自动驾驶激光雷达第16页

冲刺港股IPO，速腾聚创「承压」

对于「光鲜」的激光雷达公司来说，当下最难的问题是：如何说服投资者相信，前装市场能够按照预期定点订单兑现。今年，作为国内高阶智驾头部车企之一的华为，在陆续推出的新车型上开始「降本」。

高工智能汽车·2024-01-02 10:50

英伟达「摊牌」，朋友变对手

对于曾经拿着英伟达的GPU进行自动驾驶系统开发的初创公司来说，可能未必会想到：某一天，这家全球GPU巨头，曾经的合作伙伴会成为自己的直接竞争对手。

高工智能汽车·2024-01-02 10:49

自动驾驶的时代，人类真的准备好了吗？

北京时间3月20日凌晨，据美国亚利桑那州当地警方称，一名女性在过马路时被一辆Uber无人驾驶SUV撞倒并最终死亡。该Uber无人驾驶SUV正处在无人驾驶模式，当时车上还坐着一名司机，一名女性在人行道外穿过一条四车道道路时被它撞倒，后被送往医院，并最终因抢救无效死亡。事发当时，uber无人驾驶车没有做出减速、刹车等应对措施，技术方面没有检测到横穿马路的行人。虽然造成此次事故的主要责任在于行人，但是自

鱼肚白blue·2024-01-02 10:06

自动驾驶论文

文章目录一、ConvolutionalSocialPoolingforVehicleTrajectoryPrediction二、QCNet：Query-CentricTrajectoryPrediction三、VectorNet:EncodingHDMapsandAgentDynamicsfromVectorizedRepresentation一、ConvolutionalSocialPoolin

wholetus·2024-01-02 08:41

车载毫米波雷达及芯片新趋势研究3--自动驾驶、国产替代与外延场景需求快速增长打开市场空间

3.1多传感器融合路线优势将不断扩大，引发更多毫米波雷达及芯片需求纯视觉自动驾驶路线是通过以光学摄像头为传感器结合大量算法训练以模拟人类视觉驾驶为逻辑的自动驾驶方案。

奔袭的算法工程师·2024-01-02 08:37

基于OpenCv的车道检测

项目背景和步骤车道检测是自动驾驶领域不可或缺的一环具体步骤如下：一、将图像灰度化，并进行适度的高斯滤波，剔除干扰二、利用Canny边缘检测，检测出车道和其它物体的边缘三、使用ROI区域截取，截取需要的部分

会的东西有点杂·2024-01-02 07:03

什么是数据标注

数据标注的应用范围非常广泛，涵盖了多个领域，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别、医学图像分析、自动驾驶等。以下是一些常见的数据标注示

即兴小索奇·2024-01-02 02:58

数字孪生技术的未来预测

就像前两年高精地图和车载雷达技术方案用于自动驾驶一样，本身技术方向就错的！现在大部分都得推倒重来了一遍！不知道又要累垮多少程序员。我们很

GIS工具-gistools2021·2024-01-02 00:27

2019自动驾驶回顾

对于自动驾驶行业而言，2019年是直面现实的一年。自动驾驶技术的发展比业界想象的要困难许多，尤其是L3至L5级的高级别技术。

开车的Amos·2024-01-02 00:08

ROS TF坐标变换 - 静态坐标变换

比如机器人底盘上安装了一个激光雷达，他和底盘组成一个

万俟淋曦·2024-01-02 00:15

02关于国内外研究团队做物联网的汇总

操作系统、云、应用安全分析网络犯罪应用AI/ML/NLP和程序分析数据隐私二进制分析【团队网站】https://www.xing-luyi.com/二、加州大学尔湾分校智能系统安全实验室【团队主要研究内容】自动驾驶和智能交通系统安全机器学习安全自动化软件漏洞检测无人机的机器人系统安全传感器安智能家居

雨兮雨·2024-01-01 23:59

问题描述：智能驾驶中的FSD是什么意思。

问题描述：FSD在智能驾驶领域通常指的是"FullSelf-Driving"，即全自动驾驶。这表示汽车具备了足够的智能和技术，能够在不需要人类干预的情况下完成所有驾驶任务。

神笔馬良·2024-01-01 17:36

AI多多：人工智能的魅力与无限可能

无论是智能手机，智能家电，还是自动驾驶汽车，人工智能都在以其独特的方式，为我们的生活带来前所未有的便利。然而，对于大多数人来说，人工智能仍然是一个高深莫测的领域，既充满神秘色彩，又让人望而生畏。

