自动驾驶

npu算力如何计算_两颗芯片算力逼近特斯拉，「华山二号」首款落地车型将于明年底量产...

量产车装备的自动驾驶技术，基本处于Level2级别，现处于从L2向L3过渡的关键阶段。而芯片作为自动驾驶汽车的核心「大脑」，具有更重要的进化意义。
weixin_39849387·2022-12-13 14:48

网络中加入注意力机制SE模块

SENet是由自动驾驶公司Momenta在2017年公布的一种全新的图像识别结构，它通过对特征通道间的相关性进行建模，把重要的特征进行强化来提升准确率。SENet是2017ILSVR竞赛的冠军。
小恩子·2022-12-13 11:44

首个中文开源扩散模型！中文AI艺术时代即将开启（IDEA封神榜团队）

编辑|机器之心点击下方卡片，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【全栈算法】技术交流群生成内容一直被视为AI领域中最具有挑战性的能力，最近大火的AI绘画背后，是StableDiffusion
自动驾驶之心·2022-12-13 09:34

自动驾驶L1至L5智能化程度分级

L2——半自动驾驶在L1的基础上又包含了横向的控制功能，通过车道控制系统、弯道行车系统等可以横向的辅助驾驶员行车L3——高度自动驾驶在特定的驾驶境下由系统对车辆进行驾驶和监控，全程通过自动驾驶进行操纵。
一袋米抗几楼？？？·2022-12-13 09:17

php自动驾驶面试题,一篇文章看懂“L0-L5”，自动驾驶分级标准最强解读

如前面介绍，SAEInternational关于自动化层级的定义已经成为定义自动化/自动驾驶车辆的全球行业参照标准，用以评定自动驾驶技术为准，其具体定义如下：L0：驾驶员完全掌控车辆；L1：自动系统有时能够辅助驾驶员完成某些驾驶任务
曾笑雨·2022-12-13 09:45

php自动驾驶面试题,智能到什么程度？带你读懂自动驾驶从L0到L5级的分级

阿里汽车2019年5月14日消息自动驾驶技术起源于上世纪80年代，由大众、福特等全球知名汽车厂商提出，但长久以来各汽车厂商都认为自己的技术才是最好最成熟的，这也就导致后来各厂商对该技术出现了不同的命名，
weixin_39992665·2022-12-13 09:15

自动驾驶L0-L5

SAE就是SocietyofAutomotiveEngineers,也就是美国机动车工程师学会，SAE将自动驾驶等级从L0至L5共分为6个等级，其自动驾驶技术水平也从0级至5级递增。
bobuddy·2022-12-13 09:44

[自动驾驶] 如何理解自动驾驶的L0-L5

6个级别的辅助驾驶L0：无自动化由人类驾驶者全权驾驶汽车，在行驶过程中可以得到警告系统能力：无驾驶员参与：驾驶员负责转向、制动、加速和协商交通L1：驾驶员辅助通过驾驶环境对方向盘和加速减速中的一项操作提供支持，其余由人类操作系统能力：在某些情况下可以转向、车速，但是不能同时控制两者驾驶员参与：驾驶员执行驾驶的所有其他方面，并全权负责监控道路并在辅助系统未能适当采取行动时接管驾驶L2：部分自动化通过
hywmj·2022-12-13 09:44

《汽车驾驶自动化分级》国家标准发布，L0-L5 级命名方式出炉，明年3月正式实行

其中，就有针对自动驾驶功能的《汽车驾驶自动化分级》国家推荐标准（GB/T40429-2021）。
TerryChu1·2022-12-13 09:43

【Self-Driving】演进路径：L0~L5的等级划分

两个机构的标准都把自动驾驶分为了L0~L5，其中L0指的是人工驾驶。要注意的是，其实NHTSA早在2016年9月份，就统一采用了SAEInternational的分类标准。
北境の守卫·2022-12-13 09:11

30+自动驾驶方案汇总

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。
自动驾驶之心·2022-12-13 09:08

汽车自动驾驶的L0-L5是什么意思？

一、问题汽车L0、L1、L2、L3、L4、L5自动驾驶都是什么意思呢？
字节卷动·2022-12-13 09:37

极简sklearn-决策树(一)

深度学习技术最大的优点就是效果出色，如果是计算机视觉，自然语言处理，自动驾驶等领域，肯定首选深度学习技术，如果是其他的分类和回归应用
隐形喷火龙·2022-12-13 07:14

TransFusion | 基于Transformer的多模态融合算法（CVPR2022）

作者|zyrant编辑|汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/502087587点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取后台回复【多模态综述
自动驾驶之心·2022-12-12 22:14

python 非线性规划_自动驾驶运动规划-Hybird A*算法(续)

