自动驾驶

DID-M3D | 用于单目3D目标检测的解耦实例深度（ECCV2022）

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自动驾驶之心·2022-11-19 17:58

图神经网络学习笔记

1图神经网络应用芯片设计、场景分析问题推理、推荐系统、欺诈检测风控相关、道路交通动态流量预测、自动驾驶、无人机等、化学医疗等场景2图神经网络基本组成点(vertex)、边(edge)、全局图(global
程哥哥吖·2022-11-19 17:20

BEVFusion: A Simple and Robust LiDAR-CameraFusion Framework 细读

BEVFusion这个名字是有撞车的两个自动驾驶相关的文章都是这个简称BEVFusion:Multi-TaskMulti-SensorFusionwithUnifiedBird’s-EyeViewRepresentationmit-han-lab
qqsuiying·2022-11-19 17:45

MIT&上交&OmniML提出BEVFusion：具有统一鸟瞰图表示的多任务多传感器融合

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取作者：LiteAI（源：知乎）编辑：CV_Autobothttps://www.zhihu.com/question/521842610
自动驾驶之心·2022-11-19 16:18

高职院校汽车相关专业AEB测试套件及自动驾驶相关传感器介绍

部分高职院校汽车相关专业的学生对AEB测试套件及自动驾驶汽车上用到的一些传感器不太了解，下面我分享一点知识，供参考。
大白熊289·2022-11-19 16:14

《OpenCalib: A Multi-sensor Calibration Toolbox for Autonomous Driving》论文解读

OpenCalib是上海AI实验室开发的一款开源的自动驾驶传感器标定工具箱，其中包含了这一领域的一整套自动驾驶相关标定方法。传感器的精确标定是自主车辆多传感器感知与定位系统的前提条件。
Naturalent·2022-11-19 16:09

CCF CTO Club 16期活动记事——走进腾讯，实现连接

整个展厅规划和设置的比较用心，既展示了腾讯六大事业群、贵州云数据中心、腾讯安全产品全景图的宏大布局，也体现了微信连接大众、方便生活，腾讯自动驾驶模拟系统、腾讯安全反诈骗系统
childchen·2022-11-19 16:52

超全汇总！多传感器离线/在线时空联合标定方法

多源异构传感器融合在当今的自动驾驶应用场景中很常见，准确的多传感器时间和空间统一是实现多传感器融合感知和定位的先决条件。
自动驾驶之心·2022-11-19 16:17

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。
chinaherolts2008·2022-11-19 15:22

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。
风尘浪子·2022-11-19 15:18

详解通用物体检测算法：基于锚框与无需锚框

从应用来看，物体检测已广泛应用于大家的日常生活中，如浏览器的拍照识图、自动驾驶领域的行人车辆检测、道路目标检测（人行道检测）及图像分类等。
小白学视觉·2022-11-19 15:31

【DL】第 11 章：自动驾驶汽车的深度学习

大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟文章目录
Sonhhxg_柒·2022-11-19 14:58

3D Object Detection for Autonomous Driving: A Review and New Outlooks（自动驾驶中的3D目标检测回顾与展望）论文笔记

原文链接：https://arxiv.org/pdf/2206.09474.pdf2背景2.13D目标检测检测结果的表示3D物体的表达通常为包含该物体的3D长方体，即，表示中心位置、长宽高、朝向和类别。有的工作会为该物体添加速度表示，即。工业应用中，这些参数可以被简化为BEV下的4个角点坐标。激光雷达数据表达若一个激光雷达发射束激光，并在一个扫描周期内进行次测量，可以产生一个range图像，其每个
byzy·2022-11-19 14:04

3D Point Cloud Processing and Learning for Autonomous Driving（自动驾驶中的3D点云处理与学习）论文笔记

原文链接：https://arxiv.org/pdf/2003.00601.pdfI.概述上图为自动驾驶系统框图，主要涉及到两种点云：激光雷达实时扫描点云和离线点云地图。
byzy·2022-11-19 14:33

书评&学习笔记《自动驾驶汽车环境感知》

随笔我读这本书是希望能对自动驾驶感知有一个框架式的了解。优点：专门介绍感知的书很少，这本书填补了这一块空白。做到了对感知有一个全方位的介绍。追求更详细的感觉可以直接看论文。编排结构合理。
Trade Off·2022-11-19 13:28

Adaptive Feature Fusion for Cooperative Perception using LiDAR Point Clouds

CAV可以接收并汇总来自其他CAV的信息和自己的本地感知数据，以实现协同感知提高自动驾驶系统的安全性和稳定性。3ProposedFramework提出的基于特征融合的协同感知网络结构是从Po
superbzhoucc·2022-11-19 08:53

Cooperative Driving Dataset (CODD)

