自动驾驶

具身智能 && 自动驾驶相关岗位的技术栈与能力地图技术硬实力研究软实力工程素养总结：该领域的岗位竞争本质是**“硬核技术+工程变现”双维度比拼**，建议：

自动驾驶控制算法——PID算法PID 控制器是比例（Proportional）、积分（Integral）和微分（Derivative）**三种控制作用的组合，常用于工业过程控制系统中，是最经典、最常用的一种反馈控制算法。在**自动驾驶系统中，PID 控制被广泛用于速度控制（纵向控制）和路径跟踪（横向控制）任务，因其算法简单、响应迅速、适应性强等优势，尤其适合低速或规则场景下的车辆运动控制。

自动驾驶车辆的敏捷安全档案简介近年来，在开发安全关键软件时，敏捷开发方法的使用日益增多。敏捷方法非常适合自动驾驶汽车软件的增量改进、运行设计域的逐步扩展以及新型智能路侧单元的开发。

商用车的自动驾驶应用场景主要包括七大领域商用车的自动驾驶应用场景主要包括七大领域：干线物流、港口场景、物流园区、矿区场景、机场场景、末端配送和无人清扫。

自动驾驶领域中的Python机器学习在自动驾驶系统中，数据是驱动决策的核心。从传感器（如摄像头、激光雷达、毫米波雷达）收集的原始数据通常包含噪声、缺失值和异常值，需要进行系统的预处理。Python的pandas库提供了强大的数据处理能力，而scikit-learn则支持特征提取与转换。

想要成为计算机高手

11. isaacsim4.2教程-Transform 树与Odometry在本示例中，你将学习如何：使用 TF 发布器将相机作为 TF 树的一部分发布在 TF 上发布机械臂／可动结构（articulation）的树状结构

自动驾驶训练-tub详解在 Donkeycar 的环境里，“tub” 是一个很关键的术语，它代表的是存储训练数据的目录。这些数据主要来源于自动驾驶模型训练期间收集的图像和控制指令。

VLA：自动驾驶的“新大脑”？在自动驾驶圈子里，最近一个词特别火：VLA。它不是某个新车的型号，也不是某家公司的新品牌，而是一种全新的智能架构，被称为“自动驾驶的大脑2.0”。

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征程 6｜工具链部署实用技巧 6：hbm 解析 API 集锦在复杂关键的模型部署 Pipeline 中，浮点模型量化后生成用于板端部署的 hbm 模型，这是部署重要节点，承载适合板端运行的参数与结构信息。

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开发者说｜RoboTransfer：几何一致视频世界模型，突破机器人操作泛化边界近年来，随着人工智能从感知智能向决策智能演进，世界模型 (World Models) 逐渐成为机器人领域的重要研究方向。世界模型旨在让智能体对环境进行建模并预测未来状态，从而实现更高效的规划与决策。

用马尔可夫模型进行自动驾驶安全分析简介随着自动驾驶汽车即将引发一场革命，对可靠的独立驾驶功能和整体车辆的需求日益增长。此类系统的经典评估技术包括失效模式、影响及诊断分析（FMEDA）或经典马尔可夫模型，这些技术假定未来状态仅取决于当前状态，且IEC 61508 标准、ISO 26262 标准以及IS0 21448 标准也对其进行了推荐。像马尔可夫链的蒙特卡洛模拟这类无记忆方法则更为现实，然而，这些方法计算成本高昂。作为评估自动驾驶汽车安全性的在环组件，马尔可夫模型实质上成为了工具链的瓶颈。在此背景下，经过训练的神经网络是复制马尔可夫模型行

自动驾驶中各传感器的优缺点成本低‌：摄像头具备高分辨率、宽动态范围等特点，在车道识别、交通标志检测等场景中成本优势显著。语义信息捕获‌：可捕捉色彩、纹理等高层语义信息，辅助决策系统理解复杂路况（如识别红绿灯状态、道路标志文字）多任务协同‌：与激光雷达、毫米波雷达等传感器组合使用时，能提升系统对复杂环境的感知能力

相机的内外参分别指什么在自动驾驶领域，相机参数通常分为两类：描述的是相机自身的成像特性，包括镜头属性和传感器信息，通常构成 3×3 的相机内参矩阵 KKK，形式为：

bash方式启动模型训练export \PATHPYTHONPATH=/workspace/mmlab/mmdetection/:/workspace/mmlab/mmsegmentation/:/workspace/mmlab/mmdeploy/:${env:PYTHONPATH} \

轨迹优化 | 基于边界中间值问题(BIVP)的路径平滑求解器(附C++/Python仿真)🔥课设、毕设、创新竞赛必备！🔥本专栏涉及更高阶的运动规划算法轨迹优化实战，包括：曲线生成、碰撞检测、安全走廊、优化建模(QP、SQP、NMPC、iLQR等)、轨迹优化(梯度法、曲线法等)，每个算法都包含代码实现加深理解

自动驾驶仿真领域常见开源工具原文链接为防止链接失效，搬运其中一些介绍。 1、仿真软件 1.1、CARLA CARLA 是一个开源的自动驾驶研究模拟器。它基于 Unreal Engine 运行模拟，采用 OpenDRIVE 标准定义道路和城市环境。其具有可扩展的服务器 - 多客户端架构，支持同一或不同节点的多个客户端控制不同参与者。通过灵活的 API，用户能控制交通生成、行人行为、天气、传感器等模拟相关的所有方面。用户还可配置包含激光雷达、摄像头、深度传感器和 GPS 等多样化的自动驾驶传感器套件。此外，CARLA 支持地图生成、交通

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【理想汽车智驾方案介绍专题 -1】端到端+VLM 方案介绍2025 年的 GTC 大会上，理想汽车的分享了其最新一代的辅助驾驶方案 MindVLA（视觉-语言-动作端到端大模型）的相关技术方案，此模型结合了 V-Spatial Intelligen、L–Linguistic Intelligence、A-Action Policy 这 3 种先进技术，包含了当时国际上最先进的模型和概念，比如 LLM、VLM、VLA、Diffusion model、Reinforcement Learning 等等。

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理想汽车智驾方案介绍专题 1 端到端+VLM 方案介绍2025 年的 GTC 大会上，理想汽车的分享了其最新一代的辅助驾驶方案 MindVLA（视觉-语言-动作端到端大模型）的相关技术方案，此模型结合了 V-Spatial Intelligen、L–Linguistic Intelligence、A-Action Policy 这 3 种先进技术，包含了当时国际上最先进的模型和概念，比如 LLM、VLM、VLA、Diffusion model、Reinforcement Learning 等等。

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征程 6 | UCP 任务优先级/抢占简介与实操多模型推理场景中，可能会存在谁先谁后，甚至 A 模型任务正在运行，但需要被 B 模型任务抢占的情况。针对这种情况，地平线提供了模型优先级控制策略。

一碗白开水一

自动驾驶激光3D点云处理系统性阐述及Open3D库函数应用一、自动驾驶激光3D点云处理的核心挑战与流程自动驾驶系统依赖激光雷达（LiDAR）生成的高精度3D点云数据实现环境感知，其处理流程需解决以下核心问题：