自动驾驶、无人驾驶、车联网笔记分享

持续更新整理一些自动驾驶领域、无人驾驶领域、车联网领域的优秀资源笔记，分享给有需要的人。

1 CSDN

1.1 Howard_eng

地址：https://blog.csdn.net/m0_37862527

卡尔曼滤波学习笔记
自动驾驶-寻径
自动驾驶-神经网络介绍_基于神经网络的自动驾驶
自动驾驶-使用fcn语义分割_自动驾驶语义分割
自动驾驶-利用tensorflow实现fcn对图片语义分割_tensorflow实现语义分割
自动驾驶-利用卷积神经网络和对交通标志分类
评估假设

1.2 FUXI_Willard（强烈推荐）

地址：https://fuxi-willard.blog.csdn.net/

1.2.1 自动驾驶汽车环境感知

学习笔记1–自动驾驶环境感知概述_自动驾驶环境感知
学习笔记2–车载传感器之摄像头和激光雷达
学习笔记3–车载传感器之毫米波雷达和超声波雷达_毫米波雷达和超声波雷达
学习笔记4–惯性导航及总结
学习笔记5–摄像头标定之内参标定_摄像头内参标定
学习笔记6–摄像头标定之外参标定_摄像头外参标定
学习笔记7–激光雷达标定
学习笔记8–无人驾驶与计算机视觉
学习笔记9–深度前馈网络
学习笔记10–卷积神经网络概念及性质
学习笔记11–卷积神经网络基本结构_卷积神经网络拓扑结构
学习笔记12–典型卷积神经网络
学习笔记13–障碍物检测之基于图像障碍物检测_基于图像的障碍物检测
学习笔记14–障碍物检测之基于激光雷达的障碍物检测及基于视觉和激光雷达融合的障碍物检测
学习笔记15–车道线检测_实例分割 车道线检测
学习笔记16–红绿灯检测_红绿灯检测
学习笔记17–场景流之深度估计_场景流
学习笔记18–场景流之光流估计
学习笔记19–基于V2X的道路环境感知技术
学习笔记20–可行驶区域检测
学习笔记21–复杂场景理解_复杂场景理解
学习笔记22–动态场景理解之多目标跟踪

1.2.2 自动驾驶技术概论

学习笔记1–汽车发展史及发展趋势
学习笔记2–自动驾驶汽车的产生
学习笔记3–自动驾驶概述
学习笔记4–自动驾驶技术与行业发展现状
学习笔记5–车辆动力传动系统
学习笔记6–车辆悬架系统
学习笔记7–车辆转向系统
学习笔记8–车辆制动系统
学习笔记9–汽车线控系统技术
学习笔记10–CAN总线技术
学习笔记11–自动驾驶汽车整体架构_自动驾驶整体架构
学习笔记12–环境感知传感器技术之激光雷达
学习笔记13–环境感知传感器技术之摄像头_环境感知摄像头
学习笔记14–环境感知传感器技术之毫米波雷达
学习笔记15–环境感知传感器技术之超声波雷达
学习笔记16–环境感知实例之车道线检测
学习笔记17–定位系统之卫星定位技术
学习笔记18–定位系统之差分定位系统_差分定位
学习笔记19–定位系统之惯性导航定位_惯性导航定位
学习笔记20–定位系统之多传感器融合定位技术
学习笔记21–高精地图技术概述_高精地图技术
学习笔记22–规划与决策系统概述
学习笔记23–V2X技术概览
学习笔记24–自动驾驶汽车硬件平台
学习笔记25–软件开源平台
学习笔记26–整体开放平台
学习笔记27–安全解决方案
学习笔记28–Apollo平台概述
学习笔记29–Apollo车辆要求及Apollo支持的传感器

