1.ROS开源项目：（一）中文语音交互系统ROSECHO （二）教学级别无人车Tianracer
2.谷歌无人驾驶汽车原理
3.无人驾驶的无人汽车叫什么 无人驾驶汽车的技术原理是什么
4.无人驾驶工程师需要什么能力
5.基于 Carsim 2016 和 Simulink的无人车运动控制联合仿真（四）
6.无人驾驶龙头股有哪些？

ROS开源项目：（一）中文语音交互系统ROSECHO （二）教学级别无人车Tianracer

       开发之路永无止境，往往在最后期限的车源白板上写着的计划，往往只是码无一份空想。年初时，人车我定下了两个目标，平台计划在年末完成，无人在线考试系统asp.net源码然而时间在拖延中流逝，车源直到如今，码无我才发现，人车真正的平台开源精神并非一个人的单打独斗，而是无人众人协作的火焰。

       记得一年前，车源我四处奔波，码无从开源社区汲取养分，人车同时也渴望贡献出自己的平台力量。然而，回顾过去，我却发现并没有做出任何贡献。这次，我希望能够集结各路伙伴，如果有志于参与开源项目，我们能共同打造一个GitHub上的百星、千星项目。几位资深程序员已经搭建好了基础，硬件改进较多，但程序完善程度未达预期。我们期望有更多的年轻朋友加入我们，与我们一起学习软件的版本控制、代码规范和团队协作，共同完成复杂的机器人项目，实现成长与蜕变。

       （一）中文语音交互系统ROSECHO

       ROSECHO的GitHub源码库已准备好，欢迎先star再深入阅读。此代码遵循BSD开源协议。

       详细中文介绍文档

       面对智能音箱市场，许多人或许会质疑我们的团队为何要涉足这个领域。然而，故事并非如此简单。在年，我们计划为一个大型展厅打造讲解机器人，采用流行于Android系统的接待引导机器人，其语音交互功能本无问题，但当时的挑战在于，尚未有集成cartographer在数千平米展厅中进行建图导航的方案。因此，我们决定打造一款完全基于ROS的讲解机器人。市场上虽然有众多智能音箱，溯源码的来源但缺乏适用于ROS二次开发的产品。在科大讯飞一位大佬的介绍下，我们选择了AIUI方案，虽然开发难度大，但高度定制化，非常适合我们这样的开发团队。于是，我们主要任务转变为开发一款能够在ROS下驱动的智能音箱，ROSECHO便由此诞生。

       第一版智能音箱在年4月问世，包含W的大喇叭、6环麦克风，以及ROS主控制器，下方控制了一个云迹科技的水滴底盘。了解过ROS星火计划进阶课程的朋友大概知道，课程中的大作业之一是语音命令移动机器人端茶倒水，而我们的任务相当于完成了一个加强版的大作业。

       整个机器人在年7月完成，音箱分散到身体各个部分，环麦位于头顶，喇叭置于身体两侧。其他传感器、执行机构、决策、定位导航均基于ROS，定制了条特定问答，调试的机器人在场馆中行走上下坡不抖动，定位准确，7*小时工作稳定。音箱在大机器人上使用效果出色，主要得益于讯飞的降噪和回声消除技术，使得远场对话和全双工对话得以实现。社区中许多小伙伴也尝试了软核解决方案，但由于环境限制较大。于是，我们决定将音箱从大家伙改为普通智能音箱大小，通电即为智能音箱，USB接入ROS后，只需启动launch，即可接收语音识别结果，发送TTS语料，配置网络、接收唤醒角度等。

       这次体验深刻地让我认识到，做大容易做小难。过完春节后，搜索收录查询源码年8月ROS暑期夏令营期间，我们做了N款外壳，测试了M种喇叭，贴了P版外围电路，程序则改动不大。主要是由于时间有限，无法进行更多改进。样品均为手工制作，音质上，7w的喇叭配有一个无源辐射板，对于从森海HD入门的人来说，音质虽有瑕疵，但足以满足日常使用。

       之前在想法中发布了一个使用视频，大家可参考运行效果。

       ROSECHO基本情况介绍完毕，如何开始呢？

       从零开始：推荐给手中已有讯飞AIUI评估板的小伙伴，记住，评估板而非麦克风降噪板（外观相似，简单区分是评估板售价元，降噪板元）。手头的评估板可通过3.5mm接口连接普通电脑音箱，再准备一根USB转转换头连接评估板DB9接口。后面需要根据实际串口修改udev规则，理论上可配合ROSECHO软件使用。硬件工作量较大，还需包含移动机器人所需机械设计、电气改造等。好处是拥有AIUI后台，可以定制云端语料和技能，但这又是另一个领域的能力，也不是三下五除二能完成的。

