汽车系自动驾驶整车教学实训平台

自动驾驶教育实训平台的决策规划分为驾驶决策系统和运动规划系统，驾驶决策系统通过分析大量实测的高精度交通流数据，探索人类驾驶行为的本质机制，挖掘最优行为模型和参数，保证在线驾驶行为的优化，在有限的计算资源下，运动规划系统搜索成千上万条可能的轨迹，并根据周围环境信息选择最优轨迹，实现自动驾驶的平滑驾驶，下面由小编为大家详细介绍!

　　简介

　　该实训平台用体积小巧但仿真实汽车的底盘机械结构(包含差速器、转向机构、双叉臂悬挂等)，搭载工业电脑(含GTX 10系列GPU)及乘用车传感器，采用CAN总线通信协议，并基于百度Apollo自动驾驶系统，以实现乘用车级别的自动驾驶功能。平台功能涵盖环境感知、车辆定位、轨迹预测、路由导航、路径规划、高精地图、车辆控制、系统仿真等领域，充分满足教学及科研需求，并可以无缝对接到真实汽车使用。

　　针对汽车自动驾驶领域教学及科研需求，平台提供了完整的硬件电路设计资源包、行车电脑系统资源包、自动驾驶系统资源包，同时配合丰富的教材、实验指导书及参考资料，为汽车、电子、软件、计算机以及自动化等相关专业，提供最完善的汽车自动驾驶教学及科研平台;为车企提供实用的汽车自动驾驶开发平台。

　　数据平台

　　生产数据平台，数据生产过程和监控。为了提高自动驾驶车辆的可靠性，收集了大量的感知数据。研究如何建立高效的标注系统，降低标注成本，提高标注结果的效率和准确性;研究如何更有效地监控车辆的运行状态和问题，更合理地可视化数据。探索将实际数据和模拟数据相结合的过程，以提供结构化、半结构化和非结构化数据集成、集成和索引。

　　智能控制

　　它主要包括水平控制和垂直控制。横向控制主要研究自主车辆的路径跟踪能力，即如何控制车辆沿着规划的路径行驶，保证车辆的安全性和稳定性。纵向控制主要是控制车辆的速度跟踪能力，并控制车辆以预定速度行驶。

　　高精度定位

　　探索基于高精度地图的高精度智能定位技术，建立物理世界与数字世界的精确映射，为自主车辆提供精确的交通要素、兴趣点等场景信息。研究云的多源融合定位技术，搭建融合处理的云平台，将车与人、车与车联系起来，形成动态定位网络。该网络不仅为自动驾驶提供定位服务，还支持基于精确定位的数据采集和返回，在线更新高精度地图，全面提高定位系统的准确性、可靠性和智能性。

　 模拟平台

　　它由交通代理系统、场景编辑和生成系统、虚拟世界渲染系统和大规模服务器部署系统组成。交通代理系统通过大量的交通数据提取真实的行为模型来模拟车辆和行人等对象的行为。场景编辑生成系统支持各种极端场景的编辑和相似场景的生成，实现自动驾驶算法的压力测试。

　　虚拟世界渲染系统可视化渲染仿真场景，提高分析问题的直观感受，大规模服务器部署系统提高了仿真的规模和效率，实现了每年数亿公里的仿真测试。该仿真平台为自动驾驶测试节省了大量的时间和费用，大大降低了测试风险，随机模拟了各种极其复杂的场景，实现了全面的测试覆盖。

　　以上内容就是介绍的汽车系自动驾驶整车教学实训平台：//www.j-addon.com/xb-wr/654.html，希望对订购自动驾驶汽车教学实训平台的朋友们有所帮助，介绍出现错误可能在所难免，还请朋友们帮忙改正,想了解其中更多内容以及行情资讯，欢迎收藏本站，也可电话了解，或者直接实地考察，也可电话微信沟通订购!