AI-自动驾驶第4页

人工智能（AI）：科技新纪元的领航者

r_martian·2025-02-23 19:06

【论文精读】MapTR：用于在线矢量化高精地图构建的结构化建模与学习

STRUCTUREDMODELINGANDLEARNINGFORONLINEVECTORIZEDHDMAPCONSTRUCTION源代码：MapTR摘要High-definition（HDMap）map为自动驾驶场景提供了丰富且精确的环境信息

青衫弦语·2025-02-23 14:02

[自动驾驶-传感器融合] 激光雷达的运动补偿

simba丶小小程序猿·2025-02-23 14:27

自动驾驶---如何打造一款属于自己的自动驾驶系统

在笔者的专栏《自动驾驶Planning决策规划》中，主要讲解了行车的相关知识，从Routing，到BehaviorPlanning，再到MotionPlanning，以及最后的Control，笔者都做了相关介绍

智能汽车人·2025-02-23 13:57

Spring MVC 与 Spring Boot：从“手动挡”到“自动驾驶”的进化论，兼谈前后端分离的哲学

引言：当“造轮子”成为一门艺术在Java开发者的世界里，Spring框架就像空气一样无处不在。但你是否想过：为什么我们需要SpringBoot？为什么在“前后端分离”大行其道的今天，SpringMVC依然活跃在舞台上？这背后不仅是技术的迭代，更是一场关于开发效率与架构哲学的深刻博弈。让我们抛开教科书式的定义，用一场“时空穿越”的视角，重新审视这两个框架的恩怨情仇。第一章SpringMVC：那个“手

月落星还在·2025-02-23 13:55

汽车自动驾驶辅助L2++是什么？

自动驾驶辅助级别有哪些？

LVXIANGAN·2025-02-23 08:16

英伟达（NVIDIA）芯片全解析：专业分类、应用场景与真实案例

你每天使用的智能手机、AI语音助手、自动驾驶汽车，甚至是电影特效背后，都有英伟达（NVIDIA）的芯片在默默工作。

嵌入式Jerry·2025-02-23 06:31

无法保存IP设置问题过程 - 心酸

停止、先工作第二次：重复第一次：直接百度、各种AI-周日搞到晚上十二点：第二天要上班，网络

moqiyong666·2025-02-22 17:16

人工智能基础：从零开始讲解AI的基本概念、发展历程及其核心技术

一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-02-22 16:42

超越实验室：打造真正在现实世界中奏效的 AI (泛化性与鲁棒性)

海棠AI实验室·2025-02-22 00:20

初识pytorch

与机器学习算法的主要区别如下图所示：三、扩展1.使用场景1)图像识别和处理2)自然语言处理（NLP）3)音频处理4)视频分析5)游戏和仿真6)自动驾驶汽车7)

m0_73286250·2025-02-21 15:02

25/2/16 ＜算法笔记＞ DirectPose

它在目标检测、机器人视觉、增强现实（AR）和自动驾驶等领域中具有广泛应用。相比于传统的位姿估计方法，DirectPose试图简化复杂的处理流程，采用端到端的方式直接从图像中输出位姿参数。

青椒大仙KI11·2025-02-21 05:19

2025年AI技术趋势深度解析：从World Model到智能共生，如何重塑未来？

例如，李飞飞团队主导的LWM（世界模型）将推动自动驾驶、工业仿真等领域的突破，AI可通过虚拟环境模拟复杂物理交互，优化决策效率。应用场景：自动驾驶测试（如Waymo）、工业设计仿真、灾害预

weixin_74887700·2025-02-21 00:42

AI-概述

文章目录前言一、AI1.简介2.发展3.应用场景前言AI‌ 随着技术的发展，AI正变得越来越强大和普及，其在解决复杂问题和提高人类生活质量方面的潜力日益显现。一、AIAI（ArtificialIntelligence，人工智能）1.简介 AI（ArtificialIntelligence，人工智能）是计算机科学的一个分支，旨在开发智能系统，使其能够执行通常需要人类智能的任务，例如学习、推理、问

真上帝的左手·2025-02-20 22:58

代理IP助力AI图像处理，开启行业新篇章

从人脸识别、自动驾驶到医学影像分析，AI图像处理技术无处不在，发挥着不可

傻啦嘿哟·2025-02-20 13:38

DeepSeek掀起推理服务器新风暴，AI应用迎来变革转折点？

在自动驾驶、智能安防、电商推

小深ai硬件分享·2025-02-20 08:20

MapEX - Mind the map! Accounting for existing maps when estimating online HDMaps from sensors.

