自动驾驶

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真诚的灰灰

MAPTR：在线矢量化高精地图构建的结构化建模与学习(2208)High-definition (HD) map provides abundant and precise environmental information of the driving scene, serving as a fundamental and indispensable component for planning in autonomous driving system. We present MapTR, a structured end-to-end Transformer fo

人工智能在自动驾驶领域的技术与应用随着人工智能技术的飞速发展，自动驾驶汽车已经成为现实。本文将深入探讨人工智能在自动驾驶领域的技术进展和实际应用。

自动驾驶域控制器简介汽车智能驾驶功能持续高速渗透，带来智能驾驶域控制器市场空间快速增长。智驾域控制器是智能驾驶决策环节的重要零部件，主要功能为处理感知信息、进行规划决策等。其核心部件主要为计算芯片，英伟达、地平线等芯片厂商市场地位突出。随着消费者对智能驾驶功能需求的不断提升，基础L2 功能成本下探，中低算力方案搭载率快速增长；头部厂商智驾水平持续提升，城市NOA覆盖范围扩大，高算力域控产品需求同样旺盛。

自动驾驶与汽车自动化：开启交通新时代一、引言在当今科技飞速发展的时代，汽车行业正经历着前所未有的变革。自动驾驶与汽车自动化技术成为了汽车领域最具潜力和变革性的发展方向。从早期的辅助驾驶功能到如今正在逐步实现的完全自动驾驶，这些技术不仅改变着我们的驾驶体验，还对整个社会的交通、经济和环境等方面产生着深远的影响。

智能汽车人

自动驾驶---小米汽车智驾进展小米汽车的进度，可能出乎很多人的意料，其它新势力车企花了5---10年的时间，小米汽车三年就成功造出了第一辆车，在小米su7月销2万+的同时，获得了非常不错的口碑。笔者在之前的博客《微自传系列---雷军》中已经阐述过，雷军是一位具有远见卓识和领导力的企业家。

自动驾驶控制与规划——Project 2: 车辆横向控制上一次作业中没有配置docker使用gpu，后续可能有GPU计算的需求，因此重新运行一个带有GPU的容器。docker使用GPU的配置教程可以参考：在docker容器中使用nvidia显卡渲染rviz2界面。运行容器的命令如下：

自动驾驶2022-2024年论文汇总与解析亲爱的小伙伴们😘，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、JAVA 、PYTHON与SAP 的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻🧐，那不妨给我一个小小的关注吧🥰。我会精心筹备，在未来的日子里不定期地为大家呈上这些领域的知识宝藏与实用经验分享🎁。每一个点赞👍，都如同春日里的一缕阳光，给予我满满的动力与温暖，让我们在学习成长的道路上相伴而行，共同进步✨。期待你的关注与点赞哟🤗！

自动驾驶AVM环视算法--python版本的俯视TOP投影模式c语言版本和算法原理的可以查看本人的其他文档。《自动驾驶AVM环视算法--全景的俯视图像和原图》本文档进用于展示部分代码的视线，获取方式网盘自行获取（非免费介意勿下载）：链接: https://pan.baidu.com/s/1MJa8ZCEfNyLc5x0uVegtog 提取码: vskn 。

障碍感知 | 基于2D激光点云的行人检测器DROW算法详解(附Python实现与ROS仿真)检测人类是服务机器人在应用中的关键技能，许多检测算法已在3D激光雷达中得到了发展，这些方法大致可以分为两类。第一类方法使用点云数据的有序投影，第二类方法则通过设计神经网络架构处理无序的点云数据并对其进行推理，例如PointNet和VoxelNet。然而与室外场景(如自动驾驶等)不同，对于许多服务型和家用应用中的移动机器人来说，广泛采用的是水平安装的2D激光扫描仪，目前，针对使用2D激光雷达数据进行人类检测的研究仍然较少。

机器学习在聚合物及其复合材料中的应用与实践在当前的工业和科研领域，聚合物及其复合材料因其卓越的物理和化学性能而受到广泛关注。这些材料在航空航天、汽车制造、能源开发和生物医学等多个行业中发挥着至关重要的作用。随着材料科学的发展，传统的实验和理论分析方法已逐渐无法满足新材料研发的需求，特别是在材料性能预测、结构设计优化和制造过程控制等方面。因此，寻找一种高效、准确且创新的研究方法变得尤为迫切。

菜要多训练

【自动驾驶】Ubuntu20.04安装ROS1 Noetichttps://wiki.ros.org/noetic/Installation/Ubuntu打开Ubuntu终端，下载并执行鱼香ROS安装脚本

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【自动驾驶】Ubuntu22.04源码安装Autoware Core/Universe链接：https://autowarefoundation.github.io/autoware-documentation/main/installation/autoware/source-installation/

地平线开发者

hbdk-model-verifier、hbdk-sim 和 hbdk-hbm-attach 工具使用教程hbdk-model-verifier 工具是由地平线开发，用于对指定的定点 pt 模型和 hbm 部署模型进行结果一致性验证，并输出模型预测执行时间的工具。

gz中生成模型还记得parameter_bridge 吗？我们在生成桥接的时候调用了这个cpp文件。一个 parameter_bridge 实例用于消息传递（传感器数据）。之前的例子

自动驾驶小白说

【理想汽车&中科院】基于模仿学习的端到端自动驾驶数据缩放规律论文: https://arxiv.org/pdf/2412.02689项目: https://github.com/ucaszyp/Driving-Scaling-Law

CALMM-Drive：首个引入置信度感知的大多模态模型驱动的自动驾驶框架本文提出的CALMM-Drive，它是首个引入置信度感知大型多模态模型（LMM）驱动的自动驾驶框架，通过采用Top-K置信度引导，能够生成多个候选决策及其置信度级别。在nuPlan闭环仿真环境中的评估结果表明，验证其可靠和灵活的驾驶性能方面的有效性，展示了在LMM加持下的自动驾驶车辆中整合不确定性的显著进展。

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【自动驾驶】2 汽车电子电器架构① 传统的电子电器架构开发流🦋传统的电子电器架构开发流程，特别是在汽车和工业领域，通常遵循一套标准化的步骤，旨在确保产品的可靠性、安全性和效率。

自动驾驶控制与规划——Project 1: 车辆纵向控制课程主页笔者使用的电脑系统配置如下从CARLA项目的Release中下载CARLA_0.9.13.tar.gz（该版本支持carla-ros-bridge）下载链接

YOLOv8实战bdd100k自动驾驶目标识别本文采用YOLOv8作为核心算法框架，结合PyQt5构建用户界面，使用Python3进行开发。YOLOv8以其高效的实时检测能力，在多个目标检测任务中展现出卓越性能。本研究针对BDD100K自动驾驶目标数据集进行训练和优化，该数据集包含丰富的自动驾驶车辆目标图像样本，为模型的准确性和泛化能力提供了有力保障。通过深度学习技术，模型能够自动提取驾驶车辆目标的特征并进行分类识别。PyQt5界面设计简洁直观，便于用户操作和实时查看检测结果。本研究不仅提高了驾驶车辆目标识别的自动化水平，还为医疗系统的构建提供了有力