策略反应。自动驾驶指的是：在可行驶范围内；无需人员干预。

原创 实车测试的目的和作用 （Purpose and function of real vehicle test）

在软件发布前，所有的常规功能都需要在实车上测试通过，发布的功能中若包含无法在HIL台架上测试的部分，也需要在实车上确认。例如，电池包实车测试是电池包装车后，跟随车辆进行不同的性能测试，包含试验场路试、整车电磁兼容测试和三高测试(高寒测试、高温测试和高原测试)。实车测试的目的和作用主要在于验证整车控制器软件的功能，确保其在实车环境下的安全性和稳定性。实车测试是整车控制器软件发布前不可或缺的一个测试环节，主要目的是在实车环境上验证VCU最常规的功能，对HIL测试台架无法模拟的工况进行补充测试。

原创 自动驾驶定位融合

关系向量指定了一类可能运动的参数，通过这些参数，描述对象 j 位置的参考系可能由对象 i 的参考系产生。关系向量的一个例子是 习，j “ pxi，j，yi，j，φi，j q T，它指定二维对象 j 由 pxi，j ， yi，j q T 平移并相对于对象 i 旋转角度 φi，j。输入：对象 i、j、k 的序列，具有对象 j 相对于对象 i 和对象 k 相对于对象 j 的随机空间关系，假设采用高斯噪声模型，由关系向量分布的均值 习，j 和 xj，k 和协方差 Covpxi，j 和 Covpxj，kq 表示。

原创 自动驾驶车牌脱敏

在实际的自动驾驶场景中，车牌脱敏技术是保护驾驶者和行人隐私的重要步骤之一。上述示例代码展示了如何使用OpenCV和Python进行车牌检测和脱敏处理，但实际的自动驾驶系统可能会使用更复杂的技术，如基于深度学习的对象检测和模型推理。关于自动驾驶车牌脱敏的完整应用需要综合考虑实时性、准确性和安全性等因素，这通常需要定制化的解决方案来适应特定的使用情境和法律要求。常用的方法是使用计算机视觉技术，如深度学习模型，来检测车牌区域。一旦检测到车牌区域，接下来的步骤是模糊化或覆盖车牌号码，以保护隐私。

原创 自动驾驶仿真前后端

**Web前端技术**：如HTML、CSS和JavaScript，通常结合框架如React、Angular或Vue.js等，用于开发Web应用程序。- **API端点**：定义了 `/api/simulation` 和 `/api/update` 两个API端点，分别用于获取仿真数据和更新仿真数据。- **Flask框架**：用于实现基于Python的轻量级Web后端应用，处理仿真数据的请求和响应。- **服务器端编程语言**：如Python、Java、C++等，根据需求选择最适合的语言。

原创 自动驾驶论文集

这些论文代表了自动驾驶技术在不同方面的最新研究进展和应用案例。你可以通过访问IEEE Xplore、ACM Digital Library、Google Scholar等学术数据库，或者关注顶级会议如CVPR、ICRA、IV等，深入了解。自动驾驶技术的前沿研究涵盖了多个方面，包括感知、决策与规划、传感器融合、仿真与测试、安全性与可靠性等。以下是一些近期关于自动驾驶技术的前沿论文和研究方向，可以通过查找相关的学术数据库和会议论文来进一步了解。

原创 自动驾驶的六个级别是什么？

自动驾驶汽车和先进的驾驶辅助系统（ADAS）预计将帮助拯救全球数百万人的生命，消除拥堵，减少排放，并使我们能够在人而不是汽车周围重建城市。自动驾驶的世界并不只由一个维度组成。从没有任何自动化到完整的自主体验，驾驶可以通过几个级别的技术优势来增强。通过允许技术进入驾驶座，汽车行业正在努力减少道路上的事故，提高驾驶员的舒适度和动力总成效率。在本文中，我们将研究如何从无自动化到驾驶辅助，再到部分、有条件和高度自动化，最终获得完全自动化的驾驶体验。

原创 Pure pursuit 跟踪模型

然而，由于在后来的模型中，我们将添加更多的动力学和纵向控制器，我们将坚持使用恒定块来定义速度。作为第一步，我们生成航点或参考点，然后在Simulink中构建一个模型，最后，我们在2D、3D和鸟眼瞄准镜等各种环境中可视化车辆运动。我们将介绍Pure Pursuit的其他一些基础知识，控制器，然后我们将有一个使用Simulink实现的部分，最后，我们将进入关键要点。因此，如果我们继续下一个模型，与上一个模型相比，我们添加了更多的动力学和纵向控制器，在这个模型中，我们添加了一个简化的动力总成和传动系统块。

