1. 概念与意义自动驾驶汽车作为一个复杂的软硬件结合系统,其安全,可靠地运行需要车载硬件,传感器集成、感知、预测以及规划控制等多个模块的协同配合工作。感知预测和规划控制的紧密配合非常重要。这里的规划与控制(Planning&.Control)在广义上可以划分成自动驾驶汽车路由寻径(Routing),行为决策(Behavioral Decision),运动规划(Motion Planning
决策规划技术概述决策规划是自动驾驶的关键部分之一，它首先融合多传感信息，然后根据驾驶需求进行任务决策，接着在能避开可能存在的障碍物前提下，通过一些特定的约束条件，规划出两点间多条可选安全路径，并在这些路径中选取一条最优的路径作为车辆行驶轨迹。决策规划按照划分的层面不同可分为全局规划和局部规划两种。全局规划是由获取到的地图信息，规划出一条在一些特定条件下的无碰撞最优路径；局部规划则是根据全局规划，在
# 深度学习自动驾驶实现流程
## 引言
深度学习自动驾驶是当前热门的研究领域之一，通过利用深度学习模型实现车辆的自动驾驶功能。在本文中，我将指导你如何实现深度学习自动驾驶系统。
## 步骤概览
以下是实现深度学习自动驾驶系统的一般流程，我们将逐步说明每个步骤的具体内容。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 数据收集 | 收集包含车辆行驶过程中的图像和标签数据 |
| 数
原创
2023-09-07 08:46:14
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依靠人工智能，视觉计算，雷达，监控装置和系统协同合作共同完成 合伙创业、商业需求 Q：1274510382 训练深度神经网络根据车载摄
原创
2021-12-27 17:25:17
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深度学习-自动驾驶依靠人工智能，视觉计算，雷达，监控装置和定位系统协同合作共同完成
原创
2021-07-17 17:55:09
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众所周知，随着自动驾驶和智能网联技术的飞速发展，传统的汽车开放系统架构CP Autosar已经无法满足日益复杂的汽车电子系统的功能需求。尤其底层软件中，针对面向服务架构SOA开发需要使用高性能的处理器，自适应汽车开放系统架构AP Autosar有着不可比拟的优势。而应用软件中，自动驾驶整体架构主要涉及感知、规划、决策、控制等节点。通过数据或信息的存储、传递及有效及时处理，可以完成感知算法、决策算法
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2023-09-15 22:04:39
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引言自动驾驶领域近几年来一直备受关注，但截止目前，自动驾驶在现实复杂场景下的大规模部署应用却一再延后。其中一个很重要的原因是，目前业界对于动态和强交互性场景下的行为、轨迹预测问题（behavior prediction）始终没有得出很好的解决方案。缺乏对其他道路参与者的行为理解与预测，自动驾驶车辆便无法进行安全高效的决策、规划以及控制。于是对于认知科学与行为预测的研究，成为了自动驾驶破局的关键。1
自动驾驶规划与控制简述自动驾驶SAElevel简称内容0无自动化自动化系统提供一些提醒偶尔干预，但是没有持续对车辆控制1驾驶员协助驾驶员和自动驾驶系统共同对车进行控制。ACC,LKA,Cruise control2部分自动化对车完全的控制：加速、制动、转向。驾驶员必须监测驾驶并在任何时间准备干预如果系统做出错误的决策3有条件的自动化驾驶员可以安全地将注意力转移驾驶任务4高度自动化在一些特定场景可以
特斯拉的自动驾驶仪无疑是目前最先进的计算机视觉系统，从自动驾驶汽车最重要的功能，车道检测到行人跟踪，再到信号灯识别等等，它们必须涵盖所有道路信息，并预测每种情况。因此特斯拉发布了“ Tesla Vision ” 相机制成的感知系统，特斯拉的计算机视觉新系统只配备了8个摄像头……这种纯计算机视觉的应用，使其成为世界上唯一不使用雷达的自动驾驶公司之一！从下面视频中，我们可以看到特斯拉的计算机视觉系统。
作者：Jeremy Cohen编译：McGL最早使用神经网络来检测车道线，分割地面和驾驶的自动驾驶汽车叫 ALVINN，创建于1989年。Autonomous Land Vehicle In a Neural Network天哪！神经网络早在1989年就已经被使用了！这种方法还是端到端的: 神经网络接收输入的一个图像，然后输出一个方向盘转向角度。到了2021年，情况更加疯狂: 深度学习已经接管了自
