自动驾驶

面向自动驾驶的高精度地图框架解析和实战

来源：每日自动驾驶（hdmap）目前行业并没有通用的标准（OpenDrive并不是为自动驾驶设计的），Autoware自动驾驶系统的矢量地图和地图引擎计划使用Lanelet2，本文我们就来了解并且上手一下
智能交通技术·2022-11-21 14:40

超越YOLO v5的最强算法矩阵来啦！目标检测，只要这一个就够了！

目标检测作为计算机视觉领域的顶梁柱，不仅可以独立完成车辆、商品、缺陷检测等任务，也是人脸识别、视频分析、以图搜图等复合技术的核心模块，在自动驾驶、工业视觉、安防交通等领域的商业价值有目共睹。
人工智能与算法学习·2022-11-21 14:08

无人驾驶实践进阶——ROS

无人驾驶实践进阶——ROS目录与Overview目录：Overview:背景介绍自动驾驶对于编程框架需求较高ROS为一个机器人编程框架概述ROS历史特点松耦合，集中式管理的节点管理器(Master)关键概念
New、Light·2022-11-21 14:02

Apollo星火计划学习笔记第一讲——学习自动驾驶

2.1上机2.1.1CyberRT(通信)2.1.2感知2.1.3决策规划2.2上车2.2.1**车辆适配**2.2.2**车辆集成**2.2.3**测试与调车**三、概述四、问题解答：零、目录准备工作：自动驾驶工作原理人开车与自动驾驶开车转换一
我宿孤栈·2022-11-21 14:31

解读人工智能的2021：回顾那些激动人心的重大突破

AphaFold2成功预测98%蛋白质结构，预训练大模型迎来大爆发，自动驾驶迈入商业化试点探索新阶段，元宇宙概念东风劲吹，首个关于AI伦理的全球协议通过，商汤科技
AI_Pro·2022-11-21 14:22

自动驾驶仿真进阶学习框架

自动驾驶仿真杂记仿真的必要性和现状仿真能力要求开发能力要求自动驾驶主要系统架构传感器建模的基本原理动力学仿真的基本知识深度学习技术测试能力要求在环系统构建方法测试场景自动化生成边缘测试用例挖掘测试用例编写管理误差模型建模与分析参考仿真的必要性和现状自动驾驶仿真界有一句流传很广的话
NeilSwift·2022-11-21 14:21

机器人操作系统、自动驾驶等研发工具整理

AwesomeRoboticTooling避免造轮子之前你要知道轮子的存在。这个列表致力于收集各种开源免费的软硬件开发资源，可为职业机器人开发提供帮助。目录AwesomeRoboticTooling项目管理和交流文档与展示需求与安全架构与设计框架与技术栈开发环境编程和运行模板构建和部署单元测试与集成测试错误修正检测与格式化DebuggingandTracing版本控制模拟动力学机械学传感器处理标定
canmoumou·2022-11-21 13:37

SLAM综述阅读笔记二：Simultaneous Localization and Mapping: A Survey of Current Trends in Autonomous（2017）

转自【第八篇SLAM：自动驾驶当前趋势综述-知乎】说明该总结主要是针对自动驾驶《SimultaneousLocalizationAndMapping:ASurveyofCurrentTrendsinAutonomousDriving
light169·2022-11-21 13:04

resnet50代码_MindSpore实现ResNet50详解（附单机+集群代码）

作为深度学习领域的最重要的应用场景之一，在手机拍照、智能安防、自动驾驶等场景均有广泛的应用。同时也出现了一批经典的网络，如AlexNet、ResNet等。
weixin_39645308·2022-11-21 13:34

Yolov5系列AI常见数据集(1)车辆,行人,自动驾驶,人脸,烟雾

下述所有数据可在下方二维码公众号回复：数据大礼包获得！！！Fashion-MNIST图像数据集（200.4MB）每个训练和测试样本都按照以下类别进行了标注：标注编号描述0T-shirt/top（T恤）1Trouser（裤子）2Pullover（套衫）3Dress（裙子）4Coat（外套）5Sandal（凉鞋）6Shirt（汗衫）7Sneaker（运动鞋）8Bag（包）9Ankleboot（踝靴）C
普通网友·2022-11-21 12:51

一文详解自动驾驶技术与挑战

自动驾驶发展历程：美国起步早，中国赶超快-CogitoCapital初步了解自动驾驶智能驾驶汽车作为一个集成感知、认知、规划和控制功能于一体的复杂系统，它的研发基于人工智能、认知科学、自动控制、地图测绘
AIer_Hub·2022-11-21 11:43

