ADAS系统开发中目标车辆感知算法的研究
论文首先研究了基于Har-like特征和Adaboost分类器的目标车辆探测算法原理和参数设置，并利用车载摄像头采集真实道路车辆图像，建立车辆样本数据库，训练车辆分类器，实现对道路车辆的探测，并对探测效果进行量化分析。针对在车辆探测过程中误检率较高、探测不连续以及检测框不稳定的现象，对基于无迹卡尔曼...
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ADAS系统，即高级驾驶辅助系统，是现代汽车技术的核心组成部分，通过集成雷达、摄像头、超声波传感器等设备实现环境感知与智能决策，极大提升了行车安全性和舒适度。广泛应用于自动紧急刹车、车道保持辅助、自适应巡航控制等功能中。深入研究ADAS不仅能够帮助工程师掌握最前沿的自动驾驶技术，还能促进跨学科知识融合，如机器视觉、人工智能算法等。加入我们，探索53334份精选资源，开启您的智能网联汽车开发之旅！
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ADAS自动驾驶系统解决方案，有需要的可以参考！...
基于ADAS实验平台的汽车AEB系统仿真研究
首先对汽车前方障碍物的检测进行研究，了解到目前市场上主要通过毫米雷达和摄像头来实现该功能，介绍了两种传感器检测车辆方障碍物的工作原理.AEB系统中涉及到车辆的制动过程，由此推导出了制动距离公式。C-NCAP中对AEB系统的测试工况包括自车接近前方静止障碍物、匀速移动障碍物、匀减速移动障碍物三种车辆行...
ADAS核心设计攻略
高级驾驶辅助系统是利用安装在车上的各式各样传感器，在汽车行驶过程中随时来感应周围的环境，收集数据，进行静态、动态物体的辨识、侦测与追踪，并结合导航仪地图数据，进行系统的运算与分析，从而预先让驾驶者察觉到可能发生的危险，有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性。近年来ADAS市场增长迅速，原来这类系统局限于高...
信号与系统分析及MATLAB实现 超清书签版
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