自动驾驶第103页

自动驾驶名词学习

AEBautonomousEmergencyBraking自动紧急刹车系统。AEB系统采用雷达测出与前车或者障碍物的距离，然后利用数据分析模块将测出的距离与警报距离、安全距离进行比较，小于警报距离时就进行警报提示，而小于安全距离时即使在驾驶员没有来得及踩制动踏板的情况下，AEB系统也会启动，使汽车自动制动，从而为安全出行保驾护航。LCC车道居中控制ALC智能辅助变道ACC自适应巡航控制.自适应巡航

xiongzhengxiang·2022-11-22 16:48

萌新SI·2022-11-22 16:17

zdy3312·2022-11-22 16:16

【自动驾驶工程师的自我修养】自动驾驶技术体系及相关术语（随时更新）

一、自动驾驶技术体系目前可预见的一种自动驾驶解决方案就是：通过GPS等地图定位技术，自动驾驶汽车进行全局路径规划，首先找到一条从出发地到目的地的可行路径（如当今的一些导航软件所具备的路径导航功能，避开拥堵和施工道路的功能

Pinoxchio·2022-11-22 16:45

TOF传感器、摄像头传感器、超声波传感器、激光雷达、毫米波雷达

目录一、传感器总结二、TOF传感器三、摄像头传感器四、超声波传感器五、激光雷达六、毫米波雷达七、参考文献该文是应用于自动驾驶的传感器的学习总结一、传感器总结二、TOF传感器1、ToF是飞行时间（TimeofFlight

Zaya.510·2022-11-22 16:44

浅谈自动驾驶ODC

名词解释英文缩写英文全称汉语名称ODCOperationalDesignCondition设计运行条件ODDOperationaldesignDomain设计运行范围OEDRObjectandeventdetectionandresponse目标及事件的检测和响应MRMMinimalRiskManoeuvre最小风险操作MRCMinimalRiskCondition最小风险条件ODC和ODD相较于

Zuo丶·2022-11-22 16:11

自动驾驶名词-待整理

ACC自适应巡航、AEB自动紧急制动、LKA车道保持辅助等，不同的功能有不同的工作条件，像是AEB跟ACC或者ICA（智能巡航）系统的功效是有重叠的，不能同时工作。ADAS通常包括以下系统：1、导航系统；2、实时交通系统TMC（TrafficMessageChannel）；3、电子警察系统ISA（IntelligentSpeedAdaptation或IntelligentSpeedAdvice）；

sky8336·2022-11-22 16:07

详述人工智能在自动驾驶中的应用

自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监

小白学视觉·2022-11-22 16:03

MMRotate 全面升级，新增 BoxType 设计

它将目标检测从水平框扩展到旋转框，为场景文字、遥感影像、自动驾驶等领域的应用打下了基础，为学术界和产业界提供了高效强大的基准模型。

OpenMMLab·2022-11-22 16:03

自动驾驶常见英文缩写

常见自动驾驶英文缩写自动驾驶等级介绍ABCDEFHILMNOPRSTU自动驾驶等级介绍L0：人工驾驶，驾驶员执行全部的驾驶任务，主要是一些预警和提示功能，常用的传感器有摄像头（前视、环视、座舱等）、毫米波雷达

泠山·2022-11-22 16:30

自动驾驶行业与就业、技术

目录入门：大佬的学习笔记：就业控制软件定义APA自动泊车系统感知入门：自动驾驶学习资料合集-知乎万字长文带你入门无人驾驶车硬件-知乎道路车辆功能安全标准-ISO26262-简书百度云智教育智能网联汽车研发工程师第一期

牛仔很忙^·2022-11-22 16:00

自动驾驶相关功能名词和汽车名词解释

目录一、自动驾驶分级二、功能简写和解释1、AASS2、ACC3、ACCS&G4、ACU5、ADAS6、ADB7、ADS8、AEB9、AES10、AFS11、AHBC12、ALC13、ALKS14、AMAP15