Xavier域控制器使用教程-踩过的坑（模型部署）

AGX模组负责摄像头及激光雷达数据处理，结合毫米波雷达、超声波雷达、惯导+高精度定位（GNSS/IMU）数据等可实现自动驾驶的环境感知和决策层；SafetyMCU则负责执行层的线控交互；S32K144专门负责超声波雷达数据处理
showfaker_·2022-11-21 10:55

边缘计算概述

对本地存储能力和计算能力的要求降低，节约升级设备的成本但云计算也有问题，通信成为了瓶颈，例如：宽带低于需求：一个波音787每秒中会产生5G数据，但带宽（无论是地面基站、卫星）远远不能跟上这个要求数据通信需要时间（实时性）：例如，自动驾驶
吾酥·2022-11-21 10:19

激光雷达和相机联合标定、信息融合资料整理

基于固态激光雷达辅助的十六线机械雷达和单目相机的外参标定方法源码3.Autoware相关资料整理4.海康彩色点云生成5.ankitdhall/lidar_camera_calibration3D-3D标定6.激光雷达与相机联合标定7.自动驾驶开发者说
JCJ--slam-April。豆夫·2022-11-21 10:49

使用Mask-RCNN在实例分割应用中克服过拟合

代码：https://github.com/kayoyin/tiny-inst-segmentation介绍计算机视觉的进步带来了许多有前途的应用，如自动驾驶汽车或医疗诊断。
ronghuaiyang·2022-11-21 09:52

[自动驾驶-目标检测] C++ PCL 连通域点云聚类

文章目录引言标签连通域聚类原理Octree+LCC代码实现Octree+LCC测试结果Octree+LCC的优缺点改进思路参考文献引言在实际实现3D目标检测时，在不依靠深度学习的训练模型时，仅采用传统方法实现目标检测。而在聚类领域里面，多采用欧几里得、区域生长、Ransac等方法实现聚类。其实还有一种方法可实现聚类，也就是CloudCompare软件内的标签连通域聚类方法。这种方法的好处是耗时较短
simba丶小小程序猿·2022-11-21 08:24

[自动驾驶-目标检测] C++ PCL 障碍物检测

文章目录1文章引言2难点分析3初期思路4初期展示(Kitti数据集)5初步方案5.1栅格化5.2地面分割5.2点云聚类6参考文献1文章引言由于时间原因，3D检测框部分暂时未作优化，仅部署成基础可视化功能。在实际实现3D目标检测时，在不依靠深度学习的训练模型时，仅采用传统方法实现目标检测。现阶段由于固态激光雷达的普及，很多地方均可利用小视场的固态激光雷达叠加来进行点云式的目标检测，但由于数据集难以短
simba丶小小程序猿·2022-11-21 08:24

[自动驾驶-传感器标定] C++ Opencv 单目相机标定

文章目录引言张正友标定原理单目相机标定代码标定示意图引言传感器标定在测量领域是不可或缺的一部分，相机标定较为简单，现在主流标定方法采用棋盘格标定、圆点标定等方式完成。本文从简单入手，应用opencv中的标定方法实现相机标定。张正友标定原理相机标定的整体思路非常清晰，在已知某个标定的数学模型(以小孔成像为例)后，建立其数学表达式，进而采集多组标定数据进行优化求解即可。网上已经有非常多的原理介绍，这里
simba丶小小程序猿·2022-11-21 08:54

[自动驾驶-目标检测] C++ PCL 点云数据压缩

文章目录引言数据压缩原理数据压缩代码讲解数据压缩完成代码引言在应用3D检测时，项目中总会需要采集数据，来离线分析问题，而点云数据往往较为庞大，本文主要通过数据类型的转换来保存点云数据，达到数据压缩的效果。本博客的点云压缩方法较为简单切实用，向大家分享一下。本文仅对PCL中的pcl::PointXYZI进行数据压缩，其他类型可以仿照参考即可完善。数据压缩原理首先我们来了解一下pcl::PointXY
simba丶小小程序猿·2022-11-21 08:54

[自动驾驶-目标检测] C++ PCL 点云噪声滤波

文章目录1、引言2、点云噪声过滤原理2.1、DROR\DRORDROR滤波器2.2、LIOR\LIORLIOR滤波器2.3、LIDROR\LIDRORLIDROR滤波器2.4、LIOLS\LIOLSLIOLS滤波器2.5、OLIDROR\OLIDROROLIDROR滤波器3、总结4、参考文献1、引言3D点云的噪声滤波在激光雷达领域往往是最常见也同样是最容易忽略的地方，在实际应用场景下往往很容易产生
simba丶小小程序猿·2022-11-21 08:21

