无人驾驶

中国自动驾驶技术有多强？你可能还不知道

随着无人驾驶汽车相关法律法规的放宽，及自动驾驶技术和产品的不断落地，2021年，全球自动驾驶汽车市场规模有望达到70.3亿美元，而到2035年，预计全球无人驾驶汽车销量将达2100万辆，自动驾驶市场前景可期
喜欢打酱油的老鸟·2020-08-08 00:28

卷积神经网络在无人驾驶中的应用

无人驾驶的感知部分作为计算机视觉的领域范围，也不可避免地成为CNN发挥作用的舞台。本文将深入介绍CNN（卷积神经网络）在无人驾驶3D感知与物体检测中的应用。
Jayxbx·2020-08-08 00:48

阿波龙发布一周年，百度无人驾驶从“开放”走向 “共赢”

2017年4月19日，百度对外宣布：Apollo要向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供一个开放、完整、安全的软件平台，帮助他们结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的完整的自动驾驶系统。一年时间过去，百度Apollo平台发展得如何了？2018年4月19日，百度“Apollo”平台正式发布一周年之际，百度在北京为Apollo举行周年庆，向外界通报了百度“Apollo”平台发布一周年来取得的成绩。
weixin_34378045·2020-08-08 00:44

对话Mobileye：自动驾驶正在出现一个全新等级 L2+

同样，正是因为这场价值153亿的豪赌，让英特尔在无人驾驶领域掌握了主动权，开始有了一些不错的牌：1、全球ADAS巨头。
weixin_34220179·2020-08-08 00:36

无人驾驶入门

Part01-Module01-Lesson01_课程注意事项Part01-Module01-Lesson02_教室使用指南Part02-Module01-Lesson01_简介Part02-Module01-Lesson02_(可选)Anaconda安装――准备python的本地环境Part02-Module01-Lesson03_（可选）Notebook简介――准备python本地运行的编译器
tq55557·2020-08-08 00:59

apollo学习笔记二：定位与感知

定位定位是指无人驾驶车准确知道自身确切位置的方法。
siri99999·2020-08-08 00:11

apollo学习笔记五：apollo开源模块

安全问题ISO-26262行业标准目前无人驾驶安全分为functionsafety（ISO-26262covered）和security1.functionsafety是指系统本身运行的安全性，又包含系统性故障
siri99999·2020-08-08 00:11

apollo学习笔记一：概览与高精度地图

概览1.无人驾驶等级划分0级：驾驶员是驾驶系统唯一决策者。1级：驾驶员辅助（driverassistance），车辆为驾驶员提供转向或加速支持。
siri99999·2020-08-08 00:11

学习笔记 | Apollo Udacity自动驾驶课程笔记——感知、预测

点击上方“AI算法修炼营”，选择加星标或“置顶”标题以下，全是干货3感知1、计算机视觉无人驾驶车有四个感知世界的核心任务：检测——指找出物体在环境中的位置；分类——指明确对象是什么；跟踪——指随时间的推移观察移动物体
AI算法修炼营·2020-08-08 00:38

学习笔记 | Apollo Udacity自动驾驶课程笔记——高精度地图、厘米级定位

1高精度地图1、高精地图与传统地图1.1定义：高精地图是当前无人驾驶车技术不可或缺的一部分。它包含了大量的驾驶辅助信息，最重要是包含道路网的精确三维表征，例如交叉路口
AI算法修炼营·2020-08-08 00:38

自动驾驶_(无人驾驶)综述

目录1无人驾驶行业趋势与发展历程2无人驾驶分类2.1L4级别的无人驾驶3L4级别自动驾驶系统架构3.1硬件架构3.2软件架构4总结整理自视频：https://www.bilibili.com/video
skyjhyp11·2020-08-08 00:05

进阶无人驾驶—百度Apollo定位技术

课程简介课程讲解无人车的定位技术，为学习者讲解无人车定位的概念、方法以及百度Apollo无人车定位的技术，希望大家在学习的过程中有所收获，并在该平台上积极活跃贡献自己的智慧。一、技术入门首先讲到定位，我们就能知道其目的是通过一些定位设备知道我们在地图上的位置和姿态，从而进行下一步的步骤。同样的我们不但要知道一个无人汽车的位置和姿态，更要知道无人车的详细情况，如下图所示：项目内容自由度位置X、Y、X
米店不卖你·2020-08-08 00:22