       从ROSECHO开始：直接购买ROSECHO，首发的十台会附赠ROS2GO，只需连接自带电源并用USB线连接电脑，配置无线SSID和密码即可。连接方便，我们维护云端语料，人设为智能机器人管家，大家只需关注如何利用识别后的词句控制机器人和进行应答。云端问答AIUI处理，一些自定义问答可在本地程序中处理，务必联网，因为语音识别本身需要网络。具体软件启动和简单demo请查看GitHub软件库的说明。

       然后做什么：要实现智能语音交互功能的淮南到滁州源码移动机器人，需要对ROS中的actionlib非常熟悉。我们提供了简单的demo，可以控制机器人在turtlebot stage仿真环境中根据语音指令在两点之间移动，也可以根据唤醒方位进行旋转。之后还需增加音箱的TF变换。

       大机器人中的状态机采用层次状态机（Hierarchical state machines），适用于移动机器人的编程，框架准备开源，方便大家开发自己的智能移动机器人策略。参考下面链接，希望深入了解也可以购买译本，肯定是比ROS By Example中的Smach状态机更适合商用级产品开发。

       还计划做一套简单的语音遥控指令集，机器人问答库，在iflyos中构建适合机器人的技能库。何时能完成尚不确定，大家一起加油！

       （二）教学级别无人车Tianracer

       GitHub源码库已准备就绪，欢迎先star再深入阅读。遵循Hypha Racecar的GPLv3协议。

       这是最近更新的详细使用手册。相比ROSECHO，Tianracer的基本功能均已完成，至少可以拿来学习建图导航，了解SLAM。

       Tianracer是一个经过长时间准备的开源项目，年从林浩鋕手中接过Hypha Racecar后，希望将项目发扬光大。这两年改进了软件框架、周边硬件、机械结构，并增加了新的建图算法，但仍有大量工作待完成。这两个月在知乎想法和微信朋友圈分享了项目的进展，经历了多次迭代，现在大致分为入门、标准、高配三个版本。三个版本的软件统一，可通过环境变量更改设置。

       最近整个项目从Tianbot Racecar更名为TianRacer，经过长时间探索，终于实现了合理的传感器与处理器配置。相比Hypha Racecar，处理器从Odroid XU4更改为NVIDIA在上半年推出的Jetson Nano，车前方增加了广角摄像头，kylin查询源码解析利用Nano的深度学习加速，可以接近实时处理图像数据。相比之前的单线激光，广角摄像头大大扩展了后续可实现的功能。

       TianRacer基本使用Python编写，从底层驱动到遥控等，目的是方便大家学习和二次开发。同时集成了cartographer和vins-fusion启动文件，可以尝试新的激光与视觉SLAM，基于Nano的深度学习物体识别等也是可以直接运行的。但目前功能尚未有机整合。

       从零开始搭建：TianRacer搭建可能难度较大，不仅需要RC竞速车的老玩家进行机械电子改装，还需要对ROS熟悉并修改软件以进行适配，同时可能需要嵌入式程序员的帮助。对于主要关心搭建的朋友，可以参考小林的Hypha Racecar和JetRacer Tamiya版本的搭建指南。

       从TianRacer开始：这批开发版本的无人竞速车附赠搭好环境的ROS2GO，TianRacer本身有开机自启功能，利用ROS2GO加上USB线对车体进行网络配置，就可以远程编程和调试。仔细参考提供的TianRacer看云文档（文档积极更新），大部分车体自带的功能都可以实现，包括但不限于建图、定位、导航、识别等。

       然后做什么：利用TianRacer学习无人车的基础框架，还可以通过JupyterLab学习Jetson Nano的深度学习算法。未来计划将交通标识识别、行人和车辆检测、车道线检测等无人车基础功能融合，但不确定Jetson Nano的算力是否足够。目标是在校园内进行低成本的无人车竞速比赛，希望像CMU的Mobot室外巡线比赛一样持续发展，至今已举办届。