1.3 肥嘟嘟的左卫门

地址：https://blog.csdn.net/chenguigan/category_9168901.html

1.3.1 AD自动驾驶

FMCW基本原理_fmcw
多传感器信息融合(标定, 数据融合, 任务融合)_多传感器信息融合
自动驾驶系统的传感器标定方法_自动驾驶传感器标定方法
零基础入门无人驾驶_无人驾驶技术入门
PID控制算法（实例通俗易懂）_pid控制实例
无人驾驶系统基本框架_无人驾驶架构
无人驾驶技术入门（一）|百度无人驾驶的引路人
无人驾驶技术入门（二）不会写代码也能做无人驾驶工程师
无人驾驶技术入门（三）百度无人车传感器 GPS 深入剖析
无人驾驶技术入门（四）百度无人车传感器 IMU 深入剖析
无人驾驶技术入门（五）有视觉传感器，还谈什么无人驾驶？
无人驾驶技术入门（六）工程师又爱又恨的激光雷达
无人驾驶技术入门（七）量产必备的毫米波雷达
无人驾驶技术入门（八）被严重低估的传感器超声波雷达
无人驾驶技术入门（九）与生俱来的VCU信号

1.3.2 车联网&以太网

5G和车联网的本质联系
IP和MAC地址的区别与联系_mac地址和ip地址的区别
为什么有了IP地址还要有MAC地址？？_为什么要用ip地址和mac地址
车载以太网概述
以太网数据帧格式及ARP协议_以太网数据帧的类型字段的值
DOIP–详解1_doip
DOIP–详解2_doip
以太网详解一_以太网详解
以太网详解二_以太网详解
以太网详解三_以太网详解
以太网详解四_以太网layout处理
以太网详解五
车载以太网概述_车载以太网几根线
TCP、IP、ICMP、UDP、ARP协议的包头_arp包头
A 类,B 类 ,C类不同网络地址的最大网络数,以及网段内最大主机数_b类地址的最大网络数
TCP滑动窗口机制深度剖析

1.4 picoasis

地址：https://blog.csdn.net/lamanchas/category_11487695.html

从建设体系指南看车联网
传统车载网络，软件定义汽车
车联网信息服务数据——采集合规性——行业标准解读
车联网服务：彩色服务，灰色服务
ADAS驾驶辅助 常见功能_adas驾驶辅助包括哪些功能
车载网络结构（车内）-基础概念_flexray
自动驾驶仿真测试
AUTOSAR 是什么
汽车EE架构 发展过程
c-v2x_c-v2x通信技术
汽车EE架构：5大域介绍_ee架构
车载以太网协议：SOME/IP （layer5-7）简介
CAN数据传输顺序，及仲裁过程_can数据
CAN-帧定义_can流控帧是什么
CAN-位时间与同步_can时间同步
CAN-数据收发过程(数据链路层) _基于autosar架构_can收发数据
T-BOX,OBD区别_tbox

2 博客园

2.1 3D视觉工坊

地址：https://www.cnblogs.com/YongQiVisionIMAX/category/1818561.html

RTFNet：基于可见光/红外图像的城市自动驾驶道路场景语义分割
FuseSeg：用于自动驾驶领域的RGB和热成像数据融合网络
CVPR2020 best paper：对称可变形三维物体的无监督学习
基于三维模型的目标识别和分割在杂乱的场景中的应用
基于机器学习随机森林方式的姿态识别算法
基于图像的三维物体重建：在深度学习时代的最新技术和趋势之人脸重建和场景分析
基于图像的三维物体重建：在深度学习时代的最新技术和趋势综述之三维曲面解码
基于图像的三维物体重建：在深度学习时代的最新技术和趋势综述之性能比较和未来研究方向
实例分割综述（单阶段/两阶段/实时分割算法汇总）
地面无人驾驶系统环境感知技术的发展
3D目标检测多模态融合算法综述
CLOCs：3D目标检测多模态融合之Late-Fusion
【车道线检测】一种基于神经网络+结构约束的车道线检测方法
基于激光雷达的3D目标检测开源项目&数据集
最新3D目标检测文章汇总（包含ECCV20和ACMMM20）
3D目标检测文章(CVPR2020)

其他散文

通俗理解卡尔曼滤波（无人驾驶感知融合的经典算法