自动驾驶

第78篇：AI+交通：自动驾驶、智能交通管理与物流优化摘要：本文系统性地深入探讨人工智能在交通领域的革命性应用。我们首先解析自动驾驶：AI如何融合摄像头、激光雷达、毫米波雷达数据，通过深度学习实现环境感知（目标检测、语义分割）、高精定位、行为预测与路径规划，最终实现车辆控制。详解智能交通管理：AI分析交通摄像头与传感器数据，实时优化信号灯配时、预测拥堵、检测交通事故。深入剖析物流优化：AI解决车辆路径问题（VRP），优化快递配送、仓储分拣与车队调度。探索车路协同（V2X）：车辆与道路基础设施通信，提升安全与效率。剖析核心挑战：极端场景处理（Corner C

ARM+FPGA+AI工业主板定制专家

基于JETSON/RK3588机器人高动态双目视觉系统方案方案介绍高动态双目视觉系统，凭借双目摄像头卓越的动态范围适应复杂光照，为移动机器人提供稳定视觉感知；兼容嵌入式平台并融合深度学习算法，支持动态目标追踪、3D重建与语义理解；工业级防护设计（IP67防水、抗震耐温）确保在户外及工业严苛环境下的长期可靠运行。

自动驾驶传感器数据录制过程中的五大系统性挑战在车端（自动驾驶/智能网联场景）点云数据录制过程中，Linux系统作为底层操作系统，可能因高实时性要求、高数据吞吐量、硬件资源占用密集等特点，暴露出系统性问题。这些问题不仅影响数据录制的完整性（如丢点、断流），还可能波及车端其他核心功能（如感知、控制）的稳定性。以下从资源调度、IO性能、驱动与硬件交互、内核稳定性、网络与同步五大维度，详细分析可能引发的Linux系统性问题及根源：

自动驾驶的“虚拟驾校”如何炼成？目录自动化生产“考题”（场景数据）全流程“模拟考”（X-In-Loop 体系）“水木灵境”场景工场的价值：省钱、高效、促共享

ARM+FPGA+AI工业主板定制专家

基于Jetson+FPGA+GMSL+AI的自动驾驶数据采集解决方案方案介绍开发更为复杂、高级的自动驾驶系统，需要通过道路测试采集大量传感器数据和地面实况数据，以验证传感器功能并训练自动驾驶算法。如何准确高效的采集、储存和转移车辆上各类高带宽传感器产生的数据，需要采集系统具备多类型传感器采集能力及强大的运算能力，保证设备性能稳定，同时可进行灵活的配置和扩展，并且提供软件层面的灵活配置及数据处理，以提升数据采集的效率和质量。针对自动驾驶系统开发和测试阶段，大量传感器数据采集及验证需求，推出专业化自动驾驶数据采集方案，包含采集所需硬件、软件及定制化服务，助力提升研发效率

千亿级赛道，Robobus 赛道中标新加坡自动驾驶巴士项目的“确定性机会”当全球的目光还聚焦在Robotaxi的商业化拉锯战时，一个更具确定性的黄金赛道正悄然崛起——自动驾驶巴士Robobus。

滴滴自动驾驶张博：坚持负责任的科技创新，积极探索新型就业空间10月11日，滴滴自动驾驶宣布获得D轮融资，融资总额20亿元。投资方包括中关村科学城科技成长基金、北京信息产业发展投资基金、北京市人工智能产业投资基金、广汽集团、广州广花基金及滴滴。

ARM+FPGA+AI工业主板定制专家

基于GPS/PTP/gPTP的自动驾驶数据同步授时方案案介绍同步授时方案是一种高精度的时间同步技术，它在多个领域，包括电信、电力系统、交通运输、金融等有着广泛的应用。同步授时方案通过各种通信协议（如PTP/gPTP等）确保网络中的设备、系统或传感器共享一个统一的时间标准，从而实现在工业自动化、智能制造、通信网络等多个领域中设备间的精确协同工作和数据同步。