CARLA是一款开源自动驾驶模拟器，利用虚拟引擎生成高质量的场景渲染和传感器建模，其可扩展架构，允许将计算分配到多个节点。
superbzhoucc·2022-11-19 08:22

V2VNet: Vehicle-to-Vehicle Communication for Joint Perception and Prediction

V2VNet：使用V2V通信提高自动驾驶车辆的感知和运动预测任务：感知和motion预测，SDV需要对3D场景进行推理，识别其他车辆/行人，并预测他们未来可能如何行动。
superbzhoucc·2022-11-19 08:22

【深度学习】通俗理解什么是CNN卷积神经网络

CNN有2大特点：能够有效的将大数据量的图片降维成小数据量能够有效的保留图片特征，符合图片处理的原则目前CNN已经得到了广泛的应用，比如：人脸识别、自动驾驶、美图秀秀、安防等很多领域。
别出BUG求求了·2022-11-19 07:41

一文看懂卷积神经网络-CNN

CNN有2大特点：能够有效的将大数据量的图片降维成小数据量能够有效的保留图片特征，符合图片处理的原则目前CNN已经得到了广泛的应用，比如：人脸识别、自动驾驶、美图秀秀、安防等很多领域。
meng2180·2022-11-19 07:24

使用EasyCV Mask2Former轻松实现图像分割

图像分割是计算机视觉中的主要研究方向之一，在医学图像分析、自动驾驶、视频监控、增强现实、图像压缩等领域有重要的应
阿里云大数据AI技术·2022-11-19 07:11

深度学习从入门到放弃之1---准备篇

深度学习广泛应用于图像识别、语音处理、语义处理、自动驾驶、医疗图像等领域。现在越来越多的人开始触电深度学习领域，有相关学科专业的、也有非科班出
三景页三景页·2022-11-19 05:22

【自动驾驶轨迹规划之hybrid A*算法】

https://ai.stanford.edu/~ddolgov/papers/dolgov_gpp_stair08.pdf这篇文章是基于经典A*算法与reeds-shepp曲线的，不清楚的读者请参考【自动驾驶轨迹规划
无意2121·2022-11-19 05:47

自动驾驶路径规划——基于概率采样的路径规划算法（RRT、RRT*）

目录1.RRT算法背景1.1RRT算法核心思想1.2RRT算法优缺点2.经典RRT算法2.1RRT算法流程2.2RRT伪代码3.基于目标概率采样4.RRT*算法4.1RRT与RRT*的区别4.2RRT*算法详解4.2.1RRT*算法总体伪代码4.2.2重新选择父节点4.2.3重新布线4.2.4RRT*算法ChooseParent过程详解4.3迭代次数对RRT*的影响4.4路径修剪4.4.1路径修剪
yuan〇·2022-11-19 04:11

自动驾驶路径跟踪控制——驾驶员预瞄模型

文章目录1.驾驶员预瞄控制概述1.1第一个得到应用的驾驶员模型(Crossover模型)1.2预瞄概念的诞生1.3驾驶员模型环节1.4补偿跟踪模型1.5预瞄跟踪模型1.6速度控制模型1.6.1速度控制的驾驶员模型1.6.2驾驶员最优预瞄纵向加速度模型1.7总结2.驾驶员模型2.1预瞄策略（单点预瞄和区段预瞄）2.2预瞄最优曲率模型(位置预瞄模型)2.3最优预瞄侧向加速度模型2.3.1最优预瞄侧向加
yuan〇·2022-11-19 04:11

自动驾驶决策——决策基本概念

文章目录1.前言2.规划决策模块3.行为决策模型3.1决策模型3.2规则模型3.2.1基于逻辑判断的决策模型3.2.2基于状态机的决策模型3.2.3基于决策树的决策模型3.2.4小结3.3效用模型3.3.1行为选择模型3.3.2路径选择模型3.3.3预测优选模型3.3.4小结附录——驾驶任务（战略、战术与操作）参考文献声明1.前言    智能车辆包含环境感知、规划决策、车辆控制三大部分：    环
yuan〇·2022-11-19 04:11

自动驾驶路径规划——人工势场法

目录前言1.人工势场法1.1引力势场函数模型1.1.1MATLAB中实现引力函数模型1.2斥力势场函数模型1.2.1MATLAB中实现斥力函数1.3合势场模型2.人工势场法实现流程3.人工势场法的优缺点4.人工势场法改进算法4.1障碍物斥力场改进4.2局部极小值改进4.2.1引入虚拟力4.2.2障碍物连锁网络结构4.2.3选取子目标点4.3动态避障能力提升改进4.3.1建立速度斥力场函数声明前言 
yuan〇·2022-11-19 04:10