MapEX加入地图编码的MAP检测论文链接MapEX背景与动机：HD地图的重要性与高成本：HD地图是自动驾驶的关键组成部分，但其采集和维护成本极高。

zisuina_2·2025-02-20 07:49

自动驾驶感知、端到端论文集（2024-10-11）

文章目录1.Detection2.Segmentation（Map）3.DepthEstimation4.HighResolution5.End-to-EndAutonomousDriving1.DetectionLabelDistill:Label-guidedCross-modalKnowledgeDistillationforCamera-based3DObjectDetectionECCV

自动驾驶小学生·2025-02-20 07:43

探索TotalSegmentator：一款强大的全场景图像分割工具

它由开发者Wasserth创建，旨在为医学影像分析、自动驾驶、遥感图像处理等多个领域提供高效且准确的像素级分类能力。该项目的亮点在于其模型的通用性和易用性，能够处理多种

计蕴斯Lowell·2025-02-19 23:04

从零到入门：人工智能学习路径全解析

这题有点难度·2025-02-19 21:24

DeepSeek再传重大突破！新发布原生稀疏注意力（NSA）机制，重新定义AI效率天花板

人工智能&AIGC术语100条Shelly聊AI-重磅发布Shelly聊AI：年度展望：2025年AI与社会发展关键事件的深度思考（每年一篇，十年为期）2025年2月18日，中国AI领域迎来一枚“技术

shelly聊AI·2025-02-19 17:51

多Agent系统分工协作：从理论到工业级落地实践

文章目录一、多Agent系统核心架构1.1角色划分原则1.2通信协议设计二、工业级协作策略2.1动态任务分配2.2冲突消解机制三、典型应用案例3.1智能仓储系统3.2自动驾驶车队四、开发实践指南4.1框架选型对比

ghs_gss·2025-02-19 08:40

让AI真正“动起来“：静态工作流与动态任务规划深度解析

ghs_gss·2025-02-19 08:39

智能硬件定位技术发展趋势

在自动驾驶领域，厘米级甚至毫米级定位精度至关重要。科研人员正致力于融合多种定位技术，如卫星定位、惯性导航、视觉识别与高精度地图匹配。通过复杂算法协同运作，车辆在复杂路况下能精准

2401_88540551·2025-02-19 02:53

亚远景-ISO/PAS 8800:2024《道路车辆—安全和人工智能》简介

ISO/PAS8800:2024《道路车辆—安全和人工智能》简介：ISO/PAS8800:2024《道路车辆—安全和人工智能》背景与意义随着汽车智能化发展，自动驾驶和智能座舱等技术快速进步，但人工智能在汽车领域应用面临安全性

亚远景aspice·2025-02-19 01:42

51-54 CVPR 2024 | DrivingGaussian：周围动态自动驾驶场景的复合高斯飞溅（ Sora能制作动作大片还需要一段时间）

视图合成和可控模拟可以生成自动驾驶的极端场景CornerCase，这些安全关键情况有助于以更低成本验证和增强自动驾驶系统安全性。DrivingGaussian采用复合高斯飞溅进行全局渲

深圳季连AIgraphX·2025-02-19 01:10

强化学习：原理、概念与代码实践

它在机器人控制、游戏、自动驾驶、资源管理等众多领域都取得了显著的成功。

AndrewHZ·2025-02-19 01:07

商汤绝影端到端自动驾驶的迭代优化

自动驾驶,端到端,迭代优化,深度学习,感知,规划,控制,模型训练,数据增强,模型微调1.背景介绍随着人工智能和计算机视觉技术的飞速发展，自动驾驶汽车从科幻走进了现实。