ARM+FPGA+AI工业主板定制专家

基于NVIDIA ORIN+FPGA+AI自动驾驶硬件在环注入测试方案介绍在自动驾驶领域，验证域控制器的算法是确保自动驾驶技术能够安全、可靠地投放到市场的关键一环。硬件在环注入测试是自动驾驶系统开发过程中重要测试方法之一，通过仿真模拟或数据回灌的方式，测试自动驾驶系统在各种复杂场景下的表现，尽可能扩大实验室测试覆盖范围，减少外场道路测试项目，提高研发效率。针对自动驾驶域控制器算法验证的难题，推出硬件在环注入测试方案，涵盖硬件、软件及定制服务，提供统一的工具链，一站式满足多场景测试需求，显著降低测试成本，助力提升研发效率。

聊透自动驾驶系统：从“怎么跑”到“怎么聪明跑”自动驾驶到底是咋回事？是不是装个摄像头就能自己开了？其实真没这么简单——这玩意儿更像给汽车装了个“超级大脑”，还得配“眼睛”“耳朵”和“手脚”，一套下来才叫完整的自动驾驶系统。今天就用大白话拆解下，咱们不聊晦涩公式，只说实实在在的技术逻辑。

ORB_SLAM2原理及代码解析：SetPose() 函数帧或关键帧的光心求解。（1）声明：include/Frame.h（2）定义：src/Frame.cc（1）声明：include/KeyFrame.h

【论文笔记】VisionPAD: A Vision-Centric Pre-training Paradigm for Autonomous Driving原文链接：https://arxiv.org/pdf/2411.14716本文提出VisionPAD，一种自监督的预训练范式，用于自动驾驶中的视觉算法。

PX4-Autopilot代码解析（2）-系统架构本文档概述了 PX4 自动驾驶仪的架构，描述了其核心组件、组件之间的交互方式以及总体设计理念。此外，还阐述了 PX4 飞行控制系统的软件结构、通信机制、模块系统和执行流程。

自动驾驶中的传感器技术65——Navigation（2）本文系统介绍车载IMU。IMU 已从最初的安全气囊/翻车检测扩展到电子稳定、灯光调节、车身姿态控制、定位导航、ADAS 以及预测维护等多层次应用。通过与 GPS、摄像头、雷达等多传感器的深度融合，IMU 成为实现高可靠性、连续定位和智能驾驶的关键硬件支撑。

智能交通技术

iTSTech：智慧物流中自动驾驶、无人机与机器人的协同应用场景分析 2025本文围绕 “自动驾驶、无人机与机器人在智慧物流中的协同应用” 展开系统性分析，立足行业痛点与政策导向，从技术现状、应用场景、协同模式、基建规划到未来展望，构建了完整的研究框架，核心内容如下。

先把态度摆正

自动驾驶决策规划算法（开幕式）本人现在研1，准备入门“自动驾驶决策规划”这一方向，学习的内容来自B站up主忠厚老实的老王，故开通一个新的专栏，由此记录我的学习历程与心得，同时也欢迎大家交流学习！

自动驾驶中的传感器技术64——Navigation（1）本文介绍车载GNSS和IMU的产业现状国内厂商（和芯星通、华测导航、移远通信、美格智能等）已经形成了从芯片、模组到天线、惯性导航的完整车规级 GNSS 生态，且多数产品已通过 ASIL‑B/D 或 GB/T 45086.1 等中国汽车定位标准认证。

自动驾驶中的传感器技术56——USS（2）超声波波雷达中的换能器，每个超声波单元中都有一个换能器。它将超声波发生器产生的电振动转换为同频率下的机械振动，并向下传递给焊接模具，使其产生振动。

Ubuntu20.04使用venv创建虚拟环境并安装ultralytics在vscode中，使用ctrl + shift + p 快捷键来打开命令面板然后选择合适的python版本即可

PX4-Autopilot代码解析（1）-概述PX4 自动驾驶仪是一款开源飞行控制软件栈，专为无人机、探测车、船舶和航天器等自动驾驶飞行器而设计。本文档详细介绍了 PX4 代码库架构及其核心子系统。