vehicle专题

汽车IVI中控开发入门及进阶（二十七）：车载摄像头vehicle camera

前言：在车载IVI、智能座舱系统中，有一个重要的应用场景就是视频。视频应用又可分为三种，一种是直接解码U盘、SD卡里面的视频文件进行播放，一种是手机投屏，就是把手机投屏软件已视频方式投屏到显示屏上显示，另外一种就是对视频采集设备（主要就是摄像头Camera）的视频源进行解析解码显示。随着汽车智能化大趋势的演进，车载摄像头也是越来越多，所以对于这一块的视频处理需求也就越来越旺盛。根据安装

AGV(Automated Guided Vehicle)

摘抄自《智能AGV视觉导航控制系统的研究及应用》刘朋飞华南理工硕士论文随着科学技术进步和产业升级改造的需求，智能 AGV(Automated Guided Vehicle，自动导航小车)的应用逐渐成为企业在柔性生产设备和仓储自动化升级的首选方案 ,具有自动化程度高、灵活性好、安全可靠等优点. 智能 AGV,即无人搬运车，通常指装备有自动导航装置，可通过驱动单元按

A Semi-Centralized Dynamic Key Management Framework for In-Vehicle Networks 论文报告

一、论文信息标题：A Semi-Centralized Dynamic Key Management Framework for In-Vehicle Networks 作者：Ivan E.Carvajal-Roca, Jian Wang, Jun DU, Shuangqing Wei 单位：Tsinghua University 会议：IEEE TANSCATIONS ON VEHIC

Android vehicle车辆属性新增demo

目录前言一、Vehicle模块1.1 简介1.2 Vehicle框架1.3 主要功能和特点1.4 重要服务CarService1.4.1 简介1.4.2 组成1.4.3 启动时序1.4.4 作用二、车辆属性新增demo2.1 CarPropertyService2.1.1 简介2.1.2 架构2.1.3 车辆属性 API2.1.4 CarPropertyService 初始化流程 2.

Automated and Cooperative Vehicle Merging at Highway On-Ramps

论文解读——Automated and Cooperative Vehicle Merging at Highway On-Ramps 参考资料来源：《Automated and Cooperative Vehicle Merging at Highway On-Ramps》一文 1.问题描述该文章想解决如FIG.1中的匝道合流问题，传统的匝道合理需要等待main road车辆全部通过

【2022 ECCV】《Unstructured Feature Decoupling for Vehicle Re-Identification》

《Unstructured Feature Decoupling for Vehicle Re-Identification》文章目录 1.Abstract2.Introduction3.Methodology3.1Backbone and Symbol Definition3.2Transformer-based Featuren Decomposing Head3.2.1The Al

【ISO15031_OBD诊断】-9.1-$09服务Request vehicle information理论部分

总目录：（单击下方链接皆可跳转至专栏总目录）《UDS/OBD诊断&诊断描述文件CDD》总目录https://blog.csdn.net/qfmzhu/article/details/120425660 目录 1 0x09服务功能描述 2 0x09服务消息数据字节 2.1 0x09服务-请求车辆信息请求消息定义（请求支持的INFOTYPE） 2.2 0x09服务-请求车辆信息响应消息定

Autonomous Landing of a Multirotor Micro Air Vehicle on a High Velocity Ground Vehicle论文翻译

说明：本文为本人原创翻译，除了对原文进行翻译，还对部分知识点进行了拓展。未经允许，不得转载。这篇论文在百度学术、谷歌学术等平台很容易就找到了，链接就不提供了。如果有翻译错误或者理解错误的地方，恳请看到的人及时指出，万分感激。多旋翼飞行器在高速移动的地面交通工具上的自主降落摘要：虽然自主多旋翼微型飞行器（MAV）对于某些需要固定悬停飞行能力的任