HybirdA*算法保证生成的路径是车辆可实际行驶的，但它仍然包含很多不必要的车辆转向操作，我们可以对其进行进一步的平滑和优化。ObjectiveFunction对于HybirdA*生成的车辆轨迹序列：,论文【1】中提出如下的目标优化函数(ObjectiveFunction)：该优化函数是VoronoiTerm、ObstacleTerm、CurvatureTerm和SmoothnessTerm四个
weixin_39639518·2022-12-12 22:11

论文阅读之混合A*

《PracticalSearchTechniquesinPathPlanningforAutonomousDriving》路径规划算法，可以在未知环境中行进的自动驾驶车辆生成平滑的轨迹。
shuang_yu_·2022-12-12 22:41

百度apollo自动驾驶planning代码学习-Apollo\modules\planning\lattice\behavior\PredictionQuerier类代码详解

概述PredictionQuerier类是apolloplanning模块下modules\planning\lattice\behavior\prediction_querier.cc/.h实现从类名来看，应该是预测查询器类？从代码来看PredictionQuerier类主要是实现：1.储存障碍物id和障碍物对象的映射map;2.获取类成员障碍物对象的接口；3.将t时刻障碍物速度投影到类成员参考
wujiangzhu_xjtu·2022-12-12 19:24

百度apollo自动驾驶planning代码学习-Apollo\modules\planning\common\Obstacle类代码详解

概述Obstacle类是apolloplanning模块下modules\planning\common\obstacle.cc/.h实现从类名来看，应该是障碍物类，将一个障碍物的所有相关信息封装成这个类。注：/nudge在apollo里代表横向上轻轻绕一下避开？sl_boundary_理解为障碍物的SL边界，其实就是边界盒坐标转化为SL坐标形式？ObjectDecisionTypemodules
wujiangzhu_xjtu·2022-12-12 19:54

一文详解Apollo7.0 预测模块及相关技术

引言自动驾驶主车（AutonomousDrivingCar，ADC）行驶时，周围的车辆及行人在接下来的几秒内将要做什么？是否有碰撞的可能？
山水之间2018·2022-12-12 19:22

【星火计划学习笔记】——第六讲上自动驾驶感知基础（I）

文章目录1.感知的作用2.常见传感器2.1相机2.1.1相机的种类2.1.2相机的特点2.2激光雷达2.2.1激光雷达系统构成与方案2.2.2激光雷达光源2.2.3激光雷达扫描方式2.2.4激光雷达总结2.2.5CameraVS.LiDAR2.3毫米波雷达2.4部署方案3.传感器标定3.1安装位置3.2坐标系3.3内参和自标定4.感知流程及算法4.1感知算法流程4.2感知算法概述—计算机视觉（CV
yuan〇·2022-12-12 18:32

星火计划学习笔记——第二讲（Apollo自动驾驶调试及仿真实践）

目录1.自动驾驶开发流程2.Apollo调试工具的使用2.1启动Dreamview2.2播放数据包2.3PNCMonitor2.4CyberMonitor2.5日志2.6本章小结3.Apollo仿真工具的使用
yuan〇·2022-12-12 18:02

Apollo星火计划学习笔记——第五讲Part1 Apollo感知模块详解与实践

引言课程内容和学习目标：了解自动驾驶感知的定义和作用熟悉感知涉及的主要传感器和其特性，了解其数据结构了解传感器有关的坐标系和感知标定的原理和作用熟悉感知的工作流程，了解感知算法框架1.感知的作用感知：是对感官信息的组织
isGYya·2022-12-12 18:29

Apollo星火计划学习笔记——第二讲 自动驾驶调试及仿真实践

引言你认为自动驾驶开发工程师的工作环境是什么样子的？是需要每天都待在车上调试吗？
isGYya·2022-12-12 18:29

Apollo星火计划学习笔记——第四讲Part2 Apollo定位模块详解与实践

引言内容概要，学习目标了解自动驾驶定位的作用熟悉常见的自动驾驶定位方法掌握整个Apollo定位模块框架独立开发定位模块1.定位的作用1.1定位及其相关知识点定位：获取当前的地理位置信息，通常要通过地图来记录和表示
isGYya·2022-12-12 18:29

