自动驾驶

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MQBench QAT量化实践指南MQBench（Model Quantization Benchmark）是由ModelTC团队维护的开源模型量化评估与调优框架，旨在简化深度学习模型在各种硬件平台上的量化过程。它基于PyTorch构建，支持多种后端（如TensorRT、SNPE、OpenVINO等），并提供从量化感知训练（QAT）到模型部署的完整工具链。

飞猫的边缘AI

边缘AI在自动驾驶应用中的行话汇总边缘AI（Edge AI）：在靠近数据产生的设备（如车端、摄像头端）上直接运行AI推理，而不是将数据上传云端处理。在自动驾驶中，感知、推理、决策必须在车端完成，以满足低延迟和安全要求。

飞猫的边缘AI

边缘AI为什么加速上车了？如果说家用摄像头是边缘AI的走量场景，自动驾驶就是边缘AI的制高点。但2026年正在发生一个关键转折：边缘AI上车不再只是制高点上的技术验证，而是在变成一场规模化标配。

无人驾驶入门笔记(一)由于工作的关系，接触到了无人驾驶相关的项目。想着将工作中遇到了问题和对应的解决手法用文字的方式系统的整理出来，故有了笔记内容。但由于笔者不完全是从事无人驾驶软件研发的工程人员，故相关笔记中只涉及到项目中遇到的内容。如有错误或者不完整的地方，欢迎读者留言补充。

SLAM 从视觉里程计到建图（6）读到这里，你已经掌握了视觉 SLAM 的全部数学工具：位姿如何表示（第 3 讲），位姿如何求导和更新（第 4 讲），三维点如何投影成像素（第 5 讲），有了残差和雅可比之后如何优化（第 6 讲）。接下来的八讲不再引入新的数学，而是把这些工具组装成一个能跑的系统。

VINS-Fusion 移植 ROS2 Jazzy 踩坑（一）：环境与编译VINS-Fusion 官方只有 ROS1 版。现以其 Humble 版（ zinuok/VINS-Fusion-ROS2）为底座完成 Jazzy 适配，代码开源：stronghasaki/VINS-ROS2_jazzy，EuRoC MH_01_easy VIO ATE 0.118m（与 ROS1 原版同数量级）。

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CAPL的数据类型(一)CAPL的数据类型（一）CAPL的数据类型（二）文章目录系列文章目录前言一、数值类型及其格式化打印1. 数值类型

100BASE T1以太网实时控制的危机V3.21 ——辅助自动驾驶难达标100BASE T1以太网实时控制的危机V3.21 ——辅助自动驾驶难达标 2026-6-11杨福宇 yfy812@163.com 2026-5-28 摘要：在100BASE-TX以太网中，由于硬件的制造公差与EMI的联合作用，以及判错手段的无奈，引起恢复时间超长。与它不同，100BASE T1车载以太网恢复时间超长的主要原因是在协义设计本身的疏漏上。1）在ISO 7637-3波形2a,2b辐射干扰下会形成共模干扰变为差模干扰，最终产生LINK DOWN，这是以前研究中未讨论的问题。2）在现有设计中，LI

田里的水稻

FA_融合和滤波(FF)-误差状态卡尔曼滤波(ESKF)FA：formulas and algorithm, FF：fusion and filtering，ESKF：（Error State Kalman Filter）

任少卿时隔十年再出手：MM-Future让自动驾驶“走一步想十步”「多模式联合世界‑动作模型」目录01 自动驾驶世界‑动作模型现存两难矛盾1.1 三类主流WAM范式的固有短板

【自动驾驶与机器人技术】之惯性导航与组合导航学习目标：吃透数学模型、物理含义、噪声离散转换、IMU 积分漂移机理、GNSS‑RTK 数据全处理链路；扫清工程上单位、坐标系、符号的坑，为 ESKF 打下坚实基础。

自动驾驶小学生

Coursera自动驾驶课程第23讲：Reactive Planning in Static Environments在第22讲《Coursera自动驾驶课程第22讲：Principles of Behaviour Planning》我们学习了行为规划，如何使用有限状态机构建行为规划器。

别动我齐刘海

ROS2 Jazzy + C++ 时间系统——Time / Clock / Duration继“ROS2 Jazzy + C++ 实战路线——ros2_control”继续学习这一课只需要搞明白：

经纬恒润自动驾驶嵌入式软件-秋招面经本项目基于 STM32，搭载 FreeRTOS 实时操作系统，实现设备的数据采集、传感器读取、通信收发、状态控制、故障检测、上报上位机功能。设备上电后自动初始化硬件与 RTOS，周期性采集传感器数据；检测到按键或者外部事件时响应中断；数据经过校验处理后，通过串口上传；支持低功耗休眠，空闲时进入停机模式，外部中断触发唤醒；同时监测系统异常，发生故障时记录日志并执行保护动作。

需要测试多少里程，才能证明自动驾驶系统足够安全？在GB 44721-2026《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》附录D中，对于自动驾驶残余风险接受准则，有如下要求：

空圈容错视角下的无人机全链路审计：从理论框架到耦合式检验配套脚本：kongquan_uav_pipeline_demo.py（11阶段独立审计）、kongquan_uav_coupled_pipeline2.py（7阶段耦合检验）

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模型部署｜如何解决算子约束模型部署到 BPU 时，最常见的问题之一是：PyTorch 里能正常运行的算子，在量化、导出或编译阶段却报错。

HIL测试中的总线与通信协议工业控制系统很少只依赖一种通信协议。控制器通常同时连接传感器、执行器、驱动器、其他控制器和上位系统，只有在统一实时闭环中复现这些通信链路，HIL 测试才能还原真实系统行为。

阿里突袭自动驾驶！开源Qwen-Drive-1.0，统一“感知+规划+问答”「Qwen-Drive-1.0验证了一条更省钱的路线」目录01 出发点是重新定义自动驾驶基础模型02 一个模型怎么同时干三件事

NMC存算一体与AI ISP在上一篇《列共享架构（CSA）深度解读》中，我们讨论了如何通过共享存储减少数据冗余。今天聊聊更底层的问题：数据搬运本身。