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-18 22:33

【趣味随笔】盘点那些知名的机器人公司

原创文，转载注明出处文章目录一、自动驾驶方向新势力车企系统供应商Robotaxi物流配送二、AR/VR硬件方向AR/VR硬件系统软件三、传感器方向双日相机RGBD相机激光

嵌小超·2025-02-18 12:48

自动驾驶系列—颠覆未来驾驶：深入解析自动驾驶线控转向系统技术

自动驾驶：分享自动

学步_技术·2025-02-16 19:58

根据deepseek模型微调训练自动驾驶模型及数据集的思路

以下是使用DeepSeek模型微调训练自动驾驶模型的详细步骤和代码示例。本流程假设你已有自动驾驶领域的数据集（如驾驶指令、传感器数据等），并基于PyTorch框架实现。

ywfwyht·2025-02-16 19:28

自动驾驶---Motion Planning之参考线Path平滑

1背景有了由lane_segment插值得到的粗糙参考线，这种参考线是无法输出给下游使用的，需要进一步的处理使得参考线更加平滑，才能供下游控制模块使用。Apollo中共有三种参考线平滑算法，分别为：1.QpSplineSmoother2.SpiralReferenceLineSmoother3.DiscretePointsSmoother目前Apollo中默认配置为最后一种，基于离散点的平滑。这种

智能汽车人·2025-02-16 19:24

自动驾驶---Motion Planning之LaneChange

1背景在Apollo中，有比较多的Decider（决策器），上篇博客《自动驾驶---MotionPlanning之Decider》中笔者也大概介绍了每个Deicder的作用。

智能汽车人·2025-02-16 19:24

一文带你了解人工智能：现状、应用、变革及未来展望

从智能手机的语音助手到自动驾驶汽车，从智能家居到医疗诊断，AI正在改变着我们的生活方式。本文将结合时事，为大家介绍当前人工智能的发展形势、在生活中的应用、人工智能的变革以及未来的发展方向。

空青726·2025-02-16 08:02

基于A*算法与贝塞尔曲线的路径规划与可视化：从栅格地图到平滑路径生成

引言在机器人导航、自动驾驶和游戏开发等领域，路径规划是一个核心问题。如何高效地找到从起点到终点的最优路径，并且确保路径的平滑性和安全性，是许多应用场景中的关键挑战。

机器懒得学习·2025-02-16 06:43

《DeepSeek Janus Pro 7B：多模态人工智能大模型部署全攻略》

从智能语音助手到图像识别系统，从自动驾驶汽车到智能医疗诊断，多模态AI的身影无处不在，它让机器能够理解和处理多种类型的信息，如文本、图像、音频等，从而实现更加智能、高效的交互。DeepSee

空云风语·2025-02-16 03:57

AI-大语言模型

文章目录前言一、LLM1.简介2.工作原理和结构3.应用场景4.最新研究进展5.比较二、Transformer架构1.简介2.基本原理和结构3.应用场景4.最新进展三、开源1.开源概念2.开源模式3.模型权重四、再谈DeepSeek前言AI‌一、LLMLLM（LargeLanguageModel，大语言模型）‌1.简介 LLM（LargeLanguageModel，大语言模型）‌是指使用大量文本

真上帝的左手·2025-02-15 12:34

优化算法全景解析：从梯度下降到群体智能

在AlphaGo击败人类围棋冠军的背后，在特斯拉自动驾驶系统实时决策的瞬间，在推荐系统精准推送内容的过程中，优化算法始终是推动这些技术落地的核心引擎。

welcome_123_·2025-02-15 08:31

基于深度学习YOLOv8的海洋动物检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）

引言近年来，计算机视觉技术在各行各业中得到了广泛的应用，特别是在智能监控、自动驾驶、医疗诊断等领域。深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）的出现，极大地提高了计算机处理图像和视频的能力。

