【自动驾驶集锦】

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无人驾驶概述	ROS	传感器标定	理论知识
无人驾驶，个人如何研究？	机器人操作系统ROS简介	自动驾驶系统的传感器标定方法	初学者的卡尔曼滤波——扩展卡尔曼滤波（一）
无人驾驶干货铺	ROS简介	激光雷达（lidar）和相机(camera)联合标定调研（基于Autoware的详细步骤）	如何通俗并尽可能详细地解释卡尔曼滤波？
无人驾驶技术入门系列 知乎-陈光	Velodyne激光雷达使用教程	自动驾驶算法学习：多传感器信息融合(标定, 数据融合, 任务融合)	Particle_filter
学习无人驾驶车，你所必须知道的。	Velodyne VLP16激光雷达的使用(非常详细）	多个激光雷达标定 github源码 &&源码对应的csdn源码讲解	How a kalman filter works in pictures?
自动驾驶运动规划—>系列		(1) 激光雷达和相机联合标定之cam_lidar_calibration (2)lidar和相机联合标定的github源码 和知乎结果分析 和相机激光雷达外参标定实践(csdn)	怎样从实际场景上理解粒子滤波（Particle Filter）？
经典路径规划算法集锦		无人驾驶汽车系统入门（二十二）——使用Autoware实践激光雷达与摄像机组合标定	PID控制算法原理（抛弃公式，从本质上真正理解PID控制）
自动驾驶行业哪些职位比较有前途？		鱼眼镜头的成像原理到畸变矫正（完整版）	小白之通俗易懂的贝叶斯定理（Bayes‘ Theorem）
		uvc鱼眼相机畸变矫正标定、透视图变换为IPM图（鸟瞰图/俯视图）	IMU原理及调试
		鱼眼相机相关知识及其标定矫正
		OPENCV3.0 双目立体标定
		激光雷达和相机联合标定
		SLAM之相机标定

智能底盘	感知与融合	规划与控制	嵌入硬件
自动驾驶底盘详解	多传感器融合详解	自动驾驶汽车的规划与控制(介绍)	汽车电子控制单元（ECU）的架构—DCU和MDC域控制器
			汽车各种控制器VCU、TCU、SCU、INS、MFS、BCM、IKEY、ESC、EPS、ESP、EPB、SAS等

Docker	配准算法	CAN	自动驾驶名词解释
只要一小时，零基础入门Docker	PCL中的点云配准（Registration）ICP算法	自动驾驶(45)—汽车标定-XCP简述 XCP协议基础知识 - 协议层	ADAS中的LDW、FCW、BSD、LCA、ACC、AEB、APA、DMS代表的含义 AVM环视
		无人驾驶汽车系统入门（十三）——正态分布变换（NDT）配准与无人车定位

宇通无人驾驶大客车软件系统架构

无人驾驶汽车硬件连接图

自动驾驶中计算机视觉研究	解释说明
控制模块	此模块用于控制汽车的速度、转向、刹车行为，靠线控执行器（方向盘线控、油门与制动线控、档位线控）
决策模块	无人车一般选用工业环境下的计算机——工控机。该模块用于根据汽车所处的环境决策出汽车下一步需要采取的运动方式，该模块需要依赖GPS系统及计算机视觉系统，GPS系统用于对汽车运动的路径作全局规划，而计算机视觉系统则主要根据路况实时调整汽车行驶策略
	目标检测
感知模块	该模块分为环境感知和车辆定位
	环境感知：动态目标检测（车辆、行人和非机动车）、静态物体识别（交通标志和红绿灯）、可行驶区域的分割（道路区域和车道线）。这里需要用到的主要是各种传感器（比如摄像头，激光雷达，毫米波雷达等）。
	摄像头适用于目标分类
	激光雷达适用于近距的目标检测和测距
	感知算法要完成两个主要的任务：物体检测和语义分割
	车辆定位则根据环境感知得到的信息来确定车辆在环境中所处位置，这里需要高精度地图，以及惯性导航（IMU）和全球定位系统（GPS）的辅助

如下图所示，在一个控制周期内，传感器负责感知周围环境及自身状态，计算机中的软件系统负责环境建模、决策与规划，执行器负责执行指令并反馈结果。控制周期一般为毫秒级，由多种传感器采样频率、软件算法复杂度、计算机性能以及执行器频率决定。控制周期不能太长，太长则不能对突发情况进行及时处理，也不能太短，太短则会造成计算及执行器负载过高。正常人类驾驶员的反应时间为0.2秒左右，宇通无人驾驶大客车的控制周期为50毫秒，可以满足城市工况高速行驶要求。

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