Zaya.510·2022-11-22 16:50

思腾合力自动驾驶 AI 解决方案，使其决策算法能变得更加智能和完善

|方案价值自动驾驶车端的实时处理以及云端训练。

Jericho2022·2022-11-22 14:36

史上最全 | 单目相机测距测速方法大盘点！

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自动驾驶之心·2022-11-22 12:20

基于深度学习的计算机视觉研究新进展（综述笔记）

深度学习的应用场景：图像搜索、自动驾驶、用户行为分析、文字识别、虚拟现实和激光雷达等等基于深度学习的计算机视觉同时可以对其他学科产生影响：在计算机图形学的动画仿真和实时渲染技术；材料领域的显微镜分析技术

everydaylucky·2022-11-22 12:08

自动驾驶感知算法实战4——语义分割网络详解（DeepLabV3、FCN、UNet等）

自动驾驶感知算法实战专栏：https://blog.csdn.net/charmve/category_12097938.html目录1什么是语义分割技术?

Charmve·2022-11-22 12:18

一文尽览 | 基于点云、多模态的3D目标检测算法综述！（Point/Voxel/Point-Voxel）

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自动驾驶之心·2022-11-22 10:00

3D目标检测算法调研&FCOS/FCOS3D/FCOS3D++算法介绍

但是对于自动驾驶来说，二维信息还不足以让汽车充分感知三维立体的真实世界，当一辆智能汽车需要在道路上平稳、安全地行驶时，它必须能感知到周围物体精确的3D信息，才能做出安全的决策。

主音贝斯手·2022-11-22 10:28

PPLiteSeg训练自己的数据集实现自动驾驶并爆改制作成API可供其他Python程序调用实时语义分割（超低延时）

一、前言PPLiteSeg是百度飞浆研发的一种兼具高精度和低延时的实时语义分割算法，目前已经开源。github地址：GitHub-PaddlePaddle/PaddleSeg:Easy-to-useimagesegmentationlibrarywithawesomepre-trainedmodelzoo,supportingwide-rangeofpracticaltasksinSemantic

Leonard2021·2022-11-22 09:29

PPLiteSeg实时语义分割预测结果输出控制无人车转向角度方向实现沿车道无人驾驶

PPLiteSeg训练自己的数据集实现自动驾驶并爆改制作成API可供其他Python程序调用实时语义分割（超低延时）_Leonard2021的博客-CSDN博客百度飞浆EISeg高效交互式标注分割软件的使用教程

Leonard2021·2022-11-22 09:29

PaddleSeg实现自动驾驶语义分割

原项目链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4203976建议直接通过上方链接进入原项目运行！！！图像分割套件PaddleSeg全面解析PaddleSeg——gitee地址PaddleSeg全流程跑通本示例的主要流程如下：准备环境：使用PaddleSeg的软件环境准备数据：用户如何准备、整理自定义数据集模型训练：训练配置和启动训练

KHB1698·2022-11-22 09:28

认识ROS（机器人操作系统）自动驾驶

文章目录前言一、ROS1、介绍ROS、安装和配置ROS环境2、安装ROS安装(ROS1)通过Docker容器安装（ROS2）3、环境变量设置4、创建ROS工作空间5、ROS文件系统导览/构建ROS软件包1）catkin软件包的组成：2）创建catkin软件包3）自定义自己的软件包6、理解ROS节点、话题（topic）、rostopic、rqt_graph7、ROS服务和参数8、ROS的rqt_co

快要瘦了的小林·2022-11-22 09:39

(CVPR 2017) Joint 3D Proposal Generation and Object Detection from View Aggregation

