自动驾驶最强学习资料
资料说明和获取方式
本资料包是作者吐血整理的干货！目前为止应该是非常全的自动驾驶资料包！是作者五年自动驾驶算法工程师的
积累！
以上干货资料并不全是作者自己原创， 是作者作为五年自动驾驶算法工程的积累，一部分是参考其他的资料，一部分是作者自己的一些见解，这一份资料涵盖太多，希望能够帮到想进入自动驾驶行业的同学！！！
加V获取 AutoDriverZone
标定和相机模型
│ ├── 01 理论部分：单目成像过程.pdf
│ ├── 藏在标定板身后的秘密.pdf
│ ├── 从零开始学习「张氏相机标定法」.pdf
│ ├── 机器视觉：摄像机标定技术.pdf
│ ├── 【立体视觉】世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系之间的关系_世界坐标系转像素坐标系.pdf
│ ├── 一分钟详解鱼眼镜头标定基本原理及实现.pdf
│ ├── 一分钟详解OpenCV之相机标定函数calibrateCamera().pdf
│ ├── 一文图解单目相机标定算法.pdf
│ ├── 鱼眼投影模型理解以及opencv官方文档和同类文章勘误 .pdf
│ ├── 再谈「相机标定」.pdf
│ ├── 张正友标定法-完整学习笔记-从原理到实战.pdf
│ ├── 综述 _ 相机标定方法.pdf
│ ├── 总结 _ 相机标定的基本原理与改进方法.pdf
│ ├── OpenCV相机标定与畸变校正.pdf
│ └── test.txt
传感器
│ ├── 毫米波雷达物体检测技术【硬件&软件】.pdf
│ ├── 万字长文带你入门无人驾驶车硬件.pdf
│ ├── 详解激光雷达，毫米波雷达在智能网联汽车中的应用.pdf
│ ├── 一文详解激光雷达最全分类.pdf
│ ├── 自动驾驶传感器（二）：毫米波雷达Radar原理.pdf
│ ├── 自动驾驶传感器（六）：惯性导航IMU原理.pdf
│ ├── 自动驾驶传感器（三）：激光雷达Lidar底层原理.pdf
│ ├── 自动驾驶传感器（四）：数码相机Digital Camera原理.pdf
│ ├── 自动驾驶传感器（五）：卫星导航GPS-RTK原理（2W字.pdf
│ ├── 自动驾驶传感器（一）：传感的本质.pdf
│ ├── 自动驾驶基础——惯性测量单元(IMU).pdf
│ ├── 自动驾驶汽车传感器超强解读.pdf
│ ├── 自动驾驶需要高精度IMU的7个理由.pdf
│ └── 总结 _ 相机标定的基本原理与改进方法.pdf
单目测距
│ ├── 单目测距（yolo-目标检测+标定+测距代码.pdf
│ ├── 单目摄像机测距（python+opencv）_单目视觉测距原理.pdf
│ ├── 单目视觉系统检测车辆的测距方法（Mobileye单目测距等7种方法.pdf
│ ├── 摄像头单目测距原理及实现.pdf
│ ├── 相机标定与测距原理及 OpenCV 实现.pdf
│ └── 一文读懂BEVFormer论文 .pdf
动手学多传感器融合定位
│ ├── 动手学多传感器融合定位（二）：自动驾驶、机器人和无人机中常用的传感器以及融合思路.pdf
│ ├── 动手学多传感器融合定位（三）：定位问题需要估计的状态与位姿相关基础知识.pdf
│ ├── 动手学多传感器融合定位（一）：常用坐标系.pdf
│ ├── 多传感器融合定位常用坐标系 .pdf
│ └── 更新计划.png
高阶自动驾驶量产之路
│ ├── 1-1 追本溯源－Autopilot.pdf
│ ├── 1-2 SAE 自动驾驶分级.pdf
│ ├── 1-3 自动驾驶去魅——无人OR辅助驾驶.pdf
│ ├── 2-1 高阶智能驾驶中的硬件.pdf
│ ├── 2-2 Camera 模组——最核心没有之一的感知传感器.pdf
│ ├── 2-3 Lidar —— 后发先至，高阶智能驾驶的必选(上).pdf
│ ├── 2-3 Lidar —— 后发先至，高阶智能驾驶的必选(下).pdf
│ ├── 2-4 Radar——老骥伏枥，志在千里.pdf
│ ├── 2-5 智能驾驶感知传感器Pros and Cons.pdf
│ ├── 2-6 超声波雷达——低速与泊车辅助.pdf
│ ├── 本系列后续更新计划.pdf
│ ├── 写个想从事自动驾驶相关工作的同学及学习资料获取2.pdf
│ ├── swra554a.pdf
│ └── zhcy075.pdf
规划控制
│ ├── 关于控制的二三事.pdf
│ ├── 规划控制论文精选.pdf
│ ├── 基于MPC的LKA算法设计_simulink.pdf
│ ├── 利用Matlab_Simulink实现ACC的Test bench.pdf
│ ├── 实例详解自动驾驶中的最优路径规划.pdf
│ ├── 无人驾驶车辆的避障、路径规划和控制.pdf
│ ├── 一文读懂自动驾驶轨迹规划的核心解法.pdf
│ ├── 一文解析自动驾驶汽车决策控制系统技术.pdf
│ ├── 运动规划算法汇总.pdf
│ ├── 知规划控制论文综述精选一.pdf
│ ├── 自动驾驶决策控制及运动规划史上最详细最接地气总览现状.pdf
│ ├── 自动驾驶硬件之线控底盘.pdf
│ ├── 【自动驾驶】运动规划丨代码生成丨 MATLAB Coder将M代码生成C_C++代码.pdf
│ └── 自动驾驶中的决策规划算法概述 .pdf
规划专题
│ ├── 环境感知与规划——状态栅格规划器（State Lattice Planner.pdf
│ ├── 基于动力学的时间最优轨迹规划.pdf
│ ├── 【自动驾驶】运动规划丨成本函数丨二次规划.pdf
│ ├── 【自动驾驶】运动规划丨轨迹规划丨贝塞尔Bezier曲线.pdf
│ ├── 【自动驾驶】运动规划丨轨迹规划丨基于改进Dijkstra算法的轨迹平滑方法.pdf
│ ├── 【自动驾驶】运动规划丨轨迹规划丨 Dijk算法有向带权图.pdf
│ ├── 【自动驾驶】运动规划丨轨迹规划丨Frenet坐标转换.pdf
│ ├── 【自动驾驶】运动规划丨论文分享丨Baidu Apollo EM Motion Planner.pdf
│ ├── 【自动驾驶】运动规划丨速度规划丨时间维度.pdf
│ ├── 【自动驾驶】运动规划丨知识分享丨运动规划的架构和算法.pdf
│ └── 【自动驾驶】运动规划丨知识分享_ Apollo问答 _ 轨迹规划中的关键问题汇总.pdf
控制理论及应用实践
│ ├── 卡尔曼滤波（Kalman Filter）原理与公式推导.pdf
│ ├── 控制算法手记-PID控制器.pdf
│ ├── 控制算法原理及实现之PID（以飞控为例.pdf
│ ├── 控制算法之超前-滞后补偿器(Lead_Lag Compensator).pdf
│ ├── 模型预测控制(MPC)算法之一MAC算法.pdf
│ ├── 自动驾驶控制算法实例之模型预测控制（MPC）–从模型推导到代码实现（以Autoware为例.pdf
│ ├── 自动驾驶State Estimation And Localization(六)-ES-EKF.pdf
│ └── MPC算法.pdf
├── 了解自动驾驶，从ADAS开始.pdf
其他技术文档
│ ├── 47页PPT详解百度深度学习在自动驾驶感知领域的应用.pdf
│ ├── 计算机视觉方向简介 _ 视觉惯性里程计(VIO).pdf
│ ├── 汽标委发布《道路车辆先进驾驶辅助系统(ADAS)术语及定义》.pdf
│ ├── 如何理解3D动画中的欧拉角以及死锁？.pdf
│ ├── 万字长文回顾智能驾驶进化史.pdf
│ ├── 万字长文讲透量产智能驾驶系统方案.pdf
│ ├── 详解 _ SLAM回环检测问题.pdf
│ ├── 知荐 _ 自动驾驶环境感知技术要点浅析.pdf
│ ├── 自动驾驶–惯性导航原理.pdf
│ ├── 自动驾驶新技术与通用实践.pdf
│ ├── 自动驾驶综述_定位、感知、规划常见算法汇总.pdf
│ ├── ADAS algorithm design prototyping sensor fusion.pdf
│ ├── arXiv论文：自动驾驶中深度学习.pdf
│ ├── CVPR 2019 无人驾驶相关论文合集（附下载链接和代码.pdf