进阶无人驾驶—百度Apollo规划技术介绍

basicmotionplanningandoverview轨迹规划概览一、Whatismotionplanning通俗解释：一个搜索问题，对于当前最优的状态进行搜索，怎么样去移动的一个最优解。而这个最优值我们会去用一个函数f(x)去定义它，我们通过数学计算来确定它的最优值。上面是不同的领域所涉及的规划问题的不同方法和思想核心。当然我们都是把问题抽象化，去寻找最优值才简单。比如我举个寻找下一个点的
米店不卖你·2020-08-08 00:22

初始无人驾驶—规划

课程简介本次课程将学习不同的规划方式，课程节是较多，我也会将知识点总结的更加精确，减少废话的字数，也希望大家坚持学习下去！一、规划简介上一节课我们学习了如何预测车辆的行动，这次我们将学习如何规划路径。那么规划的第一步是什么呢？当然是路线导航，这就需要高精度地图的支持了，当车辆需要从A点运动到B点时，进行路径规划时，先将地图数据作为输入，并输出可行驶路径。我们一般通过手机进行导航，Apollo平台利
米店不卖你·2020-08-08 00:50

进阶无人驾驶—Apollo感知之旅

知识点超声波雷达拾音器机器感知高精地图参考线相对速度一、Apollo感知之旅–感知概貌感知是机器人学科的问题，因为想要制造一个机器人，必须能和环境进行感知，去处理环境的各种障碍物和突发情况。例如飞机的飞行不需要和鸟的飞行一样，而是要根据自己的特性进行针对性设计和优化，发挥出飞机本身的特性。感知的目的是寻找机器的特长并发挥出来，向人类学习并做得比人类更好。人类开车主要是靠耳朵、眼睛、辅助例如倒车影像
米店不卖你·2020-08-08 00:50

进阶无人驾驶—Apollo硬件开发平台介绍

课程简介课程简介：有关自动驾驶课件及Apollo硬件开放平台的内容，让学习者进一步了解自动驾驶汽车的硬件结构、传感器、线控等硬件系统，为熟悉整体自动驾驶技术模块打下基础。那就让我们开始这次愉快的学习之旅吧。一、课程开讲啦！本次课程是Apollo平台得产品经理王石峰为大家带来本次课程的内容。首先我们需要对产品进行分析，分析一个自动驾驶的事故。便可以通过这个事故来分析自动驾驶整个硬件系统，然后就能通过
米店不卖你·2020-08-08 00:50

进阶无人驾驶—行业概述

课程简介欢迎大家继续学习无人驾驶的知识，本次课程已经是入门后的进阶课程了，所以很多内容上可能会有不熟悉或者不懂的，我会尽量为大家讲解清楚，如果不清楚可以留言我们一起讨论。
米店不卖你·2020-08-08 00:50

初始无人驾驶—定位

课程简介：了解车辆如何以个位数厘米级别的精度进行自定位一、定位简介定位是让无人驾驶车知道自身确切位置的方法，这对于无人驾驶车来说非常重要。假设你在驾驶一辆车辆时迷失了方向，你不知道自己在何处。
米店不卖你·2020-08-08 00:49

初始无人驾驶—概论

这是我的第一篇博客，所以主要是对学习无人驾驶课程的一篇记录，我也会在后续的学习中发布学习心得，和大家一起开启学习无人驾驶课程之路，如有不足之处，还请批评指正。
米店不卖你·2020-08-08 00:49

初始无人驾驶—高精度地图

而我们获取地图的方式大部分都是手机地图或车载地图，想一想如果无人驾驶车直接使用我们日常生活中所常用的米级精度地图，是否满足其使
米店不卖你·2020-08-08 00:49

Apollo自动驾驶入门课（4）——感知

感知是无人驾驶车用静态摄像头和其他传感器来感知环境，需要使用大量计算机视觉技术。计算机视觉是指计算机如何看待和理解世界的方式，在如今的计算机视觉中最广泛使用的是CNN方法。
海映瞳·2020-08-08 00:49