摘要我们提出了AVOD，一种用于自动驾驶场景的聚合视图目标检测网络。

fish小余儿·2022-11-22 08:03

如何学习新能源汽车技术？新能源汽车岗位选择。

新能源汽车、自动驾驶、大数据

明明就...·2022-11-22 08:21

行业安全解决方案｜腾讯打造汽车一体化安全防护，助力车企数字化安全

随着汽车智能化的发展，车联网、自动驾驶、车路协同等应用快速落地，汽车作为智能终端所产生的数据成指数级增长态势。

腾讯安全·2022-11-22 08:43

一篇文章让你了解ADAS-HIL测试方案

AdvancedDriberAssistantSystem），高级驾驶辅助系统，先进驾驶辅助系统，作用于辅助汽车驾驶，通过感知、决策和执行，帮助驾驶员察觉可能发生的危险，是提高安全性的主动安全技术，保障行驶安全，已成当前汽车装载必备系统；并普遍认为是实现自动驾驶

王小奎~·2022-11-22 08:12

滤波笔记二：运动模型（CV&CA&CTRV）

一些参考文章：自动驾驶算法-滤波器系列（三）——不同运动模型（CV、CA、CTRV、CTRA）的建模和推导__归尘_的博客-CSDN博客_cv运动模型滤波笔记

scoutee·2022-11-22 07:20

【数据科学赛】清华AIR-百度Apollo车路协同自动驾驶算法挑战赛 #计算机视觉目标检测 #¥80,000

CompHub·2022-11-22 07:46

超轻目标检测 | 超越 NanoDet-Plus、YOLOv4-Tiny实时高精度！

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自动驾驶之心·2022-11-22 07:42

深度学习模型C++部署TensorRT

TensorRT可用于对超大规模数据中心、嵌入式平台或自动驾驶平台进行推理加速。

柯西的笔·2022-11-22 05:11

最全的整理：毫米波雷达在检测、分割、深度估计等多个方向的近期工作及简要介绍

前情回顾在之前，我已经有介绍过毫米波雷达在2D视觉任务上的一些经典网络[自动驾驶中雷达与相机融合的目标检测工作（多模态目标检测）整理-Nacayu的文章-知乎]，总结概括而言，其本质上都是对视觉任务的一种提升和辅助

naca yu·2022-11-22 04:42

LIF-Seg 激光雷达与相机图像融合的三维激光雷达语义分割

LiDARandCameraImageFusionfor3DLiDARSemanticSegmentation暂时未发表论文地址：https://arxiv.org/abs/2108.07511摘要:相机和三维激光雷达传感器已经成为现代自动驾驶汽车的重要设备

阮扬才·2022-11-22 04:12

【论文复现】PointPainting: Sequential Fusion for 3D Object Detection论文学习及复现

论文学习（1）摘要camera和lidar都是自动驾驶领域很重要的传感器。但是，通过在几个主要的benchmark数据集上做实验发现，基于lidar的方法要优于基于lidar和camera融合的方法。

精致又勤奋的码农·2022-11-22 04:07

图解：卷积神经网络数学原理解析

PiotrSkalski编辑|Pita翻译：通夜（中山大学）、had_in（电子科技大学）原标题：GentleDiveintoMathBehindConvolutionalNeuralNetworks自动驾驶

人工智能学家·2022-11-22 04:03

史上最全综述 | 3D目标检测算法汇总！（单目/双目/LiDAR/多模态/时序/半弱自监督）

（单目/双目/LiDAR/多模态/时序/半弱自监督）2022-09-0209:06计算机视觉life”，选择“星标”快速获得最新干货本文转载自自动驾驶之心1摘要近年来，自动驾驶因其减轻驾驶员负担、提高行车安全的潜力而受到越来越多的关注

等待破茧·2022-11-22 02:40

3D目标检测(一)

加入自动驾驶行业有一段时间了，对积累的知识做记录也供日后备查同时也是做知识分享。做3D目标检测，首先要了解雷达坐标系和相机坐标系这两个坐标系和数据标注等方面的基础，下面结合kitti3D数据集来讲解。

Arnold-FY-Chen·2022-11-22 02:37

移动机器人室内定位技术综述

与自动驾驶车辆定位不同，小型移动机器人更需要的是定位精度。根据作业环境，小型移动机器人定位技术可以视为室内定位系统（IndoorLocationSystem,ILS）。