│ ├── ECCV 2020 「自动驾驶」论文汇总.pdf
│ └── SLAM _ 视觉SLAM中的前端：视觉里程计与回环检测.pdf
├── 如何成为一名合格的自动驾驶工程师？.pdf
无人驾驶入门
│ ├── 无人驾驶汽车系统入门（八）——机器学习入门.pdf
│ ├── 无人驾驶汽车系统入门（二）——高级运动模型和扩展卡尔曼滤波.pdf
│ ├── 无人驾驶汽车系统入门（九）——神经网络基础.pdf
│ ├── 无人驾驶汽车系统入门（六）——基于传统计算机视觉的车道线检测.pdf
│ ├── 无人驾驶汽车系统入门（七）——基于传统计算机视觉的车道线检测(2).pdf
│ ├── 无人驾驶汽车系统入门（三）——无损卡尔曼滤波，目标追踪，C++.pdf
│ ├── 无人驾驶汽车系统入门（十）——基于运动学模型的模型预测控制_无人车运动学模型.pdf
│ ├── 无人驾驶汽车系统入门（十六）——最短路径搜索之A_算法.pdf
│ ├── 无人驾驶汽车系统入门（四）——反馈控制入门，PID控制.pdf
│ ├── 无人驾驶汽车系统入门（五）——运动学自行车模型和动力学自行车模型.pdf
│ └── 无人驾驶汽车系统入门（一）——卡尔曼滤波与目标追踪.pdf
自动驾驶丛书
│ ├── 第一本无人驾驶技术书.刘少山(高清PDF+详细书签)_入门推荐.pdf
│ ├── 视觉SLAM十四讲.pdf
│ └── 无人驾驶技术.pdf
自动驾驶仿真实践(Apollo&CARLA)
│ ├── 第1章 Apollo架构介绍.pdf
│ ├── 第2章 CARLA联合仿真环境搭建.pdf
│ ├── 第3章 自动驾驶系统的标定工作.pdf
│ ├── 第4章 自动驾驶系统的定位单元.pdf
│ ├── 第5章 Apollo系统的感知单元.pdf
│ └── 第6章 Apollo系统的规划控制单元.pdf
├── 自动驾驶感知学习路线——入门必看干货篇 .pdf
自动驾驶基础架构
│ ├── Prt1.概述.pdf
│ ├── Prt2.数据的产生-PDF.pdf
│ ├── Prt3.数据的采集和存储-PDF版.pdf
│ ├── Prt4.Devops 自动化实践-PDF.pdf
│ ├── Prt5.基础设施自动化实践.pdf
│ ├── Prt6.数据的扩展–自动驾驶仿真系统-PDF版本.pdf
│ ├── Prt7.数据的展示之渲染技术和数据可视化-美化版.pdf
│ └── Prt8.数据的利用-PDF版.pdf
自动驾驶学习笔记
│ ├── 自动驾驶学习笔记（10）_ 控制的目标：驾驶舒适平顺.pdf
│ ├── 自动驾驶学习笔记（1）_ 行业概述与学习渠道.pdf
│ ├── 自动驾驶学习笔记（2）_ 知识清单：不列个123怎么开展学习 .pdf
│ ├── 自动驾驶学习笔记（3）_ 自动驾驶硬件架构.pdf
│ ├── 自动驾驶学习笔记（4）_ 汽车CAN总线：总线不是很粗的线.pdf
│ ├── 自动驾驶学习笔记（5）_ 主动安全：通往自动驾驶的必经之路.pdf
│ ├── 自动驾驶学习笔记（6）_ 人工智能：自动驾驶强力助推器 .pdf
│ ├── 自动驾驶学习笔记（7）_ 日益强大的视觉摄像头.pdf
│ ├── 自动驾驶学习笔记（8）_ 不得不说毫米波雷达.pdf
│ └── 自动驾驶学习笔记（9）_ 传感器融合：传递更加精准的目标信息.pdf
自动驾驶专项课程
│ └── self-driving-cars
│ ├── 补充材料&paper
│ ├── Part1-Introduction_to_Self-Driving_Cars
│ │ ├── Module0-Welcome_to_the_self-driving_cars_specialization
│ │ │ ├── module0-welcome-to-the-self-driving-cars-specialization.md
│ │ │ └── slides
│ │ ├── Module1-The_Requirements_for_Autonomy
│ │ │ ├── assets
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│ │ │ ├── module1-the-requirements-for-autonomy.md
│ │ │ └── slides
│ │ │ ├── Advice for Breaking into the Self-Driving Cars Industry.mp4
│ │ │ ├── Advice for Breaking into the Self-Driving Cars Industry.txt
│ │ │ ├── Advice for Breaking into the Self-Driving Cars Industry.vtt
│ │ │ ├── Lesson 1 - Taxonomy of Driving.mp4
│ │ │ ├── Lesson 1 - Taxonomy of Driving.pdf
│ │ │ ├── Lesson 1 - Taxonomy of Driving.srt
│ │ │ ├── Lesson 1 - Taxonomy of Driving.txt
│ │ │ ├── Lesson 2 - Requirements for Perception.mp4
│ │ │ ├── Lesson 2 - Requirements for Perception.pdf
│ │ │ ├── Lesson 2 - Requirements for Perception.srt
│ │ │ ├── Lesson 2 - Requirements for Perception.txt
│ │ │ ├── Lesson 3 - Driving Decisions and Actions.mp4
│ │ │ ├── Lesson 3 - Driving Decisions and Actions.pdf
│ │ │ ├── Lesson 3 - Driving Decisions and Actions.srt
│ │ │ └── Lesson 3 - Driving Decisions and Actions.txt
│ │ ├── Module2-Self-Driving_Hardware_and_Software_Architectures
│ │ │ ├── assets
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│ │ │ ├── module2-self-driving-hardware-and-software-architectures.md
│ │ │ └── slides
│ │ │ ├── Lesson 1 - Sensors and Computing Hardware.mp4
│ │ │ ├── Lesson 1 - Sensors and Computing Hardware.pdf
│ │ │ ├── Lesson 1 - Sensors and Computing Hardware.srt
│ │ │ ├── Lesson 1 - Sensors and Computing Hardware.txt
│ │ │ ├── Lesson 2 - Hardware Configuration Design.mp4
│ │ │ ├── Lesson 2 - Hardware Configuration Design.pdf
│ │ │ ├── Lesson 2 - Hardware Configuration Design.srt
│ │ │ ├── Lesson 2 - Hardware Configuration Design.txt
│ │ │ ├── Lesson 3 - Software Architecture.mp4
│ │ │ ├── Lesson 3 - Software Architecture.pdf
│ │ │ ├── Lesson 3 - Software Architecture.srt
