自动驾驶车辆的本质是轮式移动机器人，是一个集模式识别、环境感知、规划决策和智能控制等功能于一体的综合系统。
人工智能和机器学习领域的进步极大推动了自动驾驶技术的发展。
当前主流的机器学习方法分为：监督学习、非监督学习和强化学习3种。
强化学习方法更适用于复杂交通场景下自动驾驶系统决策和控制的智能处理，有利于提高自动驾驶的舒适性和安全性。

KITTI数据集中雷达点云与图像数据融合的matlab源代码，用于自动驾驶环境感知算法研究，初学者适用

一、环境感知系统二、传感器信息融合技术三、传感器技术要求四、传感器技术发展展望

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

OpenMV是一个开源，低成本，功能强大的机器视觉模块。
以STM32F427CPU为核心，集成了OV7725摄像头芯片，在玲珑的硬件模块上，用C语言高效地实现了核心机器视觉算法，提供Python编程接口。
使用者们（包括发明家、爱好者以及智能设备开发商）可以用Python语言使用OpenMV提供的机器视觉功能，为自己的产品和发明增加有特色的竞争力。
OpenMV上的机器视觉算法包括寻找色块、人脸检测、眼球跟踪、边缘检测、标志跟踪等。
可以用来实现非法入侵检测、产品的残次品筛选、跟踪固定的标记物等。
使用者仅需要写一些简单的Python代码，即可轻松的完成各种机器视觉相关的任务。
玲珑的设计，使得OpenMV可以用到很多创意的产品上。
比如，可以给自己的机器人提供周边环境感知能力；
给智能车增加视觉巡线功能；
给智能玩具增加识别人脸功能，提高产品趣味性等；
甚至，可以给工厂产品线增加残次品筛选功能等。

1概述篇1.1自动驾驶汽车概述自动驾驶汽车（AutomatedVehicle；
IntelligentVehicle；
AutonomousVehicle；
Self-drivingCar；
DriverlessCar）又称智能汽车、自主汽车、自动驾驶汽车或轮式移动机器人，是一种通过计算机实现自动驾驶的智能汽车。
概念篇首先对自动驾驶汽车涉及到的相关概念进行介绍，包括自动驾驶汽车等级标准、智能汽车、无人驾驶汽车等；
接着对自动驾驶汽车技术及其技术价值进行概括介绍；
重点描绘了国外、国内无人驾驶汽车发展图谱。
自动驾驶汽车等级标准在介绍自动驾驶汽车之前，我们先来了解一下SAEJ3016标准。
该标准于2014年由美国SAEInternational（国际汽车工程师学会）制定，内容如下图所示。
该标准将车辆分为Level0~Level5共6个级别，并针对道路机动车辆的自动化系统相关条款做了分类和定义。
它不但被美国交通运输部采纳为联邦标准，同时也已经成为了全球汽车业界评定自动驾驶汽车等级的通用标准。
无人驾驶汽车目前对于自动驾驶汽车的研究有两条不同的技术路线：一条是渐进提高汽车驾驶的自动化水平；
另一条是“一步到位”的无人驾驶技术发展路线。
由SAEJ3016标准可以看出，通常大家谈论的无人驾驶汽车对应该标准的Level4和Level5级。
无人驾驶汽车是自动驾驶的一种表现方式，它具有整个道路环境中所有与车辆安全性相关的控制功能，不需要驾驶员对车辆实施控制。
智能汽车在我国，与无人驾驶汽车这个术语相关的概念还有智能汽车。
相对于无人驾驶汽车概念，智能汽车定义涵盖的范围更广。
《中国制造2025》将智能网联汽车定义为指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车内网、车外网、车际网的无缝链接，具备信息共享、复杂环境感知、智能化决策、自动化协同等控制功能，与智能公路和辅助设施组成的智能出行系统，可实现“高效、安全、舒适、节能”行驶的新一代汽车。
自动驾驶技术无人驾驶技术是对人类驾驶员在长期驾驶实践中，对“环境感知—决策与规划—控制与执行”过程的理解、学习和记忆的物化，如右图所示。
无人驾驶汽车是一个复杂的、软硬件结合的智能自动化系统，运用到了自动控制技术、现代传感技术、计算机技术、信息与通信技术以及人工智能等。
本报告会在技术篇进行详解。
自动驾驶技术的价值无人驾驶汽车之所以受到各国政府前所未有的重视，国内外各院校、研究机构都投入了大量人力、物力，各大车企、科技公司、汽车零部件供应商以及无人驾驶汽车创业公司也纷纷在这个领域进行布局，它主要具有以下价值，如下图所示。
改善交通安全。
驾驶员的过失责任是交通事故的主要因素。
无人驾驶汽车不受人的心理和情绪干扰，保证遵守交通法规，按照规划路线行驶，可以有效地减少人为疏失所造成的交通事故。
l实现节能减排。
由于通过合理调度实现共享出行，减少了私家车购买数量，车辆绝对量的减少，将使温室气体排量大幅降低。
消除交通拥堵，提升社会效率。
自动驾驶汽车可以通过提高车速、缩小车距以及选择更有效路线来减少通勤所耗时间。
个人移动能力更加便利，不再需要找停车场。
拉动汽车、电子、通信、服务、社会管理等协同发展，对促进我国产业转型升级具有重大战略意义。