最全自动驾驶数据集分享系列一｜目标检测数据集（3/3）

目前关于自动驾驶数据集你想知道的，应该都在这里了，这是「整数智能」自动驾驶数据集八大系列分享之系列一：「本期划重点」Mapillary推出最大、最多样化的公开交通标志数据集，覆盖全球六大洲DTLD提供差值图像
整数智能AI研究院·2022-11-21 07:00

【机器学习】使用UE4制作KITTI格式数据集

解析typetruncateOccludedAlphaBboxDimensionsLocationRotation_y简介项目中使用到一个3Dboundingbox的开源项目，项目中使用的是KITTI自动驾驶数据集
Hallucination·2022-11-21 06:16

LIO-SAM_based_relocalization运行kitti回环序列并保存轨迹评估（二）——————kitti数据集的制作

1.KITTI数据集简介KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办，是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。
想与你共饮冰·2022-11-21 06:36

python cnn入门_(Tensorflow)手把手CNN入门：手写数字识别

通过卷积神经网络，我们已经能够创建自动驾驶汽车系统、面部检测系统和自动医学图像分析等等。在本文中，我将向你展示卷积神经网络的基本原理以及如何自己创建一个对手写数字进行分类的系统。
weixin_39885690·2022-11-21 06:22

从分歧走向融合：图神经网络历经了怎样的演化之路？

集结了这些能力的智能设备越来越聪明，一些语音设备与人交流得越来越顺畅，自动驾驶、虚拟数字人等代表着最前沿的AI能力的应用也走向了落地。
脑极体·2022-11-21 05:12

扫地机器人“离家出走”的真实原因找到了：差个自动驾驶算法

萧箫发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI这家公司，竟然将自动驾驶算法用在了他们的扫地机器人上。大材小用？还真没有，虽然道路交通很复杂，但家里也一样。
QbitAl·2022-11-21 04:52

李宏毅机器学习——回归定义和应用例子

应用举例股市预测（Stockmarketforecast）输入：过去10年股票的变动、新闻咨询、公司并购咨询等输出：预测股市明天的平均值自动驾驶（Self-drivingCar）输入：无人车上的各个sensor
嘚嘚鸟·2022-11-21 03:50

景联文科技：自动驾驶开源数据集汇总（二）

“自动驾驶技术的进步需要大量优质数据对模型进行不断地训练与调优。想要自动驾驶技术更好地发展，需要大量高质量的真实自动驾驶系统相关的数据做支撑。
景联文科技·2022-11-21 02:30

景联文科技：详谈3D点云标注方法

3D点云语义分割3D点云语义分割被用在自动驾驶、机器人等许多领域中，目前，已经
景联文科技·2022-11-21 02:58

ICCV | 2021 OadTR: Online Action Detection with Transformers代码复现遇到的问题

该论文提出了一种基于transformer的在线行为检测框架OadTR,该框架能够从视频流中识别出正在发生的行为，该模型可用在在自动驾驶，视频监控，异常检测等方面。
ycolourful·2022-11-21 01:31

天才、忽悠与炮灰

一家估值高达100亿美元，融资总额超过11亿美元的中国自动驾驶小巨兽，终于在2021年的此刻，站在了“无新故事可讲”的悬崖边。小马智行，英文名叫Pony.ai。
网易智能·2022-11-21 01:14

Tesla AI Day视觉自动驾驶技术解读：感知+规划+矢量地图+自动标注+仿真

作者|赵行编辑|汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/570824078点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心技术交流群后台回复
自动驾驶之心·2022-11-21 01:42

我对SegNet的理解

一、概述SegNet是Cambridge提出旨在解决自动驾驶或者智能机器人的图像语义分割深度网络，开放源码，基于caffe框架。
像梦一样自由al·2022-11-21 01:56

【综述专栏】基于深度学习的深度图补全

来源：专知，编辑：人工智能前沿讲习【导读】深度图补全在自动驾驶、三维重建、增强现实和机器人导航等各种应用有着关键的作用。深圳市人工智能
Tom Hardy·2022-11-21 00:35

83FPS，史上最快 | IA-SSD: 基于点云的高效3D目标检测网络（CVPR2022）

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心技术交流群后台回复【IASSD】获取论文和代码！后台回复【领域综述】获取自动驾驶全栈近80篇综述论文！
自动驾驶之心·2022-11-21 00:27

BEVStereo

主要工作：指出了MVS技术是解决基于相机的3D对象检测任务中深度感知不适定问题的一种有前途的方法，同时它也暴露了自动驾驶场景中的两个致命缺陷，即①内存成本占用较大的问题②自车静止或与他车相对静止时无法通过时序图像序列产生视差
財鸟·2022-11-21 00:48