│ │ │ ├── Lesson 3 - Software Architecture.txt
│ │ │ ├── Lesson 4 - Environment Representation.mp4
│ │ │ ├── Lesson 4 - Environment Representation.pdf
│ │ │ ├── Lesson 4 - Environment Representation.srt
│ │ │ ├── Lesson 4 - Environment Representation.txt
│ │ │ ├── The Future of Autonomous Vehicles.mp4
│ │ │ ├── The Future of Autonomous Vehicles.txt
│ │ │ └── The Future of Autonomous Vehicles.vtt
│ │ ├── Module3-Safety_Assurance_for_Autonomous_Vehicles
│ │ │ ├── module3-safety-assurance-for-autonomous-vehicles.md
│ │ │ └── slides
│ │ │ ├── How Companies Approach Autonomous Vehicle Safety.mp4
│ │ │ ├── How Companies Approach Autonomous Vehicle Safety.txt
│ │ │ ├── How Companies Approach Autonomous Vehicle Safety.vtt
│ │ │ ├── Lesson 1 - Safety Assurance for Self-Driving Vehicles.mp4
│ │ │ ├── Lesson 1 - Safety Assurance for Self-Driving Vehicles.pdf
│ │ │ ├── Lesson 1 - Safety Assurance for Self-Driving Vehicles.srt
│ │ │ ├── Lesson 1 - Safety Assurance for Self-Driving Vehicles.txt
│ │ │ ├── Lesson 2 - Industry Methods for Safety Assurance and Testing.mp4
│ │ │ ├── Lesson 2 - Industry Methods for Safety Assurance and Testing.pdf
│ │ │ ├── Lesson 2 - Industry Methods for Safety Assurance and Testing.srt
│ │ │ ├── Lesson 2 - Industry Methods for Safety Assurance and Testing.txt
│ │ │ ├── Lesson 3 - Safety Frameworks for Self-Driving.mp4
│ │ │ ├── Lesson 3 - Safety Frameworks for Self-Driving.pdf
│ │ │ ├── Lesson 3 - Safety Frameworks for Self-Driving.srt
│ │ │ ├── Lesson 3 - Safety Frameworks for Self-Driving.txt
│ │ │ ├── Meet Professor Krzysztof Czarnecki, Safety Assurance Expert.mp4
│ │ │ ├── Meet Professor Krzysztof Czarnecki, Safety Assurance Expert.txt
│ │ │ ├── Meet Professor Krzysztof Czarnecki, Safety Assurance Expert.vtt
│ │ │ ├── Paul Newman on the Trolley Problem.mp4
│ │ │ ├── Paul Newman on the Trolley Problem.txt
│ │ │ └── Paul Newman on the Trolley Problem.vtt
│ │ ├── Module4-Vehicle_Dynamic_Modeling
│ │ │ ├── module4-vehicle-dynamic-modeling.md
│ │ │ ├── slides
│ │ │ │ ├── Challenges for the Industry.mp4
│ │ │ │ ├── Challenges for the Industry.srt
│ │ │ │ ├── Challenges for the Industry.txt
│ │ │ │ ├── Lesson 1 - Kinematic Modeling in 2D.mp4
│ │ │ │ ├── Lesson 1 - Kinematic Modeling in 2D.pdf
│ │ │ │ ├── Lesson 1 - Kinematic Modeling in 2D.srt
│ │ │ │ ├── Lesson 1 - Kinematic Modeling in 2D.txt
│ │ │ │ ├── Lesson 2 - The Kinematic Bicycle Model.mp4
│ │ │ │ ├── Lesson 2 - The Kinematic Bicycle Model.pdf
│ │ │ │ ├── Lesson 2 - The Kinematic Bicycle Model.srt
│ │ │ │ ├── Lesson 2 - The Kinematic Bicycle Model.txt
│ │ │ │ ├── Lesson 3 - Dynamic Modeling in 2D.mp4
│ │ │ │ ├── Lesson 3 - Dynamic Modeling in 2D.pdf
│ │ │ │ ├── Lesson 3 - Dynamic Modeling in 2D.srt
│ │ │ │ ├── Lesson 3 - Dynamic Modeling in 2D.txt
│ │ │ │ ├── Lesson 4 - Longitudinal Vehicle Modeling.mp4
│ │ │ │ ├── Lesson 4 - Longitudinal Vehicle Modeling.pdf
│ │ │ │ ├── Lesson 4 - Longitudinal Vehicle Modeling.srt
│ │ │ │ ├── Lesson 4 - Longitudinal Vehicle Modeling.txt
│ │ │ │ ├── Lesson 5 - Lateral Dynamics of Bicycle Model.mp4
│ │ │ │ ├── Lesson 5 - Lateral Dynamics of Bicycle Model.pdf
│ │ │ │ ├── Lesson 5 - Lateral Dynamics of Bicycle Model.srt
│ │ │ │ ├── Lesson 5 - Lateral Dynamics of Bicycle Model.txt
│ │ │ │ ├── Lesson 6 - Vehicle Actuation.mp4
│ │ │ │ ├── Lesson 6 - Vehicle Actuation.pdf
│ │ │ │ ├── Lesson 6 - Vehicle Actuation.srt
│ │ │ │ ├── Lesson 6 - Vehicle Actuation.txt
│ │ │ │ ├── Lesson 7 - Tire Slip and Modeling.mp4
│ │ │ │ ├── Lesson 7 - Tire Slip and Modeling.pdf
│ │ │ │ ├── Lesson 7 - Tire Slip and Modeling.srt