原创 道路模型 基础构成（Basics on Roads）

学习他 成为他 超越他 坚持。

原创 meddiver仿真场景描述

【代码】meddiver仿真场景描述。

原创 Opendiver文件 格式 提取

【代码】Opendiver文件 格式 提取。

原创 道路元素位置和方向的坐标系统: 点 线 面 连接点

笛卡尔坐标系，也称为直角坐标系，是由两条互相垂直的数轴构成的平面仿射坐标系。当两条数轴上的度量单位相等时，此仿射坐标系被称为笛卡尔坐标系。如果两条数轴互相垂直，则称为笛卡尔直角坐标系；否则，称为笛卡尔斜角坐标系。

原创 自动驾驶静态障碍物 Agent based simulating model

在模拟或设计软件中，为道路和路口放置静态物体、定义形状、道路标记、连续物体以及为ASM（Agent-based Simulation Model，基于代理的仿真模型）和其他车辆定义路线等，通常涉及一系列详细的步骤。

原创 自动驾驶仿真道路创建（generation road）

在模拟或设计软件中创建道路并指定其特征是一个复杂但必要的过程，尤其是在进行交通模拟、城市规划或道路设计项目时。请注意，不同的软件可能有不同的工具和界面来执行这些任务。

原创 车辆数据的提取、定位和融合 精确车辆定位（其三.一 共十二篇）随机复合

第一篇： System Introduction第二篇：State of the Art第三篇：localization第四篇：Submapping and temporal weighting第五篇：Mapping of Point-shaped landmark data第六篇：Clustering of landmark data第七篇：fusion of point-shaped landmark data第八篇：fusion of complex landmark data。

原创 自动驾驶辅助功能测试用例表格（续5）

这些测试用例进一步补充了自动驾驶辅助系统的测试范围，涵盖了可靠性、安全性、可用性、耐久性和失效模式等多个方面。通过这些测试，可以全面评估自动驾驶辅助系统的性能和稳定性，确保其在实际应用中的可靠性和安全性。

原创 车辆数据的提取、定位和融合（其二.一 共十二篇）

第一篇： System Introduction第二篇：State of the Art第三篇：localization第四篇：Submapping and temporal weighting第五篇：Mapping of Point-shaped landmark data第六篇：Clustering of landmark data第七篇：fusion of point-shaped landmark data第八篇：fusion of complex landmark data。

原创 自动驾驶辅助功能测试用例表格（续4）

这些测试用例涵盖了自动驾驶辅助系统的多个关键功能和性能指标，旨在确保系统在各种道路和交通场景下都能正常工作，并满足设计要求。通过严格的测试和验证，可以确保自动驾驶辅助系统的稳定性和可靠性，提高行车安全性和乘车体验。

原创 自动驾驶辅助功能测试用例表格（续3）

这些测试用例旨在确保自动驾驶辅助系统在各种场景下都能正常工作，提高行车安全性。通过严格的测试和验证，可以及时发现并修复潜在的问题，从而确保系统在实际使用中的稳定性和可靠性。注意：上述测试用例仅为示例，并非完整列表。在实际测试中，还需要根据具体需求和系统特性设计更多的测试用例。同时，“通过/失败”列需要根据实际测试结果进行填写。

原创 自动驾驶辅助功能测试用例表格（续2）

这些测试用例涵盖了自动驾驶辅助系统的多个关键功能和性能指标，旨在确保系统在各种道路和交通场景下都能正常工作，并满足设计要求。通过严格的测试和验证，可以确保自动驾驶辅助系统的稳定性和可靠性，提高行车安全性和乘车体验。

原创 自动驾驶辅助功能测试用例表格（续1）

这些测试用例旨在确保自动驾驶辅助系统在各种场景下都能正常工作，提高行车安全性。通过严格的测试和验证，可以及时发现并修复潜在的问题，从而确保系统在实际使用中的稳定性和可靠性。注意：上述测试用例仅为示例，并非完整列表。在实际测试中，还需要根据具体需求和系统特性设计更多的测试用例。同时，“通过/失败”列需要根据实际测试结果进行填写。

原创 APA（自动泊车辅助）功能测试用例

请注意，我保留了“车辆执行”和“具体信号状态”部分的省略号（...），因为您没有提供具体的操作步骤或信号状态信息。在实际测试中，您需要填写这些部分以详细描述测试过程。

原创 自动驾驶仿真测试用例（完善版本）

请注意，上述测试用例中的“通过/失败”列在实际测试执行后填写，以记录测试结果是否符合预期标准。这些测试用例旨在覆盖自动驾驶车辆的多个关键功能和系统，确保在各种场景和条件下都能。进一步完善上述的测试用例，并根据不同的测试准备、车辆准备、车辆状态、车辆场景、车辆执行、可变因素、具体信号状态、通过标准和预期标准来详细描述每个测试用例。