       这个视频是搬运自YouTube。大家可深入了解非结构环境下的导航。对于不清楚结构化环境与非结构化环境的朋友，CMU和恩智浦的比赛完美诠释了两者之间的区别。

       一起来玩耍吧！

       在开源社区协作方面，我们也是第一次尝试，对于松散的协同开发经验不足，希望参与或组织过大型开源项目的朋友们加入我们，一起努力。有兴趣的朋友可以留言或私信。

       前几日与朋友们闲聊时，想起几年前高翔博士赞助一锅粥（orb-ygz-slam）1万元时，我也只能提供支持。这次真心希望可以贡献出代码，实现实实在在的贡献。

       年年底发布了开发者申请价格，但数量有限，早已连送带卖售罄。年又有几十位爱好者填写了问卷，忘记查阅。每年的双十一双十二我们都会有优惠活动，感谢大家的关注。

谷歌无人驾驶汽车原理

       谷歌无人驾驶汽车的运作原理主要依靠精密的传感器和复杂的算法。车顶装备的激光雷达设备发射出束激光，当这些激光照射到周围的物体时，会反射回来。通过测量激光的往返时间，系统能够计算出物体与汽车之间的距离，形成精确的三维环境感知。

       底部的传感器系统则负责车辆自身的运动数据采集。它测量车辆在三个方向上的加速度和角速度，同时结合全球定位系统（GPS）的数据，来精确确定车辆的位置信息。这些关键的数据源，包括车辆的动态和位置，与车载摄像机实时捕获的图像一同输入到车载计算机中。

       计算机中的软件以惊人的速度处理这些海量信息，通过复杂的算法解析和分析，实时地处理路况数据，识别道路标志、行人、其他车辆等，形成驾驶决策。这种高效率的数据处理和分析能力，使得无人驾驶汽车能够快速、准确地做出判断，确保安全行驶。

扩展资料

       谷歌发布了他们开发的无人驾汽车，此车可以自动驾驶无需人工控制。谷歌创始人拉里佩奇和谢尔盖布林想用科技解决实际问题，这也是他们创立谷歌公司的初衷。谷歌开发无人驾驶汽车的目的是为了防止交通意外、给人们更多空闲时间和减少汽车的使用从根本上减少碳排放量。

无人驾驶的汽车叫什么 无人驾驶汽车的技术原理是什么

       一、无人驾驶的汽车叫什么

       无人驾驶的汽车又称为自动驾驶汽车、电脑驾驶汽车或轮式移动机器人。这是一种依靠电脑系统实现无人驾驶的智能汽车，已有数十年的发展历史。到了世纪初，无人驾驶汽车逐渐展现出接近实用化的趋势。

       自动驾驶汽车利用人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统等多种技术，使车辆在没有人类主动操作的情况下，能够自动安全地运行。这些技术协同工作，让汽车能够识别周围环境、规划路线并控制车辆。

       二、无人驾驶汽车的技术原理是什么

       无人驾驶汽车可以分为两大类：一类是纯粹的自动驾驶汽车，另一类是完全的无人驾驶汽车。

       纯粹的自动驾驶汽车能够自动完成各种工作，但仍然需要驾驶员在某些情况下介入。而完全的无人驾驶汽车则不需要任何人的干预，能够自主完成全部驾驶任务。

       无人驾驶汽车的原理是通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标。具体来说，它依赖车载传感器来收集车辆周围的信息，包括道路状况、车辆位置和障碍物等。

       通过分析这些信息，无人驾驶汽车能够自动控制车辆的转向和速度，确保车辆安全行驶。这一过程涉及自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等多种先进技术，是计算机科学、模式识别和智能控制技术的高度集成。

       无人驾驶汽车的发展不仅体现了一个国家在科研领域的实力，也在国防和国民经济领域展现出广阔的前景。

无人驾驶工程师需要什么能力

       1. 编程能力：无人驾驶汽车的开发需要编写大量的代码，因此工程师需要具备强大的编程能力，熟练掌握至少一种编程语言，如C++、Python等。

       2. 算法设计能力：无人驾驶汽车需要使用各种算法来处理传感器数据、进行路径规划、控制车辆行驶等，因此工程师需要具备算法设计能力，能够设计出高效、可靠的算法。

       3. 数据分析能力：无人驾驶汽车需要处理大量的数据，包括传感器数据、路况数据、交通信号灯数据等，因此工程师需要具备数据分析能力，能够从大量数据中提取出有用的信息。