│ │ │ │ └── Lesson 7 - Tire Slip and Modeling.txt
│ │ │ ├── Slides - Learn-from-industry-experts
│ │ │ │ ├── 01_challenges-for-the-industry.en.srt
│ │ │ │ ├── 01_challenges-for-the-industry.en.txt
│ │ │ │ └── 01_challenges-for-the-industry.mp4
│ │ │ └── Slides - Weekly-assignment
│ │ │ ├── 01_kinematic-bicycle-model_instructions.html
│ │ │ └── 02_longitudinal-vehicle-model_instructions.html
│ │ ├── Module5-Vehicle_Longitudinal_Control
│ │ │ ├── assets
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│ │ │ ├── module-5-vehicle-longitudinal-control.md
│ │ │ └── slides
│ │ │ ├── Lesson 1 - Proportional-Integral-Derivative (PID) Control.mp4
│ │ │ ├── Lesson 1 - Proportional-Integral-Derivative (PID) Control.pdf
│ │ │ ├── Lesson 1 - Proportional-Integral-Derivative (PID) Control.srt
│ │ │ ├── Lesson 2 - Longitudinal Speed Control with PID.mp4
│ │ │ ├── Lesson 2 - Longitudinal Speed Control with PID.pdf
│ │ │ ├── Lesson 2 - Longitudinal Speed Control with PID.srt
│ │ │ ├── Zoox’s Approach to Self-Driving Cars.mp4
│ │ │ ├── Zoox’s Approach to Self-Driving Cars.txt
│ │ │ └── Zoox’s Approach to Self-Driving Cars.vtt
│ │ ├── Module6-Vehicle_Lateral_Control
│ │ │ ├── assets
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│ │ │ ├── module-6-vehicle-lateral-control.md
│ │ │ └── slides
│ │ │ ├── Lesson 1 - Introduction to Lateral Vehicle Control.mp4
│ │ │ ├── Lesson 1 - Introduction to Lateral Vehicle Control.pdf
│ │ │ ├── Lesson 1 - Introduction to Lateral Vehicle Control.srt
│ │ │ ├── Lesson 1 - Introduction to Lateral Vehicle Control.txt
│ │ │ ├── Lesson 2 - Geometric Lateral Control - Pure Pursuit.mp4
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│ │ │ ├── Lesson 3 - Geometric Lateral Control - Stanley.mp4
│ │ │ ├── Lesson 3 - Geometric Lateral Control - Stanley.pdf
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│ │ │ ├── Lesson 4 - Advanced Steering Control - MPC.mp4
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│ │ │ │ └── Untitled-1.txt
│ │ │ ├── module-7-putting-it-all-together.md
│ │ │ └── Slides
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│ │ │ ├── 03_carla-installation-guide_CARLA_Setup_Guide_Windows_x64.pdf
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│ │ │ ├── 05_final-project-self-driving-vehicle-control_grade_c1m7.py
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│ │ │ ├── Lesson 1 - Carla Overview - Self-Driving Car Simulation.mp4
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│ │ │ ├── Lesson4 - An Improved EKF - The Error State Extended Kalman Filter.mp4
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│ │ │ ├── Lesson5 - Limitations of the EKF.mp4
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│ │ │ ├── Lesson6 - An Alternative to the EKF - The Unscented Kalman Filter.mp4
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│ │ ├── Module3-GNSS-INS_Sensing_for_Pose_Estimation
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│ │ │ ├── Module3-GNSS-INS_Sensing_for_Pose_Estimation.md
│ │ │ └── slides
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│ │ │ ├── Lesson2 - The Inertial Measurement Unit (IMU).mp4
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│ │ │ ├── Lesson3 - The Global Navigation Satellite Systems (GNSS).mp4
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│ │ │ ├── Module4-LIDAR_Sensing.md
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│ │ │ ├── Lesson2 - LIDAR Sensor Models and Point Clouds.mp4
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│ │ │ ├── Lesson3 - Pose Estimation from LIDAR Data.mp4