自动驾驶路径跟踪控制——纯追踪控制

文章目录1.自行车模型（汽车二自由度模型）注意点Point1Point22.纯追踪控制注意点Point1Point2Point33.相关代码参考文献声明    全局路径由一系列路径点构成，这些路径点只要包含空间位置信息即可，也可以包含姿态信息，但是不需要与时间相关，这些路径点被称为全局路径点。    路径（Path）和轨迹（Trajectory）的区别就在于，轨迹还包含了时间信息，轨迹点也是一种路
yuan〇·2022-11-19 04:40

自动驾驶路径规划——路径规划入门须知

目录前言1.无人驾驶关键技术2.路径规划基本概念与分类2.1路径规划基本概念2.1.1路径规划需要解决的问题2.1.2路径规划——现在的研究2.2路径规划的分类2.3路径规划的流程3.行为决策声明前言这个学期学校开设了相应的课程，同时也在学习古月居机器人学系列的《基于栅格地图的机器人路径规划指南》，为了巩固知识，方便自己的学习与整理，遂以学习笔记的形式记录。1.无人驾驶关键技术1.环境感知：激光雷
yuan〇·2022-11-19 04:10

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

CV&CA&CTRV&CTRA0.运动模型简介1.CV模型2.CA模型3.CTRV模型4.CTRA模型上一篇文章主要讲解了不同卡尔曼滤波的原理和特点，其中提到状态预测过程和状态更新两个主要的过程。在将卡尔曼滤波应用在车辆状态跟踪的问题中时，状态预测过程其实就是根据不同的运动模型来对车辆目标的状态进行预测。不同的运动模型是对实际车辆目标的运动过程进行一定的简化来建构的，其中包括一次运动模型和更高级的
_归尘_·2022-11-19 04:24

自动驾驶路径规划——A*（Astar）算法

目录1.最佳优先搜索（Best-FirstSearch）1.1最佳优先搜索的过程2.A-Star算法2.1Astar算法所属分类2.2Astar算法基本概念2.3启发函数单调性的推导2.4设计代价函数时所需注意的点2.5代价函数的选择2.5.1曼哈顿距离2.5.2欧几里得距离2.6确定最终路径2.7路径平滑2.8Astar算法的优缺点2.9Astar算法流程3.其他Astar算法3.1Astar—
yuan〇·2022-11-19 04:23

Datawhale 李宏毅机器学习 Task2

举例：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：预测明天股市的平均值②自动驾驶输入：无人车上的各个传感器的数据，例如路况、测出的车距等输出：方向盘的角度③商品推荐输入：商品A的特性
社区小萌新·2022-11-19 02:14

【李宏毅-机器学习笔记】-2：回归算法

第三章节：一、回归：1、定义：Regression就是找到一个函数function，通过输入特征xx，输出一个数值Scalar2、实例：股市预测自动驾驶商品推荐3、建模步骤：梯度下降算法：单个特征-一元线性模型
一瞬灵眸·2022-11-19 02:33

自动驾驶场景下的多目标追踪与实例分割

在其重要的应用场景自动驾驶中，复杂的路况、市区内密集且相似的车辆和行人、以及对低功耗低延时的预测需求又给这一任务带来了新的挑战。
AITIME论道·2022-11-19 02:58

CVPR 2021 Visual Transformer 论文合集（附20篇推荐必读ViT论文）

最近，VisualTransformer的研究热点达到了前所未有的高峰，仅CVPR2021就发表了40多篇，应用涉及：图像分类、目标检测、实例分割、语义分割、行为识别、自动驾驶、关键点匹配、目标跟踪、NAS
Phoenixtree_DongZhao·2022-11-19 01:48

yolo算法python代码_python通过yolo算法识别图片中的对象

1场景YOLO全称YouOnlyLookOnce，YOLO实现了自动驾驶汽车等前沿技术中使用的实时对象检测。
宝马中国·2022-11-19 01:48

Deep Learning for Image and Point Cloud Fusionin Autonomous Driving: A Review

摘要在过去几年中，自动驾驶汽车经历了快速发展。然而，由于驾驶环境的复杂性和动态性，实现完全自主并非易事。因此，自动驾驶车辆配备了一套不同的传感器，以确保可靠、准确的环境感知。
尤齐·2022-11-19 01:12

万字长文解析CV中的注意力机制（通道/空间/时域/分支注意力）

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自动驾驶之心·2022-11-19 00:27

Liquid~

搬来MIT新作~~在自动驾驶等许多重要应用中，数据都是实时动态的，并且包含一些意外情况。
tt姐whaosoft·2022-11-19 00:33

中国高级自动驾驶产业发展六大趋势（2020-2023）

文章来自亿欧智库（张男）、焉知自动驾驶如今，科技企业、传统车企和一众初创公司成为自动驾驶行业的主要参与者。与此同时，资本也表现出浓厚兴趣，进行加码，多国政府更是将其上升至国家层面的战略高度。
智能交通技术·2022-11-18 17:20