       4. 自动化控制能力：无人驾驶汽车需要实现自动化控制，因此工程师需要具备自动化控制能力，能够使用控制理论和技术来实现对车辆的精确控制。

       5. 图像识别能力：无人驾驶汽车需要识别交通信号灯、路牌、行人等，因此工程师需要具备图像识别能力，能够使用机器学习和深度学习等技术来训练模型，实现图像识别。

       6. 系统设计能力：无人驾驶汽车是一个复杂的系统，需要各个部件协同工作，因此工程师需要具备系统设计能力，能够设计出高效、可靠的系统架构。

       7. 沟通能力：无人驾驶汽车的开发需要多个团队的协作，因此工程师需要具备沟通能力，能够与其他团队成员进行有效的沟通和协作。

       8. 创新能力：无人驾驶汽车是一个不断发展的领域，因此工程师需要具备创新能力，能够不断探索新的技术和方法，提高无人驾驶汽车的性能和安全性。

基于 Carsim 和 Simulink的无人车运动控制联合仿真（四）

       本文详细介绍了基于 Carsim 和 Simulink 的无人车运动控制联合仿真的具体步骤。首先，创建空白的Simulink模型或复制预设模型，存放路径为C:\Users\Public\Documents\CarSim.1_Data\Extensions\Simulink，通过点击相应按钮导入新建模型，然后利用Send to Simulink操作打开MATLAB及Simulink环境。

       在Simulink环境中，通过步骤1的自动操作，Simulink Library Browser中将加载Carsim S-Function模块，包含之前在Carsim中搭建的汽车模型，便于调用。构建相应的Simulink模型，考虑到所选车型的特定参数，如方向盘转角与车前轮转角的对应比例，以确保模型的精确性。

       接着，进入S-Function的编写阶段，创建MPC_Costfunction.m、MPC_Nonlcon.m和MPC_S_Function.m三个.m文件，存放路径同上。通过双击Simulink模型中的MPC_S_Function模块，打开编辑窗口，并添加MPC_S_Function.m文件，完成S-Function的集成。

       仿真过程中，可选择两种参考轨迹：y = 0.5 * sin( 0.1 * pi * x ) 或 y = 1，根据实际需求灵活调整。目标函数中的惩罚项权重需要适时调整，过多的惩罚可能导致实时性降低。增加预测周期数能够缓解调参压力，但会相应影响实时性。

       为了帮助理解与实践，文章提供了源代码下载链接，包括MPC_S_Function.m、MPC_Costfunction.m 和 MPC_Nonlcon.m 程序。此外，推荐参考龚建伟、姜岩、徐威的《无人驾驶车辆模型预测控制》以及Matlab中S-函数的编写教程，深入探索无人车控制的理论与实践。

无人驾驶龙头股有哪些？

       自动驾驶技术的快速发展正使其成为交通领域的未来趋势。在自动驾驶研发和商业化应用方面，以下公司处于行业前沿，受到了市场的广泛关注：

       1. 启明信息（股票代码：）：专注于汽车管理软件和电子产品，与微软合作开发车联网技术。

       2. 福田汽车：中国最大的商用车企业之一，旗下拥有多个车辆品牌，并在自动驾驶领域有所布局。

       3. 天泽信息（股票代码：）：致力于车联网IT服务及配套软硬件的研发与销售，包括车载导航系统。

       4. 均胜电子：汽车电子行业的先行者，涉及电子控制单元和系统及相关产品的研发。

       5. 捷顺科技：提供包括停车场系统、门禁系统、车牌识别等智慧停车解决方案。

       6. 科博达：从事汽车电子产品的研发、生产和销售，包括电子控制单元和系统。

       在智能交通领域，以下公司被视为行业领导者：

       1. 皖通科技（股票代码：）：国内最早涉足智能交通领域的企业之一，提供交通信息化解决方案。

       2. 合众思壮（股票代码：）：在智能交通领域有着显著的市场地位。

       3. 天迈科技（股票代码：）：以“科技创新、服务公交”为宗旨，致力于智能交通解决方案的研发。

       此外，还有熙菱信息、万集科技、雄帝科技、华铭智能、浩云科技、五洋停车、凯发电气、ST网力、创意信息、恒华科技、东土科技等公司在智能交通领域有所作为。

       在无人驾驶领域，以下公司是行业的佼佼者：

       1. 浙江世宝：全球领先的转向系统提供商，研发中心和自动驾驶技术。

       2. 东风汽车：已推出基于5G技术的L4级无人驾驶智能载运平台，并在实况环境中进行示范运营。

       3. 福田汽车：与百度合作，推出了国内首款无人驾驶卡车，并获得了商用车自动驾驶路测牌照。

       4. 民德电子：专注于智能汽车电子领域，持续研发基于深度学习和FPGA技术的车规级软硬件平台。

       5. 金固股份：通过其参股子公司苏州智华，深耕无人驾驶技术领域。

       6. 多伦科技：在无人驾驶和辅助驾驶领域，开展了多项技术研发。

       自动驾驶领域的龙头股票包括亚太股份、四维图新、金固股份、保千里、索菱股份、盛路通信、科大讯飞、中茵股份、大唐电信、全志科技、长信科技等。这些股票在市场上具有较高的知名度和影响力，常常引领同行业股票的走势。