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│ │ ├── Module5-Putting_It_together-An_Autonomous_Vehicle_State_Estimator
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│ │ │ ├── Final_Project
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│ │ │ │ │ ├── data
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│ │ │ │ │ │ ├── p3_data.pkl
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│ │ │ │ │ ├── es_ekf.py
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│ │ │ │ ├── Error备份
│ │ │ │ │ ├── photo1.png
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│ │ │ │ └── Slides
│ │ │ │ ├── Congratulations on Completing Course 2!.ass
│ │ │ │ ├── Congratulations on Completing Course 2!.mp4
│ │ │ │ ├── Congratulations on Completing Course 2!.txt
│ │ │ │ ├── Final Project Solution [LOCKED].ass
│ │ │ │ ├── Final Project Solution [LOCKED].mp4
│ │ │ │ └── Final Project Solution [LOCKED].txt
│ │ │ ├── Module5-Putting_It_together-An_Autonomous_Vehicle_State_Estimator.md
│ │ │ └── slides
│ │ │ ├── Lesson1 - State Estimation in Practice.mp4
│ │ │ ├── Lesson1 - State Estimation in Practice.pdf
│ │ │ ├── Lesson1 - State Estimation in Practice.txt
│ │ │ ├── Lesson1 - State Estimation in Practice.vtt
│ │ │ ├── Lesson2 - Multisensor Fusion for State Estimation.mp4
│ │ │ ├── Lesson2 - Multisensor Fusion for State Estimation.pdf
│ │ │ ├── Lesson2 - Multisensor Fusion for State Estimation.txt
│ │ │ ├── Lesson2 - Multisensor Fusion for State Estimation.vtt
│ │ │ ├── Lesson3 - Sensor Calibration - A Necessary Evil.mp4
│ │ │ ├── Lesson3 - Sensor Calibration - A Necessary Evil.pdf
│ │ │ ├── Lesson3 - Sensor Calibration - A Necessary Evil.txt
│ │ │ ├── Lesson3 - Sensor Calibration - A Necessary Evil.vtt
│ │ │ ├── Lesson4 - Loss of One or More Sensors.mp4
│ │ │ ├── Lesson4 - Loss of One or More Sensors.pdf
│ │ │ ├── Lesson4 - Loss of One or More Sensors.txt
│ │ │ └── Lesson4 - Loss of One or More Sensors.vtt
│ │ └── README.md
│ ├── Part3-Visual_Perception_for_Self-Driving_Cars
│ │ ├── Module1-Basics_of_3D_Computer_Vision
│ │ │ ├── assets
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│ │ │ ├── Lesson 4-High Definition Road Maps.mp4
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│ │ │ ├── Homework
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│ │ │ ├── Module3-Mission_Planning_in_Driving_Environments.md
│ │ │ └── Slides
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│ │ │ ├── Lesson 2-Dijkstra’s Shortest Path Search.mp4
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│ │ ├── Module4-Dynamic_Object_Interactions
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│ │ │ ├── Module4-Dynamic_Object_Interactions.md
│ │ │ ├── Slides
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│ │ │ │ ├── Lesson 3-Time to Collision.mp4
│ │ │ │ ├── Lesson 3-Time to Collision.pdf
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│ │ │ └── Supplementary Reading
│ │ │ ├── Arbeitsgruppe Autonome Intelligente Systeme - Lehre - WS09 - Mobile Robotics 2_files
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│ │ │ └── Autonomous Driving in Traffic Boss and the Urban Challenge.pdf
│ │ ├── Module5-Principles_of_Behaviour_Planning
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│ │ │ ├── Module5-Principles_of_Behaviour_Planning.md
│ │ │ └── Slides
│ │ │ ├── Lesson 1-Behaviour Planning.mp4
│ │ │ ├── Lesson 1-Behaviour Planning.pdf
│ │ │ ├── Lesson 1-Behaviour Planning.txt
│ │ │ ├── Lesson 1-Behaviour Planning.vtt
