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
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
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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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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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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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
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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9月25日，驭势科技于世界智能网联汽车大会WICV上正式发布面向城市服务的L4自动驾驶解决方案UiBox及首款落地产品UiBox无人配送车，进一步推进“AI驾驶员”在全场景的商业应用。北京市经信局副局长姜广智、房山区副区长高武军、北京市汽车与交通产业处处长侯颖、中国国际贸易促进委员会机械行业分会会长周卫东等领导莅临发布会现场，和驭势科技生态伙伴们共同见证了UiBox的诞生。驭势科技新产品发布会现场
datawhale语义分割-Task3 语义分割模型发展本章主要讲解的是语义分割网络模型的发展：FCN 、SegNet、Unet、DeepLab、RefineNet、PSPNet、GAN语义分割。3 语义分割模型发展语义分割（全像素语义分割）作为经典的计算机视觉任务（图像分类，物体识别检测，语义分割）。其结合了图像分类、目标检测和图像分割，通过一定的方法将图像分割成具有一定语义含义的区域块，并识别
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2024-04-30 06:53:21
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经纬恒润为满足自动驾驶L2-L4需求，已完成全冗余EPS模具样件开发、并搭载红旗E-HS9进行了实车路试，与国外EPS头部供应商同台竞争，为汽车行业控制器国产化、自主化打下了坚实的基础。
汽车转向系统是自动驾驶最重要的执行器之一。随着“智能出行”理念的不断深化，自动驾驶与智能网联技术的结合，电动助力转向控制器的开发变得愈发重要。基于ADAS技术、线控底盘技术
教程：http://bit.baidu.com/Course/detail/id/273.html 老师：David Zhou，百度Apollo平台产品负责人关于apollo本节主要介绍了apollo的一个概述。整体框架apollo主要分为4层。 最底层是Reference vehicle platform，是车载验证平台，主要就是线控车的一套结构； 上一层是Reference hardware
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2023-09-05 19:59:55
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一、自动驾驶 与 无人驾驶1、自动驾驶2、无人驾驶二、自动驾驶 相关岗位 及 技能需求
Lyft目标是研究出一个开放型的自动驾驶平台。
最近有外媒报道称，作为仅次于Uber的美国第二大共享出行公司Lyft，对外宣布正式设立自动驾驶研发部门。据悉，该部门的办公地点在加州帕罗奥多市的一家工厂处，Lyft租下了面积为5万平方英尺的场地，用于设立实验室和公开测试场地。
在这个名为“Level 5”的办公楼内，Lyft将致力于研发出
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2024-01-18 17:18:48
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如何构建一辆无人驾驶车呢？先从无人驾驶车的硬件开始介绍。1 简介无人驾驶车由车、线控系统、传感器、计算单元等组成，如图2.1所示。车作为无人驾驶的载体，是无人驾驶车最基础的组成部分。除了车本身之外，还需要车上安装有线控系统。有别于传统汽车通过机械传动的方式控制汽车，线控系统通过电信号来控制汽车，这种方式显然更适合电脑控制。无人驾驶车还配备了数目众多的传感器，包括激光雷达、摄像机、毫米波雷达、超声波
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2023-11-08 14:04:43
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