FLIR公司的ADAS可见光-红外数据库（共有5个文件总共15G左右），以及两个其他小数据集。
FLIR的数据库用于无人驾驶汽车的辅助夜视零碎深度学习模型训练。
这是目前业内最齐全的数据集。

基于ROS构建无人驾驶车辆环境感知系统，文档描述对于基于ros开发有较大的协助

用单片机读取驾驶模仿器（Joystick）返回的数据，驾驶模仿器usb输出，输出信息包括：方向盘转角、左右拨杆、按键等。
https://blog.csdn.net/renzemingcsdn/article/details/114632661

美国天才计算机大牛的汽车自动驾驶技术完整源代码，包含完整源代码、深度学习训练好的数据和算法原理PDF。
该软件为实践过的，汽车曾经在高速路上跑过了！

易达驾校管理系统：系统主要面向驾驶学校，培训学样。
满足驾校管理者和工作人员更高效、更快捷的办公需求改变驾校传统的手工或半手工工作方式，实现信息化管理。
软件具有功能：基础资料（教练信息、员工信息、车辆信息、服务类型、学习车型）、流程管理（入学登记、资料受理、分配教练、学时卡管理、考试申请、一科约考、二科约考、三科约考、学员管理、退费、进度查询、学员资料汇总表、综合统计报表）、费用管理、报表中心等。
集进学员管理、考试管理、证件管理、强大的报表功能：机动车驾驶人身体条件证明，机动车驾驶证申请表,受理表,学员分配单等报表的打印，支持从Excel导入教练信息、员工信息、车辆信息、服务类型、学习车型等信息；
统计分析、系统设置为一体的驾校业务综合管理软件，主要是针对驾校工作流程进行规范管理，可以减少大量重复工作、避免工作中人为因素形成的错误、大大提高工作效率。

王惠南编著简介:本书阐述了GPS导航及其应用的基本原理。
全书共分为十章。
目录:前言第一章结论1.1GPS定位技术的发展1.2GPS定位系统的组成1.3美国对GPS用户的限制性政策第二章全球定位系统(GPS)的时空参考系统2.1GPS坐标系统简介2.2天球坐标系2.3地球坐标系2.4全球定位系统(GPS)的时间参考系统第三章卫星的基本运行规律与GPS卫星位置计算3.1GPS卫星的无摄运动3.2GPS卫星无摄运动轨道描述与真近点角f的计算3.3GPS卫星的瞬时位置和速度3.4GPS卫星的受摄运动3.5GPS卫星的星历3.6由卫星预报星历计算GPS卫星坐标第四章GPS卫星的广播信号4.1GPS卫星播发的信号4.2伪随机码扩频与相关接收4.3C/A码与P码4.4GPS卫星信号的构成4.5GPS卫星的导航电文第五章GPS导航定位的观测量、观测方程以及误差分析5.1GPS导航定位的基本观测量5.2测码伪距观测方程5.3测相伪距观测方程5.4观测方程的线性化5.2关于GPS观测量的误差分析第六章GPS静态定位6.1基本概念6.2静态单点定位6.3观测卫星的几何分布及其对单点定位精度的影响6.4静态相对定位6.5静态相对定位的线性化观测方程6.6整周模糊度的确定方法第七章GPS动态定位原理7.1测码伪距动态绝对定位7.2测相伪距动态绝对定位7.3测码伪距动态相对定位7.4测相伪距动态相对定位第八章GPS的载体速度测量、姿势测量以及时间测量8.1GPS接收机的载体速度测量8.2利用GPS载波相位信号确定载体姿势8.3GPS测时第九章GPS/INS组合导航系统9.1简述9.2卡尔曼滤波技术9.3采用卡尔曼滤波器的组合方法9.4采用位置、速度组合的GPS/INS导航系统9.5采用伪距、伪距率组合的GPS/INS导航系统9.6INS速度辅助GPS接收机环路第十章GPS应用技术10.1GPS在飞机精密进场着陆中的应用10.2GPS在空中交通管制(ATC)中的应用10.3GPS在无人驾驶飞机中的应用10.4GPS在弹道轨迹测量中的应用10.5GPS在航空摄影测绘中的应用10.6GPS在自动车辆定位导航系统中的应用10.7GPS在低轨人造卫星中的应用10.8GPS在航天飞机上的应用10.9GPS在航海导航定位中的应用10.10GPS在建立地区性或全国性大地测量控制网中的应用10.11GPS技术在海洋测量中的应用10.12GPS在地球动力学方面的应用10.13GPS在精密工程测量和工程形变监测中的应用10.14GPS/GIS合成系统

Uber于2018年11月提交的自动驾驶自主安全报告，在其18年3月份发生自动驾驶车辆致人死亡的背景下，该安全报告宣告了Uber对于自动驾驶测试所采取的安全整改措施，以及片面回归自动驾驶开发的决心。

对汽车NEDC循环工况进行了引见。
工信部油耗测试采用2000年颁布的欧洲循环驾驶法，工信部油耗包含市区工况和市郊工况。
在欧洲循环驾驶法中，认定市区30%，市郊70%。
一个完整测试循环共计1180秒，由四个市区工况小循环（1部）和一个郊区工况（2部）组成，其中市区工况共780秒，最高车速50KM/H；
郊区工况400秒，最高车速120KM/H

机器人学,本质上研究的是世界中运动物体的问题。
机器人的时代已经来临:火星车正在太空探索,无人机正在地表巡航,很快,自动驾驶汽车亦将闯入视线。
尽管每种机器人的功能各异,然而在实际应用中,它们往往会面对一些共同的问题——状态估计(stateestimation)和控制(control)。
机器人的状态,是指一组完整描述它随时间运动的物理量,比如位置,角度和速度。
本书重点关注机器人的状态估计,控制的问题则不在讨论之列。
控制的确非常重要——我们希望机器人按照给定的要求工作,但首要的一步乃是确定它的状态。
人们往往低估了真实世界中状态估计问题的难度,而我们要指出,至少应该把状态估计与控制放在同等重要的地位。

关于并行遗传算法处理物流中路径问题，主要是处理驾驶员排班问题

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。