文章目录1. 简介2. 不同的预测方式3. 基于车道序列的预测4. 障碍物状态5. 预测目标车道6. 递归神经网络7. 递归神经网络在目标车道预测的应用8. 轨迹生成 1. 简介无人车是在许多物体间穿梭行驶，其中许多物体本身就是一直在移动的，比如像其他汽车、自行车、行人。无人车需要预测这些物体的行为，这样才能确保做出最佳决策。在环境中为所有其他的物体做出预测，这些共同形成了在一段时间内的预测路径
自动驾驶系统进阶与项目实战（十）基于PointPillars的点云三维目标检测和TensorRT实战（1）自动驾驶系统进阶与项目实战（十）基于PointPillars的点云三维目标检测和TensorRT实战（1）发表于CVPR2019的PointPillars是目前比较受业内认可的激光雷达三维检测算法，其推理速度和性能俱佳，百度Apollo和Autoware两个开源自动驾驶项目的感知系统均包含了基
目前关于自动驾驶数据集你想知道的，应该都在这里了，这是「整数智能」自动驾驶数据集八大系列分享之系列一： 目录「八大系列概览」01 「Waymo数据集」02「PandaSet」03「nuScenes」04「Lyft Level 5」05「H3D - HRI-US」06「Boxy vehicle detection数据集」07「BLVD」08「SODA10M 数据集」09「D²-City数据
一、目标检测的几个分类无人驾驶中的检测： 图片/点云 ——>2D/3D bounding box基于图片的检测算法： general ideatwo-step:RCNN SPPnet Fast-RCNN Faster-RCNNone-step:YOLO SSD YOLO-v2 YOLO-v3 Tensorflow实战Faster-RCNN基于激光雷达点云的检测算法： 激光雷达点云简介 Pix
自动驾驶汽车（AV）的承诺是，其将比人为控制的车辆安全得多，并大幅减少事故的发生。它需要众多技术的支持，才能在没有驾驶员驾驶的情况下运行，这些技术包括摄像头、激光雷达、雷达、超声波、车辆对一切（V2X）和全球定位系统（GPS）等。自动驾驶汽车的最终目标是提供一辆无需人为干预的，可以在所有道路类型、所有环境（城市、乡村）和所有天气条件中行驶的全自动汽车——但实现这一目标还需要一些时间。在此之前，先进
原标题：手把手教你，排除行车记录仪常见故障问题和解决方法，值得收藏哦行车记录仪现在已经相当普及了，但在使用时难免会遇到一些问题，下面说一些常见故障和解决方法，希望广大车友永远都不要用到。一、 死机、不开机： 死机是指在排除电源问题的情况下，机器不启动的情况或者机器启动工作中不反应了，一直停留在某个状态下！解决办法：(1)先将SD卡或者TF卡取出，按开机键确认是否能开机。(2)如还是不开机，请翻看机
Do not blindly trust anything I say, try to make your own judgement.目录1. 自动驾驶任务浅述2. 轨迹预测任务2.1 agent encoding2.2 map encoding2.3 trajectory decoding1. 自动驾驶任务浅述自动驾驶任务分为perception、prediction、pl
值得鼓舞的是，最近的进展，特别是在扩散模型和NeRF方面，已经产生了模糊了现实与机器生成界限的图像，为解决数据稀缺提供
自动驾驶仿真是为了减少验证自动驾驶功能模块的成本而诞生的，通过数学建模的方式将真实的世界进行数字化的还原和泛化，建立正确可靠的有效的仿真模型，其中主要可以分解为以下大的模块汽车的各个信号进行仿真如四个车轮分别的轮速和接地点，刹车信号，车门关闭信号…这些汽车本身的信息外，还包括为了满足自动驾驶而安装的摄像头传感器，红外雷达来对汽车外部的环境进行勘测路面的静态信息如路面车道线，路面的形状,路面的坡度情
这篇文章是关于自动驾驶汽车车道检测的深度学习解决方案即使在各种各样的条件下，人们也可以很容易地在道路上找到车道绘制车道
谈起车圈，也就不得不提自动驾驶了。不管是BBA这种给人以德国机械精密感的老牌霸主，还是特斯拉这种科技后起之秀，甚至是苹果、Google这样的硅谷巨头，都在自动驾驶领域频频发力，以求开启汽车驾驶新时代。反观市面的家用车，自动泊车算是普及到了家用领域，自动驾驶技术更多的事土豪们的专利，不过不久之后，你可能不再需要仰仗汽车厂商来提供自动驾驶能力了。昨天荣耀手机联合极果网，共同举办了一次让Magic 2赋
转载
2023-09-08 17:11:57
205阅读
在2019年的上海车展上，华为首次公开宣布进入汽车领域。时隔一年多，在2020北京车展上我们将再次看到华为的身影。这一次，人们的疑问不再是“华为要干嘛”，而是变成了“华为干得怎么样了”。华为也用丰硕的成果给出了答案：神秘的鸿蒙车机OS正式发布，将让车机拥有和手机一致的用户体验；MDC智能驾驶平台不断进化，可以实现车辆在市区自动行驶1000km无需人工接管；智能车云服务升级到了2.0版，可以提供高精
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
转载
2023-09-05 19:59:55
289阅读
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
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
/ 导读 /截至9月，全国已有北京、重庆、武汉、深圳、广州、长沙等多个城市允许自动驾驶汽车在特定区域、特定时段商业化试运营。自动驾驶正在从研发走向量产，逐步步入服务运营阶段，对云端算力的需求也在不断攀升，“车云一体化”已是箭在弦上。11月30日，在“车云一体，创造新生产力”2022腾讯数字生态大会上，腾讯重点分享了“车云一体化”趋势下的产品规划及落地案例，发布了首创的车云一体化
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
开发者工具知识站帮助开发者更加高效的工作，提供围绕开发者全生命周期的工具与资源https://developer.aliyun.com/tool?spm=a1z389.11499242.0.0.65452413shiknb&utm_content=g_1000283979概述首先自动驾驶技术从业务流程上分为3个核心的流程，分别是环境感知定位、决策规划、执行控制。这3个核心流程的具体价值如下
转载
2023-09-18 14:56:58
0阅读
规划需要结合高精度地图、定位、预测的知识，从路线导航和轨迹生成两方面构建车辆轨迹。 规划1.规划2. A*搜索算法将地图转为图A*算法3.轨迹生成3D轨迹评估一条轨迹4. Frenet坐标5. 路径-速度解耦规划路径-速度解耦规划路径生成与选择ST图速度规划优化轨迹生成6.Lattice规划Lattice规划ST轨迹的终止状态SL轨迹的终止状态Lattice规划的轨迹生成 1.规划路线规划，目标是
前言：自动驾驶技术是一个庞大的工程体系，软件架构、功能算法、控制规划、感知识别、建图定位、电气架构、车载控制器、验证体系等等，有太多的角度可以去切入。对于自动驾驶功能与算法开发，自动驾驶功能的分级是很重要的，自动驾驶的功能衍变就是随着自动驾驶功能的分级推进而不断发展。而随着自动驾驶等级的不断提高，对应的功能使用场景以及软件架构也发生相应的调整。想系统学习自动驾驶算法的小伙伴，可以关注订阅以下专栏：