西瓜视频仙王吖·2024-01-01 15:58

Self-Driving Cars 专项课程-Safety for Self-Driving Cars

本周,我们将深入探讨基础知识关于将安全性融入自动驾驶汽车设计的。本单元中，我们将讨论最近的一些自动驾驶车的碰撞报告，然后我们会正式定义自动驾驶车的安全概念,并讨论最常见的危险源。

m0_37860076·2024-01-01 14:50

Coursera自动驾驶课程第4讲：Safety Assurance for Autonomous Vehicles

在上一讲《Coursera自动驾驶课程第3讲：Self-DrivingHardwareandSoftwareArchitectures》中我们了解了自动驾驶汽车常用的传感器和硬件组件、软件系统。

自动驾驶小学生·2024-01-01 14:19

Apollo自动驾驶：新一代智能交通革命的引擎

前言「作者主页」：雪碧有白泡泡「个人网站」：雪碧的个人网站ChatGPT体验地址文章目录前言1.单元测试基础2.集成测试指南3.持续集成与自动化测试结论工程化测试：Apollo的单元测试与集成测试指南在开发现代Web应用程序时，测试是确保代码质量和应用程序稳定性的关键步骤。Apollo作为流行的GraphQL客户端框架，也需要进行充分的测试来验证其功能和性能。本文将为你提供关于Apollo的单元测

雪碧有白泡泡·2024-01-01 08:45

驾驶人类未来：Apollo自动驾驶系统的影响力

前言「作者主页」：雪碧有白泡泡「个人网站」：雪碧的个人网站ChatGPT体验地址文章目录前言1.什么是自定义指令？2.Apollo中的自定义指令2.1查询中的自定义指令2.2变更操作中的自定义指令3.自定义指令的实现结论文章目录前言1.什么是自定义指令？2.Apollo中的自定义指令2.1查询中的自定义指令2.2变更操作中的自定义指令3.自定义指令的实现结论自定义指令与Apollo：定制化数据查询

雪碧有白泡泡·2024-01-01 08:13

1%的改变

人类的大脑就像自动驾驶的汽车一样，能够支配许多自动的日常行为，而且节约能量。这些自动发生的行为便是我们养成的习惯。无论是好是坏，我们的习惯都会影响我们，如果想要改掉坏习惯，要做的就是重写我们的大脑。

马明洋河南信阳·2024-01-01 07:41

今年努力输出的嵌入式Linux视频

下面是合作的官方前面发的宣传文章，今天我也分享一下：对于研究SLAM、自动驾驶、工业3D视觉的小伙伴来说，Linux开发现在已经越来越重要。

良知犹存·2024-01-01 06:44

万字长文谈自动驾驶occupancy感知

文章目录prologuepaperlistVision-basedoccupancy:1.[MonoScene:Monocular3DSemanticSceneCompletion[CVPR2022]](https://arxiv.org/pdf/2112.00726.pdf)2.[Tri-PerspectiveViewforVision-Based3DSemanticOccupancyPredi

_cv_·2024-01-01 04:11

亲爱的程序猿们，元旦快乐！

软件开发将进入“自动驾驶”时代，程序员们可以坐享其成，让AI助手帮你们写代码，你们只需负责验收和吐槽。代码审查将变得更加有趣，不再是枯燥

AnyaPapa·2024-01-01 03:56

语义分割的应用及发展

语义分割可用于自动驾驶车辆、医学影像处理、机器人视觉以及图像搜索等领域。本篇文章将从以下方面阐述语义分割的基本原理、应用场景、算法模型以及未来发

从懒虫到爬虫·2024-01-01 03:23

计算机视觉（CV）技术的优势和挑战

计算机视觉（CV）技术的优势和挑战可以通过以下例子进行说明：优势：自动驾驶汽车：CV技术可以通过识别道路、交通标志和其他车辆来实现自动驾驶。

天玑y·2024-01-01 02:25

Apollo自动驾驶系统：实现城市可持续交通的迈向

前言「作者主页」：雪碧有白泡泡「个人网站」：雪碧的个人网站ChatGPT体验地址文章目录前言引言：1.什么是微服务架构？2.微服务架构的组成要素3.微服务架构的挑战和解决方案4.微服务架构的可扩展性和弹性第二部分：结合应用：构建可扩展的应用程序1.如何结合使用Apollo和微服务架构？2.构建可扩展的数据图和查询语句3.处理跨服务的数据一致性和事务4.监控和故障处理结论总结引言：在现代软件开发中，

雪碧有白泡泡·2023-12-31 23:08

Apollo自动驾驶：改变交通运输的游戏规则

前言「作者主页」：雪碧有白泡泡「个人网站」：雪碧的个人网站ChatGPT体验地址文章目录前言1.Apollo缓存层2.本地状态管理库3.离线同步和冲突解决4.离线数据同步和离线优先策略结论构建离线应用：Apollo与本地状态管理在现代Web应用程序的开发中，离线功能已经变得越来越重要。用户希望能够无需依赖强大的网络连接，仍然能够使用应用程序的部分或全部功能。在这种情况下，Apollo与本地状态管理