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 04:57

无人机技术全解析：从军事靶机到低空经济新引擎

其核心特征包括：无驾驶舱设计：搭载自动驾驶仪、程序控制装置等设备实现自主飞行分级管理体系：中国民航局将116kg以上无人机及4600m³以上飞艇纳入融合空域管理，微型航拍器由行业协会自治二、百年发展历程

UAV_ckesc·2025-02-14 22:42

【如何在Apollo中利用JSON/XML/config来减少代码量】

Apollo（百度的自动驾驶开源平台）是一个复杂的大型项目，涉及多个模块的协同工作，如感知、规划、控制、定位等。在这样的大型项目中，减少代码量有助于提高代码的可维护性、可读性和开发效率。

勾魂凉皮·2025-02-14 20:48

一个AI应用的开发、上线流程解析

1.4.onnx文件格式2.推理（Inference）2.1.pth(PyTorch模型格式)2.2.mindir(MindSpore模型格式)2.3.onnx(开放神经网络交换格式)2.4实际例子：自动驾驶系统中的推理模块

終不似少年遊*·2025-02-14 17:03

自动驾驶软件：Tesla Autopilot二次开发_18.未来趋势与发展方向

18.未来趋势与发展方向未来的自动驾驶技术将不断演进，特斯拉的Autopilot系统作为行业领先的技术，也在不断地进行改进和创新。

zhubeibei168·2025-02-14 16:25

华为 ADS 3.0 与特斯拉 FSD V12：自动驾驶技术的巅峰对决与未来展望

一、华为ADS3.0：多传感器融合的卓越代表（一）硬件与技术特色华为ADS3.0智能驾驶系统构建了全面的全息感知体系，融合激光雷达、高清摄像头、毫米波雷达、超声波传感器等多种设备。激光雷达实现环境三维重建和精确测距，在恶劣条件下仍能准确捕捉物体信息；高分辨率摄像头获取视觉信息；毫米波雷达在极端天气下强化对移动物体探测；超声波传感器辅助近距离障碍物检测。GOD网络融合处理多传感器数据，为决策提供坚实

中科宁图·2025-02-14 16:25

自动驾驶感知系统配置分析——以“8摄像头+1毫米波雷达+12超声波雷达”为例

自动驾驶感知系统配置分析——以“8摄像头+1毫米波雷达+12超声波雷达”为例1.引言自动驾驶系统依赖于传感器来感知周围环境，并基于此做出实时决策。

空间机器人·2025-02-14 16:54

AUTOSAR从入门到精通-【自动驾驶】高精地图（三）

TopologicalRepresentationGeometricRepresentationSemanticRepresentationDynamicElementsFeature-BasedMapLayers自动驾驶产业与地图

格图素书·2025-02-14 13:58

第二章：9.5 多个输出的分类

例如，在自动驾驶汽车的场景中，一张图像可能同时包含汽车、公交车和行人，因此在这种情况下，每个图像可以有多个相关的标签。

望云山190·2025-02-14 05:33

AI Agent智能应用从0到1定制开发Langchain+LLM全流程解决方案与落地实战

对齐与垂直领域应用29套AI全栈大模型项目实战，人工智能视频课程-多模态大模型，微调技术训练营，大模型多场景实战，AI图像处理，AI量化投资，OPenCV视觉处理，机器学习，Pytorch深度学习，推荐系统，自动驾驶

AI知识分享官·2025-02-14 00:41

自动驾驶技术的未来趋势与挑战分析

内容概要自动驾驶技术自诞生以来经历了多个发展阶段。

智能计算研究中心·2025-02-13 12:50

如何从零构建具身智能AI系统？

从自动驾驶汽车到智能虚拟助手，具身智能AI系统正在变革各个行业。在本指南中，我们将详细拆解从零构建具身智能AI系统的过程，涵盖关键组件、工具以及逐步指导，助你开启这一旅程。

硅基创想家·2025-02-13 05:53

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