原创 自动驾驶辅助功能测试用例表格

这个测试用例表格设计得很全面，覆盖了从单元测试到系统测试、集成测试、压力测试以及冒烟测试等多个方面。不过，在实际应用中，可能还需要进一步细化测试描述和预期结果，以确保测试的准确性和可重复性。：对于每个测试用例，测试描述应该尽可能具体，包括测试的具体步骤、输入条件、环境设置等。：对于某些测试用例，可能存在前置条件，如特定的硬件配置、软件版本、测试环境等。：根据测试用例的重要性和风险程度，可以添加测试用例的优先级字段。：在每次执行测试用例后，应记录实际结果，并与预期结果进行比较。

原创 自动驾驶仿真测试用例表格示例 （基本注意事项）

设计更多的测试用例时，需要根据具体的功能需求、系统架构和业务场景进行详细规划和设计，以确保测试覆盖面尽可能广泛，并有效地评估系统在各种情况下的表现。2. **测试类型**：标识测试属于单元测试（UT）、系统测试（ST）、集成测试（IT）、压力测试（PT）或冒烟测试。1. **用例编号**：每个测试用例都有一个唯一的编号，方便跟踪和识别。4. **测试描述**：详细说明测试的具体步骤和条件。5. **预期结果**：描述测试执行后预期的系统行为或输出。3. **测试项目**：描述被测试的具体功能或系统部分。

原创 自动驾驶仿真测试道路场景中的不同功能、条件和行为：（基础版本）

设计自动驾驶仿真测试用例时，通常需要考虑各种功能和场景，以确保系统在不同条件下的表现和稳定性。

原创 自动驾驶仿真测试用例表格示例 ACC ELK FCW

本测试用例表格涵盖了自动驾驶系统中多个关键功能和场景的测试，旨在确保系统在不同条件下的表现和稳定性。此表格设计旨在提供一个清晰的框架来组织和管理自动驾驶仿真测试用例，确保测试工作的系统性和有效性。

原创 自动驾驶仿真Carla -ACC功能测试

我将详细说明如何使用Carla进行ACC（自适应巡航控制）测试，确保每个步骤贴合实际的Carla自动驾驶仿真标准，并提供相应的代码示例。

原创 自动驾驶仿真-测试标准与测试用例设计

在进行自动驾驶仿真测试之前，我们需要明确评估系统性能的测试标准。安全性：评估系统在各种驾驶情况下是否能安全行驶，包括紧急情况的应对能力。可靠性：评估系统是否能稳定运行，不出现严重故障或崩溃。效率：评估系统的响应速度和资源利用效率，包括路径规划的速度和准确性。兼容性：评估系统在不同驾驶场景和不同车辆模型下的适应能力。

原创 项目介绍与需求分析

随着自动驾驶技术的迅猛发展，可靠的仿真环境成为评估和验证自动驾驶算法的关键工具。本项目旨在利用Carla这一强大的自动驾驶仿真平台，测试不同自动驾驶算法在多样化场景下的性能。Carla以其高度可定制化的仿真环境、支持从简单到复杂的多种驾驶场景模拟，以及丰富的传感器模拟功能，为我们提供了一个理想的测试平台。

原创 自动驾驶仿真Carla入门

Carla自动驾驶仿真平台学习指南一、入门阶段了解Carla基本概念 Carla：一个用于自动驾驶研究的开源仿真平台，提供高度可定制化的城市环境和车辆模型。 支持Python和C++ API，用于控制仿真场景、车辆行为和传感器模拟。 安装Carla 访问Carla官方网站：CARLA Simulator 获取最新的安装指南和下载链接，确保系统满足最低要求。 启动第一个仿真场景 使用Carla示例场景启动仿真服务器和客户端。 熟悉用户界面和基本操作，如创建车辆、控制视角

原创 车辆数据的提取、定位和融合（其一 共十二篇）

为了实现上述目标，建议采用研究缺乏既定方法的新方法，以及对现有方法的相关扩展/调整，以满足非常具体的汽车要求。简要总结一下，本论文涉及的主要方面是通过在后端利用GNSS2后处理实现精确的车辆定位，这既可以显着提高定位精度，又适用于CVD的用例。

原创 大模型自然语言生成自动驾驶可编辑仿真场景（其一 共十篇）

自动驾驶中的场景仿真因其生成定制数据的巨大潜力而受到广泛关注。然而，现有的可编辑场景模拟方法在用户交互效率、多机位逼真渲染和外部数字资产集成方面存在局限性。为了应对这些挑战，本文介绍了ChatSim，这是第一个通过自然语言命令和外部数字资产实现可编辑的逼真的3D驾驶场景模拟的系统。为了实现具有高度命令灵活性的编辑，ChatSim 利用了大型语言模型 （LLM） 代理协作框架。为了生成逼真的结果，ChatSim采用了一种新颖的多相机神经辐射场方法。

原创 自动驾驶仿真场景 ud

原创 自动驾驶基础一车辆模型

车辆动力学模型是描述汽车运动规律的微分方程，它通常基于牛顿第二定律（F=ma）来推导。在这个模型中，车辆的运动受到多种力的影响，包括驱动力、制动力、阻力和转弯力等。