随着全自动驾驶时代迫近，数据标注或将成为汽车行业下一个突破点。对自动驾驶来说，感知技术尤为重要，训练自动驾驶感知模型需要使用大量准确真实的数据。据英特尔计算，L3+级自动驾驶每辆汽车每天产生的数据高达4000GB，作为自动驾驶技术应用落地的必要条件，数据采集、数据标注服务已成为支撑自动驾驶热潮必不可少的一环。本文将以数据标注视角，通过曼孚科技自研平台MindFlow SEED，展示自动驾驶常见的标
传感器融合为了使车辆能够自动驾驶，必须借助传感器来感知周围环境：摄像头、雷达、超声波和LiDAR传感器等。传感器如何实现自动驾驶 大众甲壳虫看上去很美，但它并不能识别周围的环境。对于汽车实现自动驾驶来说，感知环境就像人类利用感官一样至关重要。因此，现代车辆配备了各种各样的传感器，可以帮助他们检测周围环境，从而为驾驶员提供支持。感知环境最重要的车辆传感器是摄像头，雷达，超声波和LiDAR传感器。除摄
这是一篇有关于自动驾驶的综述性很强的论文，发布于2020年4月。 全文系统地介绍了自动驾驶系统的发展历史及发展现状，阐述了自动驾驶系统目前面临的困难与挑战，然后依次从自动驾驶系统框架、传感器分类、地图定位、信息感知与评估、路径规划等多个方面，分析比较了现有研究技术方法的优势和不足。 《A Survey of Autonomous Driving: Common Practices and Emer
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2024-06-08 22:23:16
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1. ODD （Operational Design Domain）一文详解自动驾驶的运行设计域（ODD)基本概念
自动驾驶需要在地球上各个国家地区都能正确工作。因此要求综合考虑各种不同类型的道路、道路标记、交通标志等，以及环境问题，如天气状况。确保自动驾驶汽车在其预定的运行环境中表现充分，是整个自动驾驶系统验证的关键部分。运营设计域ODD（Operational Design Domain
论文地址：Semantic Segmentation using Adversarial Networks github 文章目录一、简介二、网络结构1、结构2、损失函数三、结果 一、简介 论文作者提到以往的语义分割方法都是先对图像进行下采样再进行上采样得到比较好的feature，将不同层级之间的feature进行融合得到最终的语义分割图，没有很好的利用像素与像素之间的相互关系。即便后连出
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2024-05-28 11:16:53
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自动驾驶数据集八大系列分享之系列二
原创
2023-04-28 22:15:39
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语义分割，街景场景简介该数据集由安装在汽车上的前置摄像头获得的图像组成。这辆车在海德拉巴、班加罗尔等城市及其郊区行驶。图像大多是1080p分辨率，但也有一些图像是720p和其他分辨率。我们的数据集标注有独特的标签，如广告牌、机动人力车、动物等。此外，我们亦会留意道路旁可能安全的驾驶区域。数据集的标签被组织为4级层次结构。每个级别都给出了唯一的整数标识符。如下图所示:y轴上每个标签的像素数。四个级别的标签层次结构和中间级别(级别2，级别3)的标签id。将用于预测和地面真实掩模的颜色编码分.