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2022-11-09 13:36:42
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一、什么是自动驾驶？ 目前，汽车的四大发展趋势是：电动化、智能化、网联网和共享化。其中，智能化与高精度定位的关联最大。 首先，简单介绍一下自动驾驶的等级定义。从没有任何驾驶辅助到完全自动驾驶，一共分为5个等级：L1、L2、L3、L4、L5。目前，大部分辅助驾驶功能，都在L1到L3之间。 L1、L2等级，实际上还是以人控制为主，只不过传感器和一些车载控制模块，会帮助驾驶员来执行一部分的驾驶功能；但从
不管怎么样，自动驾驶搞了三四年，由原来的资本宠儿，逐渐变凉，最近经济下滑，汽车销量负增长严重，各大车企都在裁员，我们作为新兴电动车企，主要靠融资和资本市场过活，显得格外凄惨，不免要问自动驾驶要凉凉了吗？ 总结下自动驾驶遇到的问题如下： 自动驾驶本身的安全问题。&nb
概述util.cc/.h是planning模块下的common/util路径下 根据路径和命名也可以看出 util.cc其实就是实现了一些planning中会用到的一些辅助工具，util这个文件夹在很多工程中都可以看到，都是存放一些辅助功能的实现代码。从代码来看util.cc主要是实现： 1.判断当前反馈的车辆状态是否有效； 2.判断两次routing(全局路径规划)的结果是否相同； 3.根据还剩
1.背景介绍自动驾驶技术是近年来迅猛发展的一门科技，它涉及多个领域，包括计算机视觉、机器学习、人工智能、控制理论等。深度
本文解析论文： A Practical Trajectory Planning Framework for Autonomous Ground Vehicles Driving in Urban Environments 来自国防科大团队文章依旧沿用了经典的横向的空间规划，和纵向的速度规划。在横向上，横向位置是关于纵向距离S的三阶多项式。纵向上速度是关于时间T的四阶多项式。对速度的规划采用了典型的
一、Tesla八个摄像头首先是基于单个图像使用Regnets作为backbone使用了BiFPNs特征金字塔使用了yolo作为head以多任务网络形式布置，但是主干只有一个，在尾部加入多个解码器以完成不同任务但是当存在多个摄像头的时候多个摄像头的时候要记住很重要的一点，是在向量空间去训练和标注的。值得说一句，特斯拉并不是舍弃了Lidar，Lidar被特斯拉用来矫正数据。此外也有一个pseudo l
各种模型实现这样的集成系统时，缺乏一个全面的概述和理论理解，我们系统的回顾了基于深度学习的预测、规划以及预测和
一、安装环境gym是用于开发和比较强化学习算法的工具包，在python中安装gym库和其中子场景都较为简便。安装gym：pip install gym安装自动驾驶模块，这里使用Edouard Leurent发布在github上的包highway-env（链接：https://github.com/eleurent/highway-env）：pip install --user git+https:
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2023-08-14 12:52:29
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学校 | 布里斯托尔大学 研究方向 | 自动驾驶方向文章仅用于学术分享这是 21 年的一篇综述文章，可以算得上是最前沿的自动驾驶技术综述。这几年随着深度表征学习的发展，强化学习领域也得到了加强。本文会对目前最先进的自动驾驶 DRL 算法进行汇总和分类。论文标题：Deep Reinforcement Learning for Autonomous Driving: A Surv
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2022-07-28 10:23:43
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自动驾驶关键环节——感知、决策、控制感知 环境感知通过毫米波雷达、摄像机等传感器实现，车辆自身状态感知通过导航系统、惯导系统等实现，通过V2X网联通信技术实现智能驾驶车辆与外界的互联互通。环境感知通过组合多种传感器，运用关联时序的感知技术，在V2X网联通信技术的支持下对道路、静态物体以及动态物体三个方面进
