自动驾驶

Godspeed Zhao2 小时前
人工智能·机器学习·自动驾驶
自动驾驶中的传感器技术88——Sensor Fusion(11)本文看图说话,对相关问题进行说明下图为传统的规格模型工作流,端到端模型是传感器层直接到执行层。添加图片注释,不超过 140 字(可选)
Godspeed Zhao3 小时前
人工智能·机器学习·自动驾驶
自动驾驶中的传感器技术85——Sensor Fusion(8)现在是PVT这里的 PVT 指的是全球卫星导航系统(GNSS)直接输出的最终解算结果:P (Position): 位置(经度、纬度、海拔)
Godspeed Zhao5 小时前
人工智能·机器学习·自动驾驶
自动驾驶中的传感器技术86——Sensor Fusion(9)自动驾驶算法的演进史,本质上是从“人工规则”向“数据驱动”,从**“模块化拆解”向“整体化协同”**进化的过程。
yuanmenghao6 小时前
中间件·自动驾驶·软件构建·iceoryx
自动驾驶中间件iceoryx 构建指南本文档总结了 iceoryx 的常见构建方式和配置选项,帮助开发者快速选择适合的构建方案。 所有代码、脚本都经过验证,关于构建看完本文不需要再看其他的。
Dev7z15 小时前
人工智能·matlab·自动驾驶
非线性MPC在自动驾驶路径跟踪与避障控制中的应用及Matlab实现摘要:随着智能交通和自动驾驶技术的快速发展,车辆在复杂道路环境中实现安全、平稳和高精度的路径跟踪与避障控制成为研究热点。
yuanmenghao1 天前
人工智能·中间件·自动驾驶
自动驾驶中间件iceoryx-介绍现代嵌入式与实时系统(汽车、机器人、工业控制)面临着前所未有的性能挑战:数据规模爆炸式增长每一次不必要的内存拷贝都会带来:
视觉AI2 天前
机器人·自动驾驶
ROS核心疑问解答:catkin是什么?环境配置能否一劳永逸?很多人误以为 catkin 是一个指令,其实它是ROS 1的核心基础设施——官方构建系统(Build System),专门为ROS项目的编译、依赖管理、环境配置设计,替代了早期的 rosbuild 系统。
JoannaJuanCV2 天前
java·redis·自动驾驶
自动驾驶—CARLA仿真(30)交通管理器(Traffic Manager)交通管理器(Traffic Manager)是CARLA中一个客户端模块,用于控制仿真中的特定车辆。车辆通过 carla.Vehicle.set_autopilot 方法或 command.SetAutopilot 命令注册到交通管理器。每辆车的控制通过一系列不同阶段的循环实现,每个阶段运行在独立的线程上。
JoannaJuanCV2 天前
人工智能·机器学习·自动驾驶
自动驾驶—CARLA仿真(29)传感器(Sensors and data)carla.Sensor 类定义了一种特殊的参与者(actor),能够测量并流式传输数据。这些数据是什么? 数据类型因传感器种类而异。所有传感器数据均继承自通用的 carla.SensorData 类。
Godspeed Zhao2 天前
人工智能·机器学习·自动驾驶
自动驾驶中的传感器技术83——Sensor Fusion(6)最后应该是Raw Data级融合与点云级融合(处理的是 x,y,zx,y,z 坐标)不同,Raw Data 融合直接处理传感器输出的最原始信号:
Godspeed Zhao2 天前
人工智能·机器学习·自动驾驶
自动驾驶中的传感器技术84——Sensor Fusion(7)混合融合混合跨层级融合(Hybrid / Cascaded / Multi-Level Fusion) 是当前 L2++ 到 L4 级自动驾驶量产方案(如特斯拉 FSD、华为 ADS、小鹏 XNGP)中最主流、最务实的架构。
JoannaJuanCV2 天前
人工智能·机器学习·自动驾驶·carla
自动驾驶—CARLA仿真(28)地图与导航(Maps and navigation)一张地图既包含城镇的3D模型,也包含其道路定义。地图的道路定义基于OpenDRIVE文件——一种标准化、带注释的道路定义格式。OpenDRIVE 1.4标准对道路、车道、交叉口等元素的定义方式,决定了Python API的功能及其设计决策背后的逻辑。
Coder个人博客2 天前
人工智能·自动驾驶·apollo
Apollo VehicleState 车辆状态模块接口调用流程图与源码分析团队博客: 汽车电子社区VehicleState模块是Apollo自动驾驶系统的"状态感知中枢",负责整合和处理来自Canbus模块的底盘状态数据,为其他模块提供统一、准确的车辆状态信息。该模块通过融合定位、底盘、传感器等多种数据源,生成完整的车辆运动状态,包括位置、姿态、速度、加速度等关键信息,是整个自动驾驶系统决策和控制的基础数据源。
Coovally AI模型快速验证3 天前
人工智能·深度学习·目标检测·机器学习·自动驾驶·无人机
深度学习驱动的视频异常检测(VAD),AI如何让监控更智能?你是否曾想过,在成千上万的监控视频中,如何让计算机自动识别出打架、闯入、徘徊等异常事件?这正是视频异常检测(Video Anomaly Detection, VAD) 所要解决的核心问题。随着深度学习技术的飞速发展,VAD 已成为计算机视觉领域的热点研究方向,并在智能安防、自动驾驶、内容审核等领域展现出巨大应用潜力。
容智信息3 天前
大数据·人工智能·自然语言处理·自动驾驶
容智信息加入大模型产业联盟,Hyper Agent推动企业级智能体规模化落地容智信息是一家专注于企业级智能体落地的智能自动化厂商,核心产品Hyper Agent超级智能体已在央国企、金融、制造等行业实现规模化应用。
车企求职辅导3 天前
人工智能·算法·车载系统·自动驾驶·汽车·智能驾驶·智能座舱
新能源汽车零部件全品类汇总电芯:三元锂电池、磷酸铁锂电池、固态电池电池包(PACK):壳体、模组支架、冷却系统、电气连接电池管理系统(BMS):主控单元(BCU)、从控单元(BMU)、采样线
Godspeed Zhao3 天前
人工智能·机器学习·自动驾驶
自动驾驶中的传感器技术82——Sensor Fusion(5)点云级融合车载点云级感知融合算法概览层次关键特点典型实现数据层融合(Early Fusion)‍直接在原始点云或图像像素上进行配准、投影,形成统一的输入(如点云‑图像混合体)
程序员龙一3 天前
自动驾驶·ros·apollo·cyber rt
百度Apollo Cyber RT底层原理解析我最近一直在思考如何深入理解百度Apollo的Cyber RT框架,尤其是它的底层原理。这显然是一个技术性很强的问题,需要系统性地梳理它的架构设计和核心机制,才能讲得透彻。
Godspeed Zhao3 天前
人工智能·fpga开发·自动驾驶
自动驾驶中的传感器技术79——Sensor Fusion(2)本文继续总结各传感器的算法这是指**传感器模组内部(Edge端)**的处理逻辑。在数据传输到智驾主芯片(如 Orin-X)之前,传感器内部的 ISP、DSP、FPGA 或 MCU 已经对原始物理信号进行了大量的预处理。
milan-xiao-tiejiang3 天前
c++·面试·自动驾驶
ROS2面试准备面试回答示例(1 分钟版)C++ 中对象生命周期的安全管理主要依赖 RAII。 RAII 的核心思想是把资源的获取放在对象构造函数中,把资源的释放放在析构函数中,由作用域自动控制生命周期,这样即使发生异常,析构也一定会被调用,从而避免资源泄漏。