Fuzz测试：提升自动驾驶安全性

纵观近百年来汽车制造业的发展历程，产业跨进的每一步背后都有着技术创新作为支撑。汽车技术创新对世界经济、社会发展、人们的生产生活方式产生了极其深远的影响。1908年，福特公司正式推出T型车，背后是其首创的汽车生产流水线；1981年，汽车第一次具备了车载导航系统——“ElectroGyrocator”，ElectroGyrocator（电子陀螺仪导航器）由日本本田和阿尔派公司合作推出，装配在第二代本田
迪捷软件·2022-11-18 17:48

[ 工程参考方案]自动驾驶感知融合与决策计算技术探索性研究

Acknowledge：Multi-ViewFusion技术现在从应用层到基础层还有很多可以研究点，有机会大家一起学习交流。本文参考资料仅供学术参考，该技术为本人学习笔记，个人能力有限，如有纰漏请校正。
Alchemist Notes·2022-11-18 14:04

回归模型介绍

股票预测输入为以往股票走势，预测未来走势自动驾驶车辆输入为无人驾驶检测的路况信息，输出为方向盘角度推荐系统输入为使用者A和商品B，输出为使用者A购买商品B的可能性模型选择的步骤有三步：模型假
晨哥是个好演员·2022-11-18 14:53

人体姿态估计的基本概念

图1-1人体姿态估计效果展示作为计算机视觉技术的重点领域，人体姿态估计在电影和动画、虚拟现实、人机交互、视频监控、医疗康复、自动驾驶、运动分析等
不造木木·2022-11-17 18:32

【自动驾驶】Apollo预测模块入门

文章目录1.简介2.不同的预测方式3.基于车道序列的预测4.障碍物状态5.预测目标车道6.递归神经网络7.递归神经网络在目标车道预测的应用8.轨迹生成1.简介无人车是在许多物体间穿梭行驶，其中许多物体本身就是一直在移动的，比如像其他汽车、自行车、行人。无人车需要预测这些物体的行为，这样才能确保做出最佳决策。在环境中为所有其他的物体做出预测，这些共同形成了在一段时间内的预测路径，在每一个时间段内会为
尊新必威·2022-11-17 17:15

自动驾驶入门（八）：YoloV3

YOLOdefinition首先我们要了解什么是YOLO？YOLO是一种使用全卷积神经网络的实时目标检测算法，它是YouOnlyLookOnce的缩写。与其他目标检测的算法相比，YOLO在一个网络模型中完成对图像中所有对象边界框和类别预测，避免了花费大量时间生成候选区域。它的强项是检测速度和识别能力，而不是完美地定位对象。与目标识别算法不同，目标检测算法不仅需要预测目标的类标签，而且需要提供检测目
奔跑的林小川·2022-11-17 17:45

自动驾驶入门：规划

目录概念基本原理将地图转化为数据结构图路径查找算法A*A*在现实中的应用地图级轨迹生成Frenet坐标系速度-路径解耦规划路径生成与选择ST图速度规划优化路径-速度规划的轨迹生成Lattice规划ST轨迹的终止状态SL轨迹的终止状态Lattice规划的轨迹生成概念规划也是ppp中最后一个：planning。路径规划是指通过一定的规则，找到一条通过世界的路径来达到我们想去的地方。规划的第一步是路线导
Ym影子·2022-11-17 17:45

百度Apollo自动驾驶感知模块学习笔记、入门

3个跟HM对象跟踪相关的对象类Object、TrackedObject、ObjectTrackObject类：感知到的车辆信息。包含物体的点云、多边形轮廓（Polygon）、类别（vehicle,bicycle,pedestrian,truck等）、分类置信度、方向（航向角：参考文章）、长宽、速度等。TrackedObject类：封装了Object，包含Object类，增加了中心、重心、速度、加速
Aaron永辉·2022-11-17 17:45

自动驾驶入门必须要学会的ADAS（详解）

ADAS详解一、信息辅助1、行车监控类2、危险预警类3、驾驶便利类二、控制辅助1、紧急应对类2、驾驶便利类3、是车道保持类4、智能灯光类先丢一版ADAS的官方介绍ADAS（AdvancedDrivingAssistanceSystem）高级辅助驾驶系统，是利用安装于车上的各式各样的传感器，在第一时间收集车内外的环境数据，进行静、动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理，从而提供信息辅助、预警、辅助
一只楠喃·2022-11-17 17:45

自动驾驶入门小记(第一篇)

汽车正在迎来一场百年一遇的大变革，自动驾驶汽车、新能源汽车等不断落地，汽车由单纯的交通运输工具逐渐转变为智能移动空间，智能机器人。
qiaobing1226·2022-11-17 17:14
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