│ │ │ ├── Lesson 2-Handling an Intersection Scenario Without Dynamic Objects.mp4
│ │ │ ├── Lesson 2-Handling an Intersection Scenario Without Dynamic Objects.pdf
│ │ │ ├── Lesson 2-Handling an Intersection Scenario Without Dynamic Objects.txt
│ │ │ ├── Lesson 2-Handling an Intersection Scenario Without Dynamic Objects.vtt
│ │ │ ├── Lesson 3-Handling an Intersection Scenario with Dynamic Objects.mp4
│ │ │ ├── Lesson 3-Handling an Intersection Scenario with Dynamic Objects.pdf
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│ │ │ ├── Lesson 3-Handling an Intersection Scenario with Dynamic Objects.vtt
│ │ │ ├── Lesson 4-Handling Multiple Scenarios.mp4
│ │ │ ├── Lesson 4-Handling Multiple Scenarios.pdf
│ │ │ ├── Lesson 4-Handling Multiple Scenarios.txt
│ │ │ ├── Lesson 4-Handling Multiple Scenarios.vtt
│ │ │ ├── Lesson 5-Advanced Methods for Behaviour Planning.mp4
│ │ │ ├── Lesson 5-Advanced Methods for Behaviour Planning.pdf
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│ │ │ └── Lesson 5-Advanced Methods for Behaviour Planning.vtt
│ │ ├── Module6-Reactive_Planning_in_Static_Environments
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│ │ │ ├── Module6-Reactive_Planning_in_Static_Environments.md
│ │ │ └── Slides
│ │ │ ├── Lesson 1-Trajectory Propagation.mp4
│ │ │ ├── Lesson 1-Trajectory Propagation.pdf
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│ │ │ ├── Lesson 2-Collision Checking.mp4
│ │ │ ├── Lesson 2-Collision Checking.pdf
│ │ │ ├── Lesson 2-Collision Checking.txt
│ │ │ ├── Lesson 2-Collision Checking.vtt
│ │ │ ├── Lesson 3-Trajectory Rollout Algorithm.mp4
│ │ │ ├── Lesson 3-Trajectory Rollout Algorithm.pdf
│ │ │ ├── Lesson 3-Trajectory Rollout Algorithm.txt
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│ │ │ ├── Lesson 4-Dynamic Windowing.mp4
│ │ │ ├── Lesson 4-Dynamic Windowing.pdf
│ │ │ ├── Lesson 4-Dynamic Windowing.txt
│ │ │ └── Lesson 4-Dynamic Windowing.vtt
│ │ ├── Module7-Putting_it_all_together-Smooth_Local_Planning
│ │ │ ├── assets
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│ │ │ ├── Homework
│ │ │ │ ├── CARLA-Setup-Guide-_Ubuntu_.pdf
│ │ │ │ ├── CARLA-Setup-Guide-_Windows-x64_.pdf
│ │ │ │ ├── Course4FinalProject
│ │ │ │ │ ├── behavioural_planner.py
│ │ │ │ │ ├── collision_checker.py
│ │ │ │ │ ├── controller2d.py
│ │ │ │ │ ├── controller_output
│ │ │ │ │ │ ├── brake_output.png
│ │ │ │ │ │ ├── collision_count.txt
│ │ │ │ │ │ ├── forward_speed.png
│ │ │ │ │ │ ├── steer_output.png
│ │ │ │ │ │ ├── throttle_output.png
│ │ │ │ │ │ ├── trajectory.png
│ │ │ │ │ │ └── trajectory.txt
│ │ │ │ │ ├── course4_waypoints.txt
│ │ │ │ │ ├── cutils.py
│ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ ├── local_planner.py
│ │ │ │ │ ├── module_7.py
│ │ │ │ │ ├── options.cfg
│ │ │ │ │ ├── parked_vehicle_params.txt
│ │ │ │ │ ├── path_optimizer.py
│ │ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ │ ├── behavioural_planner.cpython-36.pyc
│ │ │ │ │ │ ├── collision_checker.cpython-36.pyc
│ │ │ │ │ │ ├── controller2d.cpython-36.pyc
│ │ │ │ │ │ ├── cutils.cpython-36.pyc
│ │ │ │ │ │ ├── local_planner.cpython-36.pyc
│ │ │ │ │ │ ├── path_optimizer.cpython-36.pyc
│ │ │ │ │ │ └── velocity_planner.cpython-36.pyc
│ │ │ │ │ ├── README.md
│ │ │ │ │ ├── stop_sign_params.txt
│ │ │ │ │ └── velocity_planner.py
│ │ │ │ ├── Course4FinalProject.zip
│ │ │ │ └── README.md
│ │ │ ├── Module7-Putting_it_all_together-Smooth_Local_Planning.md
│ │ │ ├── Slides
│ │ │ │ ├── Final Project Overview.mp4
│ │ │ │ ├── Final Project Overview.pdf
│ │ │ │ ├── Final Project Overview.txt