无人车传感器 IMU

为了能让无人驾驶系统更高频率地获取定位信息，就必须引入频率更高的传感器。GPS得到的经纬度信息作为输入信号传入IMU，IMU再通过串口线与控制器相连接，以此获取更高频率的定位结果。
理XIANG·2020-08-08 00:07

无人驾驶 感知模块的几个要点

本文章来自：Apollo开发者社区原创：阿波君1、卷积神经网络卷积神经网络CNN是一种人工神经网络，它对感知问题特别有效，CNN接受多维输入包括定义大多数传感器数据的二维和三维形状。如果使用标准神经网络对图像进行分类，则需要通过一种方法将图像连接到网络的第一层，这属于一维。标准做法是通过将图像矩阵重塑为一个矢量，并在一个大行中连接所有列，将图像“展开”为一维像素阵列。然而这种方法打破了图像中所嵌入
一颗小树x·2020-08-08 00:02

Apollo入门课程[4]——感知

最常用的是CNN（卷积神经网络）计算机视觉无人驾驶四大感知世界的任务：检测：找出物体在环境中的位置分类：明确对象是什么跟踪：随时间的推移观察移动物体语义分割：将图像中每个像素与语义类别进行匹配图像分类
ios_miracle·2020-08-08 00:02

Apollo自动驾驶 |定位技术

原文地址：https://www.auto-testing.net/news/show-98980-2.html定位（Location）是让无人驾驶汽车知道自身确切位置的技术，这是一个有趣且富有挑战的任务
一颗小树x·2020-08-08 00:02

Apollo进阶课程[1]——自动驾驶行业概述

人一分钟可以处理30-100信息量，无人驾驶车可以处理3000左右信息量。其车载系统信息处理的速度和数量远高于人类。无人驾驶汽车的传感器对车身进行了360度的包裹，避免了视觉盲
ios_miracle·2020-08-08 00:31

大三小学期入门课程第二课：高精度地图

地图作用：定位、预先规划无人驾驶汽车缺乏人类驾驶员固有的视觉和逻辑能力，即无法根据所看到的东西和GPS在世界中确定自己的位置，无法轻松准确地识别障碍物、其他车辆。因此无人驾驶汽车技术需要高精度地图。
HNU君陌·2020-08-08 00:26

大三小学期入门课程第一课：无人驾驶概览

1级自动化系统：驾驶员辅助。车辆为驾驶员提供转向或加速支持，如巡航控制。驾驶员必须保持充分参与，但可以放弃对自治系统的一些控制2级自动化系统：部分自动化，车辆自动控制几项功能，如自动巡航控制和车道保持。驾驶员仍必须执行自治系统处理的任何功能3级自动化系统：有条件的自动化，车辆自主驾驶，但驾驶员必须准备在必要的时候随时接管。4级自动化系统：高度自动化，车辆控制驾驶体验的所有方面，而且不期望驾驶员的介
HNU君陌·2020-08-08 00:26

无人驾驶实践入门——规划

无人驾驶实践入门——规划规划方法：通过结合高精度地图、定位和预测来构建车辆轨迹步骤：路线导航轨迹规划规划目标：找到地图上A前往B的最佳路径三个输入：地图当前地图的位置目的地查找路线的方法：将地图格式化为由
New、Light·2020-08-08 00:30

无人驾驶实践入门——预测

无人驾驶实践入门——预测预测对象：动态物体预测方法：生成一条路径预测物体行为预测要求：实时性准确性能够学习新行为，面对复杂情况两种不同预测方式：基于模型的预测：构建候选模型，通过分析选择预测结果直观性好
New、Light·2020-08-08 00:29

apollo框架学习

目标：使用apollo无人驾驶框架搭建无人驾驶车辆，汽车为哈弗H8，系统为ubuntu16.04，环境为docker安装：官方安装文档：apollogithub首先，安装docker环境：        
奔跑的林小川·2020-08-08 00:29

基于四阶贝塞尔曲线的无人驾驶可行轨迹规划

基于四阶贝塞尔曲线的无人驾驶可行轨迹规划背景对于实际的无人车系统来说,轨迹规划需要保证其规划出来的轨迹满足运动学约束、侧滑约束以及执行机构约束。
逐风的小黄·2020-08-08 00:28