Apollo星火计划学习笔记——第一讲 使用Apollo学习自动驾驶

引言如何学习自动驾驶？自动驾驶是集车辆、计算机、电子电气、人工智能、通信等多学科应用为一体的的复杂系统。
isGYya·2022-12-12 18:28

星火计划学习笔记——第五讲（Apollo自动驾驶定位技术）

文章目录1.定位的作用1.1定位和地图:一对孪生兄弟1.2参考系1.3定位的作用2.定位用到的算法2.1GPS2.1.1GPS原理2.2RTK(GPS的扩展)2.3惯性测量单元2.4GNSS2.5先验地图定位2.6NDT算法2.7实时定位和建图3.Apollo定位框架介绍3.1目录结构3.2RTK模块3.2.1RTK模块入口,输入,输出3.2.2RTK模块底层逻辑3.3NDT模块3.3.1NDT模
yuan〇·2022-12-12 18:25

学习笔记：星火第一讲-使用Apollo 学习自动驾驶

星火第一讲-使用Apollo学习自动驾驶引言如何学习自动驾驶？自动驾驶是集车辆、计算机、电子电气、人工智能、通信等多学科应用为一体的的复杂系统。
天马云间·2022-12-12 18:25

目标检测——day60 Object Detection Using Deep Learning Methods in Traffic Scenarios（待更新）

ObjectDetectionUsingDeepLearningMethodsinTrafficScenarios1INTRODUCTION5DATASETSANDPERFORMANCEEVALUATION5.1Datasets5.2EvaluationCriteria1INTRODUCTION提出了目标检测在交通场景的应用，在介绍深度模型对目标检测带来的提升后，详解目标检测对自动驾驶的安全性等提
想太多!·2022-12-12 17:43

TensorRT-介绍

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。
知更鸟k·2022-12-12 17:33

三维重建 几何方法 深度学习_基于深度学习的三维重建算法综述

作者：CJBDate：2020-02-21来源：基于深度学习的三维重建算法综述00前言目前，三维重建技术已在游戏、电影、测绘、定位、导航、自动驾驶、VR/AR、工业制造以及消费品领域等方面得到了广泛的应用
被ldy取笑·2022-12-12 17:26

使用稀疏 4D 卷积对 3D LiDAR 数据中的运动对象进行后退分割

A.写在前面非常喜欢的一个工作，利用神经网络显式使用四维时空信息，能准确检测出自动驾驶场景中的动态物体。
是魏小白吗·2022-12-12 16:16

【论文阅读】RAL 2022: Receding Moving Object Segmentation in 3D LiDAR Data Using Sparse 4D Convolutions

www.ipb.uni-bonn.de/wp-content/papercite-data/pdf/mersch2022ral.pdf代码链接：https://github.com/PRBonn/4DMOS1.Motivation在自动驾驶导航中
Kin__Zhang·2022-12-12 16:16

激光雷达的障碍物检测

激光雷达感知自动驾驶中采用激光雷达做感知可以分为两个层次，低层次感知也叫作障碍物检测，只需要探测到前方有障碍物即可；高层次感知可以看做目标识别，需要对障碍物信息进一步分类。
思绪零乱成海·2022-12-12 16:45

激光雷达运动物体分割论文汇总（2021-2022）

作者|Twilight风弦编辑|汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/547660616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1LMNet
自动驾驶之心·2022-12-12 16:14

百度apollo自动驾驶planning代码学习-Apollo planning/common/path/FrenetFramePath类代码解析

鉴于Apolloplanning模块代码量较大，将Apollo/modules/planning路径下的代码逐个击破，先从简单的开始。最后会对Apolloplanning模块进行一个系统的整理总结。对frenet_frame_path.cc/.h/_test.cc进行解析frenet_frame_path.h主要是声明FrenetFramePath类；frenet_frame_path.cc主要是
wujiangzhu_xjtu·2022-12-12 15:02

百度Apollo决策规划理解

Apollo系统与Planning模块Apollo系统中的Planning模块实际上是整合了决策和规划两个功能，该模块是自动驾驶系统中最核心的模块之一（另外三个核心模块是：定位，感知和控制）。
倔强的皮卡丘啊·2022-12-12 15:02

apollo自动驾驶进阶学习之：Planning模块全场景约束参数解析及调试思路

总结：Planning模块根据routing（导航模块），prediction（感知模块）感知的周围环境信息，以及地图定位导航信息为自动驾驶车辆规划出一条运动轨迹（包含坐标，速度，加速度，jerk加加速度
ss_helloworld·2022-12-12 15:01

PV-RCNN++ | 利用Transformer让Point与Voxel更好结合

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自动驾驶之心·2022-12-12 14:00

自动驾驶（八十三）---------Apollo之规划模块

规划是自动驾驶的重心，所有模块都是围绕规划而存在的，之前的模块以及介绍了很多这方面的内容，首先一起回顾一下：1.初探：内容包含：带约束的多项式拟合算法、贝赛尔曲线、三次样条插值公式。
一实相印·2022-12-12 11:13

自动驾驶（八十）---------Apollo之导航模块

没想到自动驾驶系列文章能写到80篇，因为我之前做事很浮躁，总是蜻蜓点水、走马观花，所以能写这么多我都诧异了，仔细一想支持我写到现在的原因有两点:分享的快乐、成长的乐趣。
一实相印·2022-12-12 11:43

滑动轨迹 曲线 python_无人驾驶路径规划技术-三次样条插值曲线及Python代码实现...