为了使无线传感器网络的空间资源得到优化分配,更好地完成环境感知、信息获取、无效传输及减少网络中能量的消耗的任务。
通过对无线传感器网络中分簇算法的分析,结合LEACH和LEACH-C算法,提出了基于Voronoi图的簇首分布及备份方案。
仿真结果表明,与LEACH协议比较,该算法保证了簇首在网络中的均匀分布,降低了网络的通信开销,簇首备份机制提高了分簇方案的可靠性,保证了网络的负载均衡。

RS-LiDAR-16是深圳市速腾聚创科技有限公司最新推出的16线激光雷达，是世界领先的小型激光雷达，次要面向无人驾驶汽车环境感知、机器人环境感知、无人机测绘等领域。

12自由度的四足仿生机器人已经成为足式机器人中的一个重要门类。
通常来说,机器人的复杂度和可靠性成反比关系,而四足机器人较为平衡,比双足人型机器人控制更为简单,比六足昆虫类机器人关节自由度少。
随着液压伺服技术、电机驱动技术和相关控制技术的成熟,四足机器人的障碍通过能力和抗干扰能力迅速提升,让人们重燃对足式机器人面向服务、工业乃至军事领域更大可能性的希冀。
随着相关技术的普及和模块成本降低,四足机器人开始走向普通实验室,本设计旨在制造一台十二自由度的小型电动直驱四足机器人,并探究以对角步态为主的相关步态控制算法,具体工作包括主控板设计制造、电路系统搭建、电机驱动调试、底层驱动代码编写、控制算法仿真移植和应用层环境感知仿真等。
本设计采用盘式外转子无刷电机直接驱动足部关节,并通过矢量控制(FOC)驱动器进行较高精度的位置和扭矩控制。

三、车载智能计算平台关键技术发展现状作为智能网联汽车电子电气架构的核心，车载智能计算平台涉及算力、算法等方面的众多关键技术。
与此同时，覆盖其全生命周期的安全防护体系以及从零部件到整车的测试评价体系为其提供辅助支撑。
车载智能计算平台的技术框架如图3-1所示。
图3-1车载智能计算平台的技术框架图算力方面，涉及芯片、操作系统、驱动、安全管理、存储管理和错误管理。
算法方面，主要包括环境感知、智能规划决策和控制等功能模块。
其中重点关注AI芯片，目前主要用于加速计算，为车载智能计算平台提供算力支持。
操作系统方面，车载智能计算平台涉及自动驾驶操作系统和车控操作系统。
为了提升自动驾驶环境感知功能，车载智能计算平台还应该具备实时动态的高精度定位和高带宽低时延的网络通信能力。
随着车载智能计算平台集成方案的改变以及功能的增加，其安全防护体系和测试评价体系所涵盖的内容也在不断拓展。

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。