雪碧有白泡泡·2023-12-31 23:07

深度学习与Apollo自动驾驶：创造智能驾驶的未来

前言「作者主页」：雪碧有白泡泡「个人网站」：雪碧的个人网站ChatGPT体验地址文章目录前言1.Apollo缓存层概述2.缓存策略的重要性3.缓存策略的配置4.数据层次结构的管理结论文章目录前言1.Apollo缓存层概述2.缓存策略的重要性3.缓存策略的配置4.数据层次结构的管理结论缓存策略与Apollo：优化网络请求性能在现代Web应用程序的开发中，网络请求的性能是非常重要的。快速获取数据并提供

雪碧有白泡泡·2023-12-31 23:07

Apollo自动驾驶：从概念到现实的里程碑

前言「作者主页」：雪碧有白泡泡「个人网站」：雪碧的个人网站ChatGPT体验地址文章目录前言1.ApolloClient2.ApolloServer3.ApolloFederation4.ApolloTracing5.ApolloCodegen6.ApolloLink7.其他工具和框架结论Apollo生态系统探索：更多工具与框架的介绍Apollo是一个强大的GraphQL生态系统，提供了丰富的工具

雪碧有白泡泡·2023-12-31 23:05

三. LiDAR和Camera融合的BEV感知算法-BEVFusion

目录前言0.简述1.算法动机&开创性思路2.主体结构2.1相机支路2.2点云支路2.3Fusion3.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

爱听歌的周童鞋·2023-12-31 22:38

自动驾驶学习笔记（二十四）——车辆控制开发

#Apollo开发者#学习课程的传送门如下，当您也准备学习自动驾驶时，可以和我一同前往：《自动驾驶新人之旅》免费课程—>传送门《Apollo开放平台9.0专项技术公开课》免费报名—>传送门文章目录前言控制算法控制标定控制协议控制代码控制调试控制评价总结前言见

Mr.Cssust·2023-12-31 19:36

【论文阅读】OccNeRF: Self-Supervised Multi-Camera Occupancy Prediction with Neural Radiance Fields

3D占用预测则不同，其关注场景的几何重建，但多数方法需要从激光雷达点云获取的3D监督信号。本文提出OccNeRF，一种自监督多相机占用预测模型。首先使用图像主干提取2D特征。

byzy·2023-12-31 11:09

LOAM: Lidar Odometry and Mapping in Real-time 论文阅读

论文链接LOAM:LidarOdometryandMappinginReal-time0.Abstract提出了一种使用二维激光雷达在6自由度运动中的距离测量进行即时测距和建图的方法距离测量是在不同的时间接收到的

KrMzyc·2023-12-31 08:29

自动驾驶学习笔记（二十三）——车辆控制模型

#Apollo开发者#学习课程的传送门如下，当您也准备学习自动驾驶时，可以和我一同前往：《自动驾驶新人之旅》免费课程—>传送门《Apollo开放平台9.0专项技术公开课》免费报名—>传送门文章目录前言运动学模型动力学模型总结前言见

Mr.Cssust·2023-12-31 08:09

《中国机长》

机长刘传健在自动驾驶完全失灵，仪表盘损坏，无法得知飞行数据的情况下，展示出惊人的冷静和高超的驾驶技术，完全靠目视人工操作，将飞机安全降落成都双流机场，确保了机上乘客生命安全，成功化解了一场飞行灾难。

秋天里的小树叶·2023-12-31 05:23

为什么自动驾驶汽车不需要激光雷达？

开发和生产自动驾驶汽车所需的技术是什么?生产商和研究机构对这个问题的答案存在着一些分歧。自动驾驶的方法范围从摄像头和计算机视觉的组合发展到计算机视觉和先进传感器的组合。

鹤子青云上·2023-12-31 04:19

【源码汇总】基于RGB-D相机的三维重建总览包括静态与动态三维重建

今天想和各位伙伴分享一些有趣的三维重建方面的工作，同时，本篇文章也是三维匠一路走来接触的相关工作的总览，后续三维匠会继续分享AI与三维重建方面的工作，希望各位伙伴能持续关注~近年来，随着AR，VR，虚拟试衣，自动驾驶等领域的兴起

AI杰克王·2023-12-31 02:14

SLAM学习入门--什么是回环检测

比如GPS，激光雷达007什么是紧耦合、松耦合？优缺点008你认为室内SLAM与自动驾驶SLAM有什么区别

搬砖成就梦想·2023-12-30 23:43

Python 机器学习实战 —— 监督学习（上）

从智能家居、自动驾驶、无人机、智能机器人到人造卫星、安防军备，无论是国家级军事设备还是广泛的民用设施，都充斥着AI应用的身影。

AI小白龙*·2023-12-30 21:56

什么是计算机视觉

计算机视觉在许多领域和行业中具有广泛应用，如自动驾驶、医疗影像分析、无人机、智能监控、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等。随着深