自动驾驶运动规划(MotionPlanning)是无人驾驶汽车的核心模块之一，它的主要任务之一就是如何生成舒适的、碰撞避免的行驶路径和舒适的运动速度。
weixin_39628063·2022-12-12 11:41

c++ 三次多项式拟合_最小二乘法多项式曲线拟合数学原理及其C++实现

本文使用ZhihuOnVSCode创作并发布0前言自动驾驶开发中经常涉及到多项式曲线拟合，本文详细描述了使用最小二乘法进行多项式曲线拟合的数学原理，通过样本集构造范德蒙德矩阵，将一元N次多项式非线性回归问题转化为
weixin_39529903·2022-12-12 11:11

自动驾驶决策规划算法第一章笔记 忠厚老实的老王

第一章自动驾驶决策规划算法数学基础第一节：决策规划算法的地位和作用该笔记来自b站up主（偶像）：憨厚老实的老王视频链接主页第二节：为什么规划中经常见到五次多项式
passionman521·2022-12-12 11:39

自动驾驶决策规划算法第二章——Apollo EM Planner实践篇

前置学习内容：自动驾驶控制算法【自动驾驶】【零基础】基础自动驾驶控制算法笔记_免费教学录影带的博客-CSDN博客自动驾驶决策规划第一章自动驾驶决策规划算法第一章_免费教学录影带的博客-CSDN博客_自动驾驶五次多项式自动驾驶决策规划第二章
免费教学录影带·2022-12-12 11:38

自动驾驶学习笔记——C++篇01_2021年1月20日

面向对象面向对象是很重要的编程思想，之前在Java中有过了解，今天再学依然觉得精妙无比。有点好奇数据结构中，OOP是如何替代struct语法的。类的定义//定义一个类classstudent{public://属性stringname;intage;stringphone;//方法：行为|动作voidread(){coutname="xiaohua";hua->age=19;hua->read()
奋豆者·2022-12-12 11:38

自动驾驶仿真程序 c++实现 可以自己制作道路轮廓线并导出使用

自动驾驶仿真程序c++实现可以自己制作道路轮廓线并导出使用可以加载odr格式的单条道路轮廓作为参考线可以保持车道可以实现变道qt界面可视化id=631587108004&
「已注销」·2022-12-12 11:07

自动驾驶规划模块学习笔记-piecewise分段曲线

jerk值是常量构造函数假定p0,v0,a0是起点时刻的位置，速度和加速度，p1,v1,a1是终点时刻的位置，速度和加速度，param是曲线的长度参数（可以是时间，也可以是fernet坐标系的s），jerk为固定值。可以通过p0,v0,a0,param,jerk这5个参数来构造一段曲线。ConstantJerkTrajectory1d::ConstantJerkTrajectory1d(const
ACM_Warrior·2022-12-12 11:35

自动驾驶规划模块学习笔记-多项式曲线

自动驾驶运动规划中会用到各种曲线，主要用于生成车辆变道的轨迹，高速场景中使用的是五次多项式曲线，城市场景中使用的是分段多项式曲线（piecewise），相比多项式，piecewise能够生成更为复杂的路径
ACM_Warrior·2022-12-12 11:34

3D视觉感知新SOTA BEVFormer复现nuscenes数据集测试demo

0写在前面分享最近在BEV感知方面的工作，欢迎自动驾驶同行交流学习，助力自动驾驶早日落地。1.概述对于自动驾驶而言，BEV（鸟瞰图）下的目标检测是一项十分重要的任务。
码农打工人CV感知·2022-12-12 01:52

03_FAST、BRIEF、ORB算法原理

CNN、GAN、目标跟踪、竞赛解决方案、人脸识别、数据增广、人脸检测、数据集、NAS、AutoML、图像分割、SLAM、实例分割、人体姿态估计、视频目标分割、Re-ID、医学图像分割、显著性目标检测、自动驾驶
qq_1041357701·2022-12-12 00:14
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