原创
2022-03-23 14:23:38
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基于高精地图的定位是高精定位，脱离高精地图的高精定位是自嗨，一般而言自动驾驶的高精定位会采用传感器融合的方式,主要有GPS/DGPS（比如RTK）、IMU、摄像头、激光雷达加高清地图的组合。 多传感器融合一直是自动驾驶的难点，这里不做展开，本文想从另一个角度来辅助车辆定位，应用车道线对车辆进行
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2024-07-11 18:34:26
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自动驾驶架构本文整理自公众号九章智驾文章2万字长文说清自动驾驶功能架构的演进架构物理(电气)架构: 体现整车电子电气的布置关系与连接关系, 主要工作为电气原理图设计, 电源分配设计, 搭铁分配设计, 二维线束走向&三维布置设计
功能(逻辑)架构: 功能实现所需完整电器要素与逻辑关系(传感器-控制器-执行器), 主要工作为功能定义规范, 故障后处理策略系统架构: 体现ECU内部元器件逻
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2023-11-08 21:29:24
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普林斯顿大学人工智能自动驾驶汽车项目： 代码V1：http://deepdriving.cs.princeton.edu/DeepDrivingCode_v1.zip 代码V2： http://deepdriving.cs.princeton.edu/DeepDrivingCode_v2.zip 训练集（50G+）：http://deepdriving.cs.prin
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2017-08-18 16:12:51
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自动驾驶开发流程 实现一个智能驾驶系统，会有几个层级：感知层 → 融合层 → 规划层 → 控制层更具体一点为：传感器层 → 驱动层 → 信息融合层 → 决策规划层 → 底层控制层 各个层级之间都需要编写代码，去实现信息的转化。最基本的层级有以下几类：采集及预处理、坐标转换、信息融合 采集传感器跟我们的PC或者嵌入式模块通信时，会有不同的传输方式。比如我们采集来
1.路径-速度解耦规划路径-速度解耦规划将轨迹规划分为两步：路径规划、速度规划。首先在路径规划步骤中生成候选曲线，这是车辆可行驶的路径。使用成本函数对每条路径进行评估，该函数包含平滑度、安全性、与车道中心的偏离以及开发者想要考虑的其他任何因素。然后按成本对路径进行排名并选择成本最低的路径。下一步是确定沿这条路线行进的速度。我们可能希望改变在该路径上的速度，所以真正需要选择的是与路径点相关的一系列速
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2024-04-29 10:22:35
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语义分割是计算机视觉中的关键概念之一，语义分割允许计算机通过按类型对图像中的对象进行颜色编码。GAN建立在基于真实内容的基础上复制和生成原始内容的概念上，这使它们适合于在街景图像上进行语义分割的任务，不同部分的分割使在环境中导航的代理能够适当地发挥作用
原创
2021-07-16 16:13:01
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摘要：此存储库是UrbanNav数据集的使用页面。在城市峡谷中，由于高楼林立，GNSS的精度受到严重挑战，导致大量的非视距(NL
原创
2024-04-24 13:43:28
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本文编译自Forbes，作者Sam Abuelsamid直到现在，自动驾驶数据对于很多研发公司来说还是一个严守的秘密。自动驾驶汽车每天可以收集4TB或更多的传感器原始数据。今年3月，Aptiv成为自动驾驶系统开发大公司中第一个公开发布传感器数据的公司。6月16日，2019年计算机视觉和模式识别大会（CVPR）在美国长滩开启。Waymo和Argo AI也在此次会议中发布了
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2024-03-05 08:59:35
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编辑 | 希骥智能网联汽车规划是指无人车为了到达某一目的地而做出决策和计划的过程，其规划出来的轨迹是带速度信息的路径，对于无人驾驶车辆而言，这个过程包括从起始地到达目的地，要避开障碍物，同时要不断优化行车路线和轨迹行为，以保证车辆安全舒适到达目的地。根据这两点要求可将路径规划分为全局路径规划和局部路径规划，全局路径规划为静态规划，局部路径规划为动态规划。全局路径规划需要掌握所有
从局部到全局的多模式电影场景分割 CVPR2020个人总结1.研究现状：2.研究的意义：3.提出的解决方案（局部到全局的场景分割模型）：4.电影场景数据集：5.结论：全文翻译从局部到全局的多模式电影场景分割方法摘要1.介绍2.相关工作3.电影场景数据集3.1场景定义3.2注释工具和步骤3.3批注统计4.局部到全局的场景分割4.1带有语义元素的镜头表示4.2clip级别的镜头边界表示4.3segm
自动驾驶是现在非常活跃的领域，几乎所有的车厂，大型互联网公司都参与其中，其中计算机视觉技术的应用也非常广泛，这篇文章将对自动驾驶中的重要数据集做简单介绍。
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2021-07-16 15:14:11
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在 之前讨论的目标检测问题中，我们一直使用方形边界框来标注和预测图像中的目标。 本节将探讨语义分割（semantic segmentation）问题，它重点关注于如何将图像分割成属于不同语义类别的区域。 与目标检测不同，语义分割可以识别并理解图像中每一个像素的内容：其语义区域的标注和预测是像素级的。
图13.9.1展示了语义分割中图像有关狗、猫和背景
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2024-04-03 00:00:54
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2018 年 12 月 5 日，Google 旗下的 Waymo 推出了首个自动驾驶叫车服务软件 ——Waymo One，该服务在美国的 4 个地区 24 小时运行。乘客只需通过 APP 选定上下车地点，即可呼叫自动驾驶的汽车去往任何地方。同样，在北京的 AI 公园里，阿波龙自动驾驶小巴也受到了人们的关注。这款迷你小巴可搭载 6 - 7 人，没有驾驶座也没有方向盘，等乘客落座系好安全带，就会关上车
