深度学习和自动驾驶技术的发展离不开高质量的数据集，这些数据集对于训练和验证各种自动驾驶算法和模型起着至关重要的作用。

从自动驾驶汽车的导航系统到社交媒体中的面部识别功能，再到医疗领域中的诊断工具，计算机视觉的应用正

自动驾驶：人工智能在自动驾驶领域有着广泛的应用。利用机器学习和计算机视觉技术，车辆可以感知周围环境并做出相应的决策，实现自动驾驶。医疗诊

去年人们还在憧憬的5G，如今在这里实现了全覆盖，5G自动微公交已经诞生并服务这场大会的宾朋；去年的领先科技成果，有很多已经被升级应用；去年还在展望自动驾驶开放平台，今天吉利等自主汽车品牌已经领到了首批长三角区域无人驾驶测试牌照

汽车、信息、互联网等企业、研究院所、高校及各国政府纷纷加大对智能网联汽车及自动驾驶技术发展的部署。

早安晚安打卡本周是这些天中进步不明显的一周，因为前面度过了一周的中秋假期，稍微有点放松，加上这几天天气突然转凉，家里衣物要重新收拾整理，还有最近几天店里生意也开始忙碌起来了，无形之中我就少了很多自己学习整理的时间

加速汽车智能化：解析自动驾驶与车联网的Java库应用技巧前言随着自动驾驶和车联网技术的发展，开发人员需要强大的工具和资源来构建智能交通系统。

不同于人脸识别等单一算法，自动驾驶汽车需要面临错综复杂的道路状况，对于信号的高速传输、大量的数据处理与数据的长期追溯提出极其严苛的要求。

作者/阿宝编辑/阿宝出品/阿宝1990自动驾驶软件介绍自动驾驶底层操作系统及软件架构底层可以包括多种芯片，以太网通信+中间件保证网络通信和不同OS任务分配的确定性AutomotiveuC，单片机，如英飞凌

CoFF摘要引言CoFF方法实验结论摘要为了减少传输的数据量，最近提出了一种基于特征图的融合方法，作为自动驾驶汽车协同三维目标检测的实用解决方案。

V2VNet摘要引言方法WhichInformationshouldbeTransmittedLeveragingMultipleVehicles实验结论摘要在本文中，我们探索了使用车对车(V2V)通信来提高自动驾驶车辆的感知和运动预测性能

文章均为学习整理笔记，分享记录为主，如有错误请指正，共同学习进步。

进入2022年，自动驾驶的商业化正在按下快进键。过去几年，尽管自动驾驶的技术迭代速度不断加快，但商业化一直是横亘在所有自动驾驶从业者面前的一座大山。

imageimage目标检测是人工智能应用比较成熟的领域，不仅要能够识别出图片的目标，还要定位其位置，在自动驾驶方面会是一个基础的场景。

机器学习的概述诞生现实生活许多领域的问题不能通过显式编程实现，比如制造自动驾驶汽车、智能工厂、规模农业、计算机视觉等等，一种好的实现方式是通过学习算法让计算机自己学习如何做。

自动驾驶这个词汇火了很长时间，现在依然热度不减。虽然我们经常提起，但可能并不能对它进行一个确切的定义，而汽车行业内的研发和已经上市的产品在自动驾驶方面处于什么水平呢？今天就随小编一起了解一下吧。

级的高性能、高可靠、高安全、广覆盖的车规MCU产品——“控之芯”E3系列，该系列产品采用台积电22nm车规工艺，集成了多达6个CPU内核，主频最高达到800MHz，可覆盖线控底盘、制动控制、BMS、ADAS/自动驾驶运动控制

背景概述随着自动驾驶、车联网等技术突飞猛进的发展，汽车中包含的软件越来越多。如何保证这些软件的质量就成了重中之重。

前言激光雷达——在智能驾驶领域已经不再是陌生的传感器，被大部分车企和智能驾驶公司看作“实现高级别自动驾驶的必要传感器”。

以下是2024年人工智能产业发展的十大趋势：自动驾驶技术的普及化随着科技的飞速发展，自动驾驶技术正逐渐走向普及。这一创新技术将进一步改善交通安全和交通效率，有望成为城市出行的标准选择。