小白学视觉·2022-11-22 01:27

KITTI自动驾驶数据集可视化教程

本文介绍关于自动驾驶数据集KITTI的基本操作，包括Camera和LiDAR可视化教程，源码已上传：https://download.csdn.net/download/cg129054036/209076041

自动驾驶小学生·2022-11-22 00:01

【自动驾驶】基于采样的路径规划算法——RRT*（含python实现）

文章目录参考资料1.基本概念1.1基于随机采样的路径规划算法1.2RRT*算法概述1.3算法伪代码2.python代码实现参考资料路径规划|随机采样算法基于采样的运动规划算法-RRTRapidly-exploringrandomtree移动机器人路径规划算法综述路径规划算法RoboticPathPlanning:RRTandRRT*Sampling-basedAlgorithmsforOptima

CHH3213·2022-11-22 00:20

语义分割、实例分割

今天，它被广泛用于图像分类、人脸识别、物体检测、视频分析以及机器人及自动驾驶汽车中的图像处理等领域。图像分割技术是目前预测图像领…ht

Jumbo星·2022-11-21 22:16

《Deep Reinforcement Learning for Autonomous Driving: A Survey》笔记

BRaviKiran,IbrahimSobh,VictorTalpaert,PatrickMannion,AhmadA.AlSallab,SenthilYogamani,andPatrickPérez调研(D)RL在自动驾驶中的应用

learning_DRL·2022-11-21 21:26

“先粗后精”的实例分割，BPR：使用Crop-then-Refine的性能提高方法

BoundaryPatchRefinementforInstanceSegmentation论文：https://arxiv.org/pdf/2104.05239.pdf源码地址：https://github.com/tinyalpha/BPR0动机实例分割任务在自动驾驶和机器人领域广泛使用

我爱计算机视觉·2022-11-21 20:22

pip安装源：国内镜像，恢复默认源

因为最近的项目要求需要安装一个Argoverse-api，一个处理自动驾驶轨迹预测数据集的package，安装过程踩坑无数，主要的问题出在pip源上，因此特意记录一下。

Hector_mxy·2022-11-21 18:12

汽车云算力“竞速”，个性化进阶成新风向

今年以来，先是火山引擎推出以云为底座的产品解决方案（含汽车云），后是BATH陆续推出自己的汽车云解决方案，其中一直占据前排位置的阿里云，更是对外宣布了它与小鹏汽车合作的自动驾驶智算中心

liukuang110·2022-11-21 18:09

ROS、Cyber

现将部分资料汇总如下，便于后期学习：自动驾驶之轨迹规划3——Apo

牛仔很忙^·2022-11-21 18:35

L2搭载率连续两个月站上30%大关，车企加速产业链整合

本周，全球第四大汽车制造商Stellantis宣布，收购总部位于匈牙利的人工智能和自动驾驶软件开发商aiMotive，以推进全新STLAAutoDrive平台的技术开发落地。

高工智能汽车·2022-11-21 18:57

华玉通软发布“云雀”执行管理中间件，为智能驾驶关键应用提供确定性执行保障

现阶段，高级辅助驾驶和自动驾驶解决方案和应用的不断进化，对系统运行环境的

高工智能汽车·2022-11-21 18:26

从单车智能到车路协同，均胜电子正在加快智能驾驶商业化进程

进入2022年，自动驾驶迈入了商业化的关键期，但市场分层也开始越来越明显。一方面，L2级及以上智能辅助驾驶的搭载量在不断攀升，未来将成为量产车的标准配置。

高工智能汽车·2022-11-21 18:56

Python 机器学习实战 —— 监督学习（下）

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。

chinaherolts2008·2022-11-21 16:22

自动驾驶基础架构

1.关于自动驾驶基础架构基础架构在互联网行业中，是一个相对比较成熟的领域。然而在自动驾驶领域，却是一个新鲜的话题。基础架构的工作包括硬件、onboard（车载系统）、云端三大板块。

瞻邈·2022-11-21 14:42

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