│ │ │ │ ├── Final Project Overview.vtt
│ │ │ │ ├── Final Project Solution [LOCKED].mp4
│ │ │ │ ├── Final Project Solution [LOCKED].pdf
│ │ │ │ ├── Final Project Solution [LOCKED].txt
│ │ │ │ ├── Final Project Solution [LOCKED].vtt
│ │ │ │ ├── Lesson 1-Parametric Curves.mp4
│ │ │ │ ├── Lesson 1-Parametric Curves.pdf
│ │ │ │ ├── Lesson 1-Parametric Curves.txt
│ │ │ │ ├── Lesson 1-Parametric Curves.vtt
│ │ │ │ ├── Lesson 2-Path Planning Optimization.mp4
│ │ │ │ ├── Lesson 2-Path Planning Optimization.pdf
│ │ │ │ ├── Lesson 2-Path Planning Optimization.txt
│ │ │ │ ├── Lesson 2-Path Planning Optimization.vtt
│ │ │ │ ├── Lesson 3-Optimization in Python.mp4
│ │ │ │ ├── Lesson 3-Optimization in Python.pdf
│ │ │ │ ├── Lesson 3-Optimization in Python.txt
│ │ │ │ ├── Lesson 3-Optimization in Python.vtt
│ │ │ │ ├── Lesson 4-Conformal Lattice Planning.mp4
│ │ │ │ ├── Lesson 4-Conformal Lattice Planning.pdf
│ │ │ │ ├── Lesson 4-Conformal Lattice Planning.txt
│ │ │ │ ├── Lesson 4-Conformal Lattice Planning.vtt
│ │ │ │ ├── Lesson 5-Velocity Profile Generation.mp4
│ │ │ │ ├── Lesson 5-Velocity Profile Generation.pdf
│ │ │ │ ├── Lesson 5-Velocity Profile Generation.txt
│ │ │ │ └── Lesson 5-Velocity Profile Generation.vtt
│ │ │ └── Supplementary Reading
│ │ │ ├── Motion planning for autonomous driving with a conformal spatiotemporal lattice.pdf
│ │ │ ├── Quintic Gsup 2-splines for trajectory planning of autonomous vehicles.pdf
│ │ │ └── Reactive Nonholonomic Trajectory Generation via Parametric Optimal Control.pdf
│ │ └── README.md
│ └── SUMMARY.md
ADAS标准分类汇总
│ ├── 10.1 APS：ISO 16787-2017 Intelligent transport systems — Assisted parking system (APS) — Performance requirements and test procedures.PDF
│ ├── 11.2 C-NCAP管理规则（2018版）.pdf
│ ├── 1.1 ACC：GBT 20608-2006 智能运输系统 自适应巡航控制系统 性能要求与检测方法.pdf
│ ├── 1.2 ACC：ISO 15622-2010 Intelligent transport systems — Adaptive Cruise Control systems — Performance requirements and test procedures.pdf
│ ├── 1.3.FSRA：ISO15622-2018Intelligent transport systems —Adaptive cruise control systems — Performance requirements and test procedures.pdf
│ ├── 3.1 FVCWS：GBT 33577-2017 智能运输系统 车辆前向碰撞预警系统 性能要求和测试规程.pdf
│ ├── 3.2 FVCWS：ISO15623-2013 Intelligent transport systems — Forward vehicle collision warning systems — Performance requirements and test procedures.PDF
│ ├── 4.1 FVCMS：ISO 22839-2013 Intelligent transport systems — Forward vehicle collision mitigation systems — Operation, performance, and verification requirements.pdf
│ ├── 5.1 AEBS：ECE A130 R131 Uniform provisions concerning the approval of motor vehicles with regard to the Advanced Emergency Braking Systems (AEBS).pdf
│ ├── 5.2 AEBS：ECE A130 R131 Rev1 Uniform provisions concerning the approval of motor vehicles with regard to the Advanced Emergency Braking Systems (AEBS).pdf
│ ├── 5.3 AEBS：ECE A130 R131 Amend1 Uniform provisions concerning the approval of motor vehicles with regard to the Advanced Emergency Braking Systems (AEBS).pdf
│ ├── 5.4 AEBS：ECE A130 R131 关于车辆紧急制动预警系统（AEBS）的统一规定(中文翻译版).pdf
│ ├── 5.5 AEBS JTT XXXX—XXXX 营运车辆自动紧急制动系统性能要求和测试规程（征求意见稿）.pdf
│ ├── 5.6 AEBS JTT XXXX—XXXX 交通运输行业标准《营运车辆自动紧急制动系统性能要求和测试规程》（征求意见稿）2017-11-30.pdf
│ ├── 5.7 AEBS：Euro NCAP TEST PROTOCOL – AEB systems V2_0_1.pdf
│ ├── 6.1 LDWS：GBT 26773-2011 智能运输系统 车道偏离报警系统 性能要求与检测方法.pdf
│ ├── 6.3 LDWS：ECE A129 R130 Uniform provisions concerning the approval of motor vehicles with regard to the Lane Departure Warning System (LDWS).pdf
│ ├── 7.1 LSS：Euro NCAP TEST PROTOCOL – Lane Support systems V2_0_1.pdf