从更长远的行业变革周期来看，智能驾驶的技术迭代还在继续，叠加电子电气架构的深度集中变革，以及愈演愈烈的价格战，横亘在自动驾驶玩家们面前的挑战并未减少。

在现实生活中，行人检测在车站、商场等场所的人流量检测、汽车的自动驾驶技术、智能交通、健身房辅助教学、电影拍摄中动作捕捉等多种场景中被广泛应用。然而，行人检测通常伴随着遮挡，

做一个断舍离的系列文章通常情况下，很多人会把整理看作是一个无趣又繁琐的家务劳动。但我会告诉你，在每个人的一生当中，至少都应该学一次全面的整理。整理不是简单的归纳和扔东西，它是一个决策和判断的过程。这不光是对物品的取舍，更是审视自己生活的一种方式。也有不少人把整理收纳当作一件事，其实整理是有先后顺序。有些人会误解，整理就是扔东西，但是其实并不然。它是一个有选择有意识的，为自己保留合适物品的过程。做完

评判现有物体检测算法在自动驾驶领域是否可行。

光糖果Autosar2022-02-1408:08特斯拉仪表板打造全自动驾驶汽车所需的技术堆栈是什么？公司和研究人员对该问题的答案存在分歧。

AUTOSAR是什么呢？是一个规范，不是一个代码库和互联网世界“talkischeap，showmethecode”不同，制造立国的国家喜欢规范，无规矩不成方圆。AUTOSAR是欧洲主导的规范，基本等同于是德国主导的。还有一个典型的例子，TRON是日本的操作系统规范。特斯拉使用autosar吗？至少目前看来是没有，首先特斯拉并不是AUTOSAR联盟的成员。这张图不是最新的，不过最新的官网上没有。B

LivoxHorizon资料据Livox官网介绍，Horizon的探测距离为260米，水平视场角（HFOV）81.7°，可以覆盖10米内的4条车道，搭载5个Horizon的自动驾驶系统可以实现360°的全区域探测

本文章属个人学习整理的对应笔记，学习内容来尚硅谷的培训课，有兴趣的同学可以跳转下方链接【云原生Java架构师的第一课K8s+Docker+KubeSphere+DevOps】https://www.bilibili.com

这一次，特斯拉的翻车事故暴露了其自动驾驶系统AutoPilot的辣鸡。事情发生在台湾。当天上午6点44分，光线条件还算不上极端，一辆货车侧翻在地，后续来车纷纷避让。一辆行驶在快车道

今天是什么日子起床：今天早上6:01起床，起来喝了一杯水，洗脸刷牙脸上擦香香，6:17带狗狗出来遛一下，写个晨间日记，早上好呀，各位朋友们。就寝：昨天晚上是将近12点才睡觉吧，嗯夜里做梦了，梦见自己被枪打了，但是没死，待会儿看一下查一下解一下梦看是怎么回事。天气：今天天气不错，20多度到30多度，温度比较适宜吧心情：心情很不错哟，星期二把一些工作持续的完成掉，一项一项的去清理掉，往前赶往前做。纪念

(2)无人机、自动驾驶车辆全局路径规划、局部路径规划都是在全局坐标系下完成。

Abstract大多数自动驾驶的物体检测方法通常假设训练和测试数据之间的特征分布一致，但当天气差异显著时，情况并非总是如此。在晴朗天气下训练的目标检测模型在大雾天气下可能由于域间隙而不够有效。

比如，走路，吃饭，以及《思考快与慢》中，提到的系统一处理的所有事情，几乎都是属于自动驾驶模

该技术主要应用于自动驾驶、机器人

APMPlanner2.0：专为ArduPilot自动驾驶仪设计的调参工具，具备直观的图形界面，简化了复杂的配置过程。用户可以轻松设置飞行模式、电机方向、遥控器映射等，同时实时查看飞行状态。