BEVFormer

LearningBird's-Eye-ViewRepresentationfromMulti-CameraImagesviaSpatiotemporalTransformers》官方链接：(32封私信)自动驾驶
財鸟·2022-11-21 00:48

CAM2BEV

abstract准确的环境感知对于自动驾驶至关重要。当使用单目相机时，环境中元素的距离
財鸟·2022-11-21 00:47

MMDetection3D 1.1：统一易用的 3D 感知平台

MMDetection3D发布以来，我们收到了很多用户的反馈，其中有不少有价值的建议，同时也有很多吐槽（当然我们非常欢迎大家来吐槽），也有很多社区用户参与到我们代码库的完善中，我们也非常高兴地看到越来越多的自动驾驶团队将
OpenMMLab·2022-11-21 00:15

BEV感知，是下一代自动驾驶感知算法风向吗？

1背景在现代自动驾驶任务中，决策规划模块依赖于多个感知、预测任务模块以提供充足的环境信息，其中感知任务不仅需要检测场景中的动态物体，还需要识别道路边界、人行横道、车道线、路标等静态元素。
整数智能AI研究院·2022-11-21 00:44

首篇 | M2BEV：统一BEV表征的多摄像头多任务框架（英伟达、香港大学）

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心技术交流群后台回复【ECCV2022】获取ECCV2022所有自动驾驶方向论文！
自动驾驶之心·2022-11-21 00:08

迈向BEV的大一统 | 基于纯视觉策略的BEV感知

作者|zyrant编辑|汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/5483470301检测前置介绍量产级自动驾驶需要对世界进行可扩展的三维推理。
自动驾驶之心·2022-11-21 00:07

自动驾驶代码注解

1.从主函数开始看起：intmain(intargc,char**argv){ros::init(argc,argv,"control_pub");//初始化ros节点，节点名称为control_pub.ros::NodeHandlenh;//实例化节点句柄，用于管理ros的相关APIROS_INFO("init!");2.实例化一个订阅者sub：sub订阅的是车辆的实时信息，包括了一些坐标的变换
我有亿个计划·2022-11-21 00:18

一文掌握基于深度学习的自动驾驶小车开发（Pytorch实现，含完整数据和源码，树莓派+神经计算棒）

目录一.基本介绍二、模拟平台安装和基本使用三、基于OpenCV的自动驾驶控制3.1基于HSV空间的特定颜色区域提取3.2基于canny算子的边缘轮廓提取3.3感兴趣区域定位3.4基于霍夫变换的线段检测3.5
钱彬 (Qian Bin)·2022-11-21 00:15

李宏毅机器学习学习打卡Task02-回归篇

2.回归应用例子1.股市预测输入：过去10年股票的变动、新闻咨询、公司并购咨询等输出：预测股市明天的平均值2.自动驾驶输入：无人车上的各个sensor的数据，例如路况、测出的车距等输出：方向盘的角度3.
SASIOVERLXRD·2022-11-20 23:34

数字孪生交通案例分享：永川“智慧交通大脑”

永川作为重庆主城都市区战略支点城市，积极抢抓成渝地区双城经济圈建设和“一区两群”协调发展战略机遇，一方面补齐交通基础设施短板，另一方面以大数据智能化赋能，大力推进智慧公安交管、智慧交通运输、智慧出行服务、自动驾驶四大板块应用
图观引擎·2022-11-20 23:10

【机器学习】课程笔记01_引言(Introduction)

无法手动编写的程序：例如自动驾驶、手写文字识别、自然语言识别、计算机视
雀栎·2022-11-20 23:07

数字孪生交通案例分享：永川“智慧交通大脑”

永川作为重庆主城都市区战略支点城市，积极抢抓成渝地区双城经济圈建设和“一区两群”协调发展战略机遇，一方面补齐交通基础设施短板，另一方面以大数据智能化赋能，大力推进智慧公安交管、智慧交通运输、智慧出行服务、自动驾驶四大板块应用
DigitalTwin爱好者·2022-11-20 22:56

汽车自动驾驶是人工智能吗,自动驾驶是人工智能

汽车实现自动驾驶将对我们的生活造成什么影响？创新总会改变社会，但是很少会有创新像自动驾驶汽车（AVs）这样，对我们的生活产生巨大影响。
阳阳2013哈哈·2022-11-20 21:14

豆瓣评分9.2，GitHub 3.3k的学霸笔记终于出书了！获得李宏毅等大佬好评 -- 文末送书...

现在强化学习越来越热，作为机器学习及人工智能领域的一种重要方法，在游戏、自动驾驶、机器人路线规划等领域得到了广泛的应用。同时，强化学习对应的岗位高薪、前景广阔，吸引了许多人学习。
zenRRan·2022-11-20 19:19
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