AirSim 的官方 Github: https://github.com/Microsoft/AirSim对于 Unreal Engine 来说，AirSim 其实是作为一个插件存在，说白了就是把无人车，无人机以插件的形式加入 Unreal 的场景中。下面是如何编译 AirSim。1 下载 Visual Studio 2015 Update 3建议大家下载 Visual Studio Profe
项目中使用的技术Python + OpenCV Neural Network + Haar-Cascade Classifiers项目目标改装后遥控小车完成三个任务：自动驾驶，识别信号（停止和交通灯）和遇到障碍停车。系统设计该系统有三个子系统组成：信号输入子系统（相机，超声波传感器），计算机处理子系统，遥控小车子系统信号输入子系统连接有摄像机模块和超声波传感器模块（HC-SR04）有树莓派开发板（
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2024-05-23 14:04:56
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自动驾驶模拟环境：基于强化学习的车辆控制沙盒（Gym + PyGame）自动驾驶模拟环境的创建可以帮助我们在没有实际硬件的情况下训练自动驾驶系统。在这个示例中，我们将使用 Gym 和 PyGame 这两个工具来搭建一个简单的自动驾驶模拟环境。通过这种环境，能够训练和测试基于强化学习的车辆控制系统。Gym 是一个用于开发和比较强化学习算法的开源工具包，它提供了各种不同类型的环境，包括模拟的环境。Py
关键词：#树莓派小车 #opencv #神经网络 #自动驾驶 #python3概要：设计一个可以自动驾驶的小车，能实时分析摄像头采集到的数据，完成左右转向的判断和执行，使其可以保持在车道上。原理简述：先通过数据采集的python脚本，手动操控小车的同时用车载摄像头采集神经网络所需要的图像数据。每次手动按键操控都将自动拍摄一张图片，拍摄到的图片在经过压缩、裁剪、滤波、灰度处理、大津二值化之后，通过n
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2024-04-25 15:32:31
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背景简介无人车系统从算法模块可分为三个部分，首先是感知通过对传感器数据和环境信息进行计算来解决周围有什么的问题，其次是预测，根据感知信息预测环境下一步将发生什么，最后有规划控制模块综合考虑周围障碍物的预测结果和本车的目的地，来决定接下来本车该做什么。 对于预测模块，综合地图和感知信息来对周围障碍物未来的行动进行估计。预测有三个显著的特点（1）实时性、（2）准确性 （3）可学习性。预测技术
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2024-05-27 19:29:21
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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
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2024-06-13 08:54:12
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随着人工智能技术的快速发展，自动驾驶技术也有了质的提升，尤其是基于视觉的自动驾驶技术在自动驾驶的解决方案中得到了广泛的应用，如车道线检测、车辆识别、行人识别等技术已经在自动驾驶领域逐渐普及。诸如特斯拉这种自动驾驶巨头都是极其青睐于基于视觉的自动驾驶方案，然而真正意义上的自动驾驶仍没有进入人们的生活中，因为对于自动驾驶算法的落地来说，需要进行超高里程的测试，才能保证算法的稳定性和安全性。如果只是进行
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
1. KITTI数据集KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办，是目前最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。该数据集用于评测立体图像(stereo)，光流(optical flow)，视觉测距(visual odometry)，3D物体检测(object detection)和3D跟踪(tracking)等计算机视觉技术在车载环境下的性能。KITTI包含市区、
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2024-09-03 17:05:06
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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
作为入门级L2的升级版，NOA（自动辅助导航驾驶，从A点到B点）是近年来不少车企主打的亮点组合功能。同时，通过增加激光雷达的感知冗余，一些车企也在推动从高速场景向城区场景的落地。按照行业内通用的功能定义，NOA功能可以帮助驾驶员更轻松地应对长途出行的需求，在有高精地图覆盖的道路（也有部分车企不基于高精地图），可以实现引导驾驶员出入匝道、推荐驾驶员变道、根据限速智能调节车速。当开启NOA的状态下，中
特斯拉 开源 在本期开放源代码新闻摘要中，我们将介绍来自Uber和Lyft的机器学习工具，与癌症作斗争的开放源软件，通过开放教科书为学生节省的资金，以及更多！ Uber和Lyft发布机器学习工具 如今，对于一家成长中的公司来说，很难不利用机器学习来简化业务并了解其积累的数据，这很难。 收集大量数据的拼车公司热情地接受了机器学习的希望。 拼车领域的两个最大参与者已将其部分机器学习代码开源。 Ube
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
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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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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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
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2023-09-08 17:11:57
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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
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2023-12-01 09:39:59
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星球介绍自动驾驶之心知识星球是国内首个以自动驾驶技术栈为主线的交流学习社区，它是一个前沿技术发布和学习的地方，由上海交大校友创办！主要切入自动驾驶感知（分类、目标检测、语义分割、实例分割、全景分割、关键点检测、车道线检测、3D感知、目标跟踪、多传感器融合等）、自动驾驶定位建图（高精地图、SLAM）、自动驾驶规划控制、领域技术方案、AI模型部署落地、行业动态、岗位发布等方向。星球目前有哪些成员？星球
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2023-12-13 14:36:23
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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
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2023-10-16 02:11:47
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