无人驾驶常用路径规划

无人驾驶常用路径规划无人驾驶系统介绍行为决策运动轨迹规划路径规划的不同之处路径规划的定义路径规划方法全局路径规划Dubins路径方法Dubins路径改良算法局部路径规划模糊逻辑算法基于行为的路径规划算法基于再励学习的路径规划算法基于仿生学的路径优化算法无人驾驶系统介绍无人驾驶系统非常复杂
逐风的小黄·2020-08-08 00:58

Apollo路径-速度规划轨迹生成方法

Apollo路径-速度规划轨迹生成方法Apollo是百度开源的无人驾驶解决方案，其中规划中会按照不同的场景生成一条临时的路径，通过临时路径来障碍物规避，或者临时变道。
逐风的小黄·2020-08-08 00:58

Apollo入门课程05-预测

预测预测简介在车辆运行的过程中，存在很多正在发生变化的因素，比如行人和其他车辆的运动轨迹，无人驾驶车辆需要对这些运动的对象进行运动轨迹的预测，来实现更好的路线规划。车辆的预测需要具有实时性。
qq_17437129·2020-08-08 00:44

无人驾驶定位地图调度

我们知道，目前对于无人驾驶的定位而言，还需要将在线的地图组织成一定的形式，然后和离线地图进行匹配，确定相对于当前初始位置的更加精确的相对位置。
michaelhan3·2020-08-08 00:52

无人驾驶技术入门（一）：百度无人驾驶的引路人

无人驾驶技术入门的第一讲开课啦！今天的课程我会介绍一位来自旧金山的创业公司，他们曾是百度无人驾驶的引路人。百度在2017年9月发布了Apollo1.5，可以实现固定车道的自动驾驶功能。
昕动乐活·2020-08-08 00:17

无人驾驶系统技术岗位分析（感知算法）

一、环境感知通过融合激光雷达（Lidar）、相机（camera）、毫米波雷达（millimeterwaveRadar）等多种传感器的数据获取周围环境的大量信息（包括：障碍物的位置、速度及可能的行为，可行驶的区域，交通规则等）对图像、点云数据场景中要素的检测和追踪；1、激光雷达（Lidar）产生点云数据，点云数据构建点云图激光点云数据的处理通常分两类操作：分割和分类。分割是为了将点云图中离散的点聚类
jianchaoyv·2020-08-07 23:47

无人驾驶中激光雷达感知

激光雷达感知方向在无人驾驶应用，简单一些简绍，入门吧链接：https://www.zhihu.com/question/54137057用过十几种主流lidar，开发lidar的感知算法是某著名开源AD
学之之博未若知之之要知之之要未若行之之实·2020-08-07 23:28

【ROS全开源阿克曼转向智能网联无人驾驶车】开源教程（六）动态导航壁障

BJROBOT动态导航壁障导航前说明：一定要确保你小车在构建好地图的基础上进行!1.把小车平放在你想要构建地图区域的地板上，打开资料里的虚拟机，打开一个终端，ssh过去主控端启动roslaunchznjrobotbringup.launch。2.在虚拟机端打开一个终端，再次ssh过去小车主控端启动roslaunchznjrobotnavigate.launch3.在虚拟机端打开一个终端，启动rvi
allie2013·2020-08-07 23:56

【ROS全开源阿克曼转向智能网联无人驾驶车】开源教程（五） SLAM 构建地图

BJROBOTSLAM构建地图建地图前说明：请确保你的小车已经校正好IMU、角速度、线速度，虚拟机配置好ROS网络的前提进行，否则会造成构建地图无边界、虚拟机端无法正常收到小车主控端发布的话题数据等异常情况！！1.把小车平放在你想要构建地图的区域内地板上，用资料里的虚拟机，打开一个终端ssh过去主控端启动roslaunchznjrobotbringup.launch。2.在虚拟机端打开一个终端，s
allie2013·2020-08-07 23:56

【ROS全开源阿克曼转向智能网联无人驾驶车】开源教程（九）多点导航

BJROBOT多点导航1.把小车平放在地板上，用资料里的虚拟机，打开一个终端ssh过去主控端启动roslaunchznjrobotbringup.launch。2.再打开一个终端，ssh过去主控端启动roslaunchznjrobotnavigate_multi.launch。3.在虚拟机端打开一个终端，启动rviz:rosrunrvizrviz。4.全屏化后点击File,点击OpenConfig
allie2013·2020-08-07 23:56