人工智能技术与咨询·2023-12-30 18:15

人工智能与人类的关系：挑战与机遇

在交通领域，自动驾驶汽车和智能交通系统能够有效地缓解交通拥堵

AigcFox6271·2023-12-30 16:01

经典文献阅读之--OccNeRF(基于神经辐射场的自监督多相机占用预测)

它为自动驾驶规划和导航提供了详细信息。然而，大多数现有方法严重依赖于激光雷达点云来生成占据地面真实性，而这在基于视觉的系统中是不可用的。

敢敢のwings·2023-12-30 15:51

LIO-SAM：Livox-Mid-360点云适配

前言：原版的LIO-SAM代码支持的雷达类型都是机械旋转式激光雷达，其主要特点是点云数据以线束顺序进行排列，LIO-SAM中对于角特征和面特征的提取也是利用了这一特点，数据没有线束的然而固态激光雷达的点云概念

Jiqiang_z·2023-12-30 14:46

深度学习：走向智能时代的引擎

从语音识别到图像处理，从自动驾驶到医学诊断，深度学习的应用无处不在，给我们的生活和工作带来了深刻的变革。

若忘即安·2023-12-30 11:36

Livox-Mid-360 固态激光雷达ROS格式数据分析

前言：Livox-Mid-360官方采用livox_ros_driver2ROS功能包发布ROS格式的数据，livox_ros_driver2可以把Livox原始雷达数据转化成ROS格式并以话题的形式发布出去。下面列举一些雷达的基本概念：点云帧：雷达驱动每次向外发送的一组雷达数据集合称为一帧雷达数据。如果帧率是10HZ，那么每帧点云数据是100ms内雷达扫描的点云集合。每发布一次toptic就是一

Jiqiang_z·2023-12-30 07:17

0开始配置Cartographer建图和导航定位

0开始配置Cartographer日期：12-19硬件：激光雷达+IMU小车的tf变换：建图配置lua文件配置：my_robot.luainclude"map_builder.lua"include"trajectory_builder.lua"options

方小生–·2023-12-30 06:35

【algorithm】自动驾驶常见常考的几个模型和推导（每次面都看一遍），顺便总结自己遇到的考题经验不断更新

写在前面本来快达成目标了，没想到公司遭受了问题，公司和同事我感觉还是挺好的，有国企的正规也有小企业的灵活，大家都很有学习欲望。作为本次再次复习回忆如下：把之前面试准备的机器学习（基本搬运到CSDN平台了）、规划（基于之前的公司同事教导和常见算法轨迹latticeem路径dijiastarrrtrrt*）、控制（控制器和模型），工具链（matlabiderepogitanacondaroslinux

HERR_QQ·2023-12-30 05:06

【读书笔记-MIT决策算法】1.简介

目录1.1决策（DecisionMaking）1.2应用1.2.1飞行器防撞1.2.2自动驾驶1.2.3乳腺癌筛查1.2.4金融消费与投资组合配置1.2.5分布式野火监测1.2.6火星科学探索1.3方法

人工智障2.0·2023-12-29 22:57

乒乓球机器人庞伯特挑战世界冠军邓亚萍，快速圆冠军梦

人工智能，自动驾驶，传菜机器人，智能设计师……，一个又一个的机器人被设计出来，让人们看得眼花缭乱，惊奇不已。

六月的自留地·2023-12-29 20:06

机器学习模型可解释性的结果分析

模型的可解释性是机器学习领域的一个重要分支，随着AI应用范围的不断扩大，人们越来越不满足于模型的黑盒特性，与此同时，金融、自动驾驶等领域的法律法规也对模型的可解释性提出了更高的要求，在可解释AI一文中我们已经了解到模型可解释性发展的相关背景以及目前较为成熟的技术方法

叁苏言·2023-12-29 20:05

深度学习在语义分割中的进展与应用

这项任务在从自动驾驶汽车到医学成像的各种应用中都具有深远的影响。深度学习的出现显著提高了语义分割模型的功能和准确性。本文深入探讨了深度学习在语义分割中的作用，讨论了其演变、方法、当前趋势和未来前景。

无水先生·2023-12-29 18:21

自动驾驶行业的算法工程师该如何打破35岁危机？

从行业视角看，自动驾驶正在快速变革期，整个产业处于爆发的初期。这个过程中，整个产业的所有参与者都被席卷在内，快速变化，迅速洗牌。

dmengyuan·2023-12-29 17:32

推荐频道

自动驾驶激光雷达