自动驾驶学习-DCU自学内容，有错误联系我更正汽车分布式EEA是传统的汽车电子电气架构，但随着现在汽车的智能化，传统EEA的结构已经显得冗余。

目录前言1.BEVFormer实战前言自动驾驶之心推出的《国内首个BVE感知全栈系列学习教程》，链接。

目录前言0.简述1.算法动机&开创性思路2.主体结构3.损失函数4.性能对比总结下载链接参考前言自动驾驶之心推出的《国内首个BVE感知全栈系列学习教程》，链接。

我们这种反应会像自动驾驶仪一样，根本不用思考。这种反应是我们用来对待威胁到我们的自我意识的情形时的一种行为方式，称为我们的顶牌。我第一想逃避的是批评与嘲笑，第二想逃避的是拒绝与麻烦。我的第一顶牌

机器学习已被广泛应用于各种领域，如自动驾驶、医疗

所以人的大脑的作用会越来越重要，手、脚、眼、耳、鼻、触觉会被机械臂、rpa、自动驾驶、双足机器人、OCR、图像识别、nlp、压力传感器、分子传感器这些取代。

自动化反应的确限制了我们与这个世界的接触面积，将处理信息的范围禁锢的越来越狭隘.张口就来的我们，就像一台超级计算机一样，瞬间给予发生在我们身上的事件一个快速的回应.但是我们并不是计算机，我们的大脑并没有精确的分析体系；我们的自动化反应都来自于以往的经验和奢社会文化.以至于我们的反应都是及其个性化、主观化、偏见化、扭曲化.只要是我们自动化实现的反应，许多时候我们都会后悔.打骂孩子、误会、理解错误、偏

在上午，小雄鹰们陆陆续续前来报道，之后学习整理内务，换好军装后小雄鹰们都变的精神帅气了不少。

月26日消息，通用汽车旗下无人驾驶部门Cruise通报了其受到美国司法部及美国证券交易委员会问询一事，所受的问询与其2023年10月2日发生的一起事故有关，在该起事故后，美国加州暂停了通用Cruise自动驾驶汽车上路

==本系列所有代码在文章底部，每一章节代码可独立编译运行==随着科技的飞速发展，自动驾驶技术正逐渐成为现实。而在自动驾驶技术中，感知是至关重要的一个环节。

本专栏主要是深度学习/自动驾驶相关的源码实现,获取全套代码请参考简介IoU（IntersectionoverUnion）是一种测量在特定数据集中检测相应物体准确度的一个标准，通常用于目标检测中预测框（boundingbox

背景随着产品的不断迭代，外部停车场的铺开，PAVP车辆需要应对的场景将越来越复杂，因此整体算法泛化能力的提升显得尤为关键。为了打磨巡航规划的能力，算法架构应当设计的更为灵活，可以针对使用场景迁入更为先进有效的算法，同时也可以更好的结合现有成熟的仿真平台进行算法的离线调优；此外考虑到产品的设计需求以及硬件算力的限制，算法性能的优化也是十分重要的课题。算法架构图总体算法架构图图1总体架构图为了增强算法

目录1.背景...32.泊车模块架构图...43.泊车规划模块信号...53.1输入信号...53.2输出信号...54.模块预处理...64.1坐标系转换...64.2车库及轨迹处理策略...75.泊车规划模块算法设计...85.1泊入规划模块...85.1.1泊入状态机...85.1.2Init状态...95.1.3RotateDown状态...115.1.4RotateUp状态...145.

同程旅行数据显示，消息发布半小时内，同程旅行平台新加坡相关搜索热度较前日同一时段上涨340%，春节假期期间往返新加坡的机票搜索量较前日同一时段上涨超过5倍第二、小马智行获跨省自动驾驶重卡许可，成为首家获得跨省自动驾驶重卡示范应用许可的企业

Navigation2是什么Nav2是ROS导航的综合控制服务，类似人类的小脑控制人类的行走及身体平衡，Nav2针对移动和地面机器人提供支持的自动驾驶车辆的相同类型的技术，经过优化和改造。