│ ├── 8.1 LKAS：ISO-11270-2014 Intelligent transport systems — Lane keeping assistance systems (LKAS) —Performance requirements and test procedures.pdf
│ ├── GB T XXXXX-XXXX乘用车车道保持辅助（LKA）系统性能要求及试验方法.pdf
│ └── GB T XXXXX-XXXX道路车辆先进驾驶辅助系统(ADAS)术语及定义.pdf
ADAS(高级辅助驾驶)算法设计
│ ├── 知荐 _ ADAS系统中的弯道巡航控制算法（二）.pdf
│ ├── 知荐 _ ADAS系统中的弯道巡航控制算法（一）.pdf
│ ├── ADAS算法设计（八）：APA算法设计.pdf
│ ├── ADAS算法设计（二）：AEB算法设计.pdf
│ ├── ADAS算法设计（六）：BSD & RCTA算法设计.pdf
│ ├── ADAS算法设计（七）：TSR & PD算法设计.pdf
│ ├── ADAS算法设计（三）：LDW算法设计.pdf
│ ├── ADAS算法设计（四）：LDP算法设计.pdf
│ ├── ADAS算法设计（五）：ACC算法设计.pdf
│ ├── ADAS算法设计（一）：FCW算法设计.pdf
│ ├── ADAS算法设计中的“运动规划”详解（二）.pdf
│ ├── ADAS算法设计中的“运动规划”详解（一）.pdf
│ ├── ADAS系列：ADAS常用传感器介绍.pdf
│ ├── ADAS系统横纵向控制策略之碰撞时间计算方法.pdf
│ ├── AEB系统控制算法（上）.pdf
│ └── AEB系统控制算法（下）.pdf
apa(自动泊车技术)
│ ├── 【干货】一汽大众APA驾驶员辅助系统.pdf
│ ├── 自动泊车与全自动泊车技术（附小鹏汽车自动泊车专利）.pdf
│ ├── 自动驾驶中泊车算法学习记录.pdf
│ ├── 自主泊车APA的路径规划算法.pdf
│ ├── ADAS算法设计（八）：APA算法设计.pdf
│ └── APA - 全自动泊车辅助系统.pdf
BEV
│ ├── 一文读懂BEV自底向上方法：LSS 和 BEVDepth .pdf
│ ├── 自动驾驶感知新范式——BEV感知经典论文总结和对比(上).pdf
│ ├── 自动驾驶感知——BEV感知（学习笔记） - 知乎.pdf
│ ├── 自动驾驶视觉感知的技术路线分析.pdf
│ ├── BEV介绍和常用BEV算法简介 - 知乎.pdf
│ └── VirtualPainting：新一代多传感器融合方案，大幅提升3D目标检测性能 .pdf
mobiley技术文档
│ ├── A Computer Vision System on a Chip–a case study from the automotive domain.pdf
│ ├── Challenges and Solutions for Bundling Multiple DAS Applications on a Single Hardware platform…pdf
│ ├── 【!!! fcw相关】A Monocular Vision-Advance Warning System.pdf
│ ├── 【!!!fcw相关】Forward Collision Warning.pdf
│ ├── 【!!! fcw相关】[mobileye]Development-of-a-Camera-Based-Forward-Collision.pdf
│ ├── 【!!! fcw相关】Vision-based ACC with a Single Camera–Bounds on Range and Range Rate Accuracy.pdf
│ ├── Long-term Planning by Short-term Prediction.pdf
│ ├── [mobieye 专利 自运动估计] System and method for estimating ego-motion of a moving vehicle using successive images recorded along the vehicle path of motion.pdf
│ ├── 【mobileye 专利】fusion of miages in enhanced obstacle detection.pdf
│ ├── [!!!mobileye 自运动估计]A Robust Method for Computing Vehicle Ego-motion.pdf
│ ├── [mobileye]Stereo-Assist–Top-down Stereo for Driver Assistance Systems.pdf
│ ├── Mobileye_VO_4个方向.png
│ ├── Off-road Path Following using Region Classification and Geometric Projection Constraints.pdf
│ ├── Pedestrian Detection for Driving Assistance Systems-- Single-frame Classification and System Level Performance.pdf
│ ├── Solid or not solid–Vision for radar target validation.pdf
│ └── Trajectory Triangulation–3D Reconstruction of Moving Points from a Monocular Image Sequence.pdf
slam
├── 从零开始一起学习SLAM \_ 不推公式，如何真正理解对极约束\_.pdf├── 从零开始一起学习SLAM \_ 点云到网格的进化.pdf├── 从零开始一起学习SLAM \_ 点云平滑法线估计 (1).pdf├── 从零开始一起学习SLAM \_ 点云平滑法线估计.pdf├── 从零开始一起学习SLAM \_ 给点云加个滤网.pdf├── 从零开始一起学习SLAM \_ 理解图优化，一步步带你看懂g2o代码.pdf├── 从零开始一起学习SLAM \_ 三维空间刚体的旋转.pdf├── 从零开始一起学习SLAM \_ 神奇的单应矩阵.pdf├── 从零开始一起学习SLAM \_ 为啥需要李群与李代数？.pdf├── 从零开始一起学习SLAM \_ 为什么要用齐次坐标？.pdf├── 从零开始一起学习SLAM \_ 相机成像模型.pdf├── 从零开始一起学习SLAM \_ 用四元数插值来对齐IMU和图像帧.pdf├── 从零开始一起学习SLAM \_ 掌握g2o边的代码套路.pdf├── 从零开始一起学习SLAM \_ 掌握g2o顶点编程套路.pdf├── 从零开始一起学习SLAM \_ ICP原理及应用.pdf├── 代码解读 \_ VINS 视觉前端.pdf├── 代码解读 \_ VINS\_Mono中的鱼眼相机模型.pdf├── 点云PCL估计一个点云的表面法线.pdf├── 干货总结 \_ SLAM 面试常见问题及参考解答.pdf├── 公开课视频回放 \_ 基于RGBD和IMU的实时室内SLAM及三维重建.pdf├── 汇总 \_ SLAM、重建、语义相关数据集大全.pdf├── 经验分享 \_ SLAM、3D vision笔试面试问题.pdf├── 可视化理解四元数.pdf├── 视觉里程计：起源、优势、对比、应用.pdf├── 视觉里程计：特征点法之全面梳理.pdf├── 视觉SLAM关键方法总结.pdf├── 现在开源的RGB-D SLAM有哪些\_ (1).pdf├── 现在开源的RGB-D SLAM有哪些\_.pdf├── 新型相机DVS\_Event-based camera的发展及应用.pdf├── 最强战队 \_ 三维视觉、SLAM方向全球顶尖实验室汇总.pdf├── PCL学习笔记——NormalEstimation估计点云的法向量\_代码.pdf├── SLAM技术框架.pdf├── SLAM领域牛人、牛实验室、牛研究成果梳理.pdf└── VINS 中的 IMU 预积分推导和代码解读.pdf