【ROS全开源阿克曼转向智能网联无人驾驶车】开源教程（四）线速度校正

BJROBOT线速度校正1.把小车平放在地板上，用卷尺作为测量刻度，选取车头或者车尾处作为小车的起点，打开资料里的虚拟机，打开一个终端ssh过去主控端启动roslaunchznjrobotbringup.launch。2.在虚拟机端打开一个终端，ssh过去小车主控端，启动校正线速度命令rosrunznjrobot_navcalibrate_linear.py3.在虚拟机端再打开一个终端，直接启动r
allie2013·2020-08-07 23:55

《ROS全开源阿克曼转向智能网联无人驾驶车》开源教程（一）网络配置及移动控制

编制：智能佳版本：V1.0版权声明：该教程版权归北京智能佳科技有限公司所有，仅供大家交流学习，未经授权禁止引用、发布、转载等，否则将追究其法律责任。使用前说明：本使用文档说明略微简明，请结合指导视频进行操作会更容易理解！！第一章节BJROBOTROS网络配置及移动控制1.工控机的系统用户名为robot，密码：bjrobot远程登录方式：a.teamview,输入工控机IP，密码即可登录；b.ssh
allie2013·2020-08-07 23:25

【ROS全开源阿克曼转向智能网联无人驾驶车】开源教程（三）角速度校正

BJROBOT角速度校正1、把小车平放在地板上，用资料里的虚拟机，打开一个终端ssh过去主控端启动roslaunchznjrobotbringup.launch。2、再打开一个终端ssh过去主控端,启动校正角速度命令rosrunznjrobot_navcalibrate_angular.py3、在虚拟机端打开一个终端，直接运行rosrunrvizrviz4、全屏化后点击File,点击OpenCon
allie2013·2020-08-07 23:25

《ROS全开源阿克曼转向智能网联无人驾驶车》开源教程（二）自动校正

BJROBOTIMU自动校正1、把小车平放在地板上，用资料里的虚拟机，打开一个终端ssh过去主控端启动roslaunchznjrobotbringup.launch。2、再打开一个终端，ssh过去主控端,在~/catkin_ws/src/znjrobot_project/znjrobot/param/imu路径下启动imu校正命令。rosrunimu_calibdo_calib3、按提示输入回车即
allie2013·2020-08-07 23:25

Udacity无人驾驶课程笔记：定位

定位的任务是知道车辆在高精地图中的位置。GPS对定位来说不够精确，在1~3m范围，在高楼、峡谷等GPS信号弱的地方，甚至达到10～50m的误差。车辆通过传感器得到的数据坐标与高精地图坐标进行对比，得到自身坐标和地图坐标之间的转换数据，这是车辆精确定位的关键。GNSSRTK由美国政府研发并在全球范围内运营的卫星导航系统，这类系统的通用名成为全球导航系统卫星或者GNSS，GPS是使用最广泛的GNSS系
Mr-Xavier·2020-08-07 23:11

apollo自动驾驶教程学习笔记-Apollo高精地图详解5-1

：http://bit.baidu.com/Course/detail/id/275.html老师：刘阳百度Apollo研发工程师高精地图与自动驾驶的关系高精地图的概念百度现在在做的是L3、L4级别的无人驾驶
P2Tree·2020-08-07 23:07

apollo自动驾驶教程学习笔记-Apollo感知之旅3-1

视频链接：http://bit.baidu.com/Course/detail/id/278.html讲师：夏添Apollo主任架构师接下来的3部分课程，讲解了关于无人驾驶感知的一些内容，主要提纲为：感知概貌传感器与标定感知算法感知中的机器学习感知的未来课后思考感知概貌文章目录感知概貌和人类感知的关系高精地图障碍物检测传感器融合信号灯识别感知分类多维度看问题感知是机器人学科的知识
P2Tree·2020-08-07 23:07

无人驾驶笔记系列（二）：apollo 地图可视化工具MapShow的使用

无人驾驶笔记系列（二）：apollo地图可视化工具MapShow的使用什么是mapshow简单来说，就是一个apollo框架中，用python脚本写一个可视化高精地图的工具。
Bamboo竹·2020-08-07 23:55
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