【Chrono Engine学习总结】4-vehicle-4.2-车辆轨迹跟踪

由于Chrono的官方教程在一些细节方面解释的并不清楚，自己做了一些尝试，做学习总结。 0、Vehicle的driver driver在上一篇总结中有过介绍，【Chrono Engine学习总结】4-vehicle-4.1-vehicle的基本概念，这里进一步介绍。对于一个具体的driver系统，控制的状态量即：油门、刹车、转向。这里重点介绍轨迹跟踪用到的driver：ChPathFoll

【Chrono Engine学习总结】4-vehicle-4.1-vehicle的基本概念

由于Chrono的官方教程在一些细节方面解释的并不清楚，自己做了一些尝试，做学习总结。 1、基本介绍 Vehicle Overview Vehicle Mannel Vehicle的官方demo 1.1 Vehicle的构型一个车辆由许多子系统构成：悬挂、转向、轮子/履带、刹车/油门、动力传统系统(driverline)。Chrono提供了一些典型的车辆模型，例如：悍马车、小型轿车等 v

vehicle network communication chord

和弦图最早用于表现数据关联的可视化，是在生物学中基因组的比对，基于perl开发的circos工具[1]。这种可视化效果图最重要的特点就是，用类似多层极坐标的方式，描述了数据之间的结构，并用弦线表示数据之间的关联关系。汽车上的分布式控制系统之间的通讯数据，也存在类似的结构和关联关系，例如：节点-报文-信号的组合结构关系，节点之间报文的收发关联关系等。这类通讯数据结构，往往代表了一个车型的核心协议

Connected Vehicle Professional

该认证计划是由SAE,互联车辆行业协会CVTA(Connected Vehicle Trade Association)，以及Mobile Comply公司策划的。详见[1]。认证课程分三级，第一级关注汽车应用的功能，协议，架构层面的内容，如互联汽车生态链中的：概念前景，性能特性，通讯协议，硬件模块，软件架构方法论等。第二季关注互联车车的标准，组织架构，认证程序，V2X层面的内容，如SA

vehicle market review 2014

广袤的中国大地上，星罗棋布的散落着N多汽车厂，按照官方的数据[6]，包括摩托车、改装车、特种车在内的各种生产企业近600家。如果按照“中国汽车网”[5]上的统计，能够生产制造汽车的厂商超过1500个。上图数据来源汽车网[5]及公告[6]，构图来源echarts[7]。这么多车厂，真正有整车研发能力的主要集中在北上广，不足100家。按照2014年汽车销量数据，

Planning for electric vehicle needs by coupling charging profiles with urban mobility

这是发表在nature energy上的一篇论文，相当牛的期刊，相当牛的论文，花了两天看了下，在此就慢慢解读记录下。 1.文章概述论文主要是分析了电动汽车充电问题，也就是说现在电动车越来越多，这些电动车一起充电，将会带来一个用电高峰，这个高峰可能会使得区域供电系统不稳定，甚至崩溃，因此作者希望能够降低峰值用电情况，解决这个问题的办法很自然地想到是错峰用电，这样就可以减小用电峰值了，但是如何错

实验7.2 定义一个车（vehicle）基类，使用虚函数实现动态多态性

题目定义一个车（vehicle）基类，有Run、Stop等成员函数，由此派生出自行车（bicycle）类、汽车（motorcar）类，从bicycle和motorcar派生出摩托车（motorcycle）类，它们都有Run、Stop等成员函数。观察虚函数的作用。 C++代码如下： #include<iostream>using namespace std;class vehicle{

C# Onnx PP-Vehicle 车辆分析（包含：车辆检测，识别车型和车辆颜色）

目录效果模型信息 mot_ppyoloe_s_36e_ppvehicle.onnx vehicle_attribute_model.onnx 项目代码下载 C# Onnx PP-Vehicle 车辆分析（包含：车辆检测，识别车型和车辆颜色）效果模型信息 mot_ppyoloe_s_36e_ppvehicle.onnx Inputs ---------

论文笔记009:[ECCV2016]A Deep Learning-Based Approach to Progressive Vehicle Re-identification for Urban

摘要在行人重识别(Re-Id)日益受到关注的同时，车辆作为城市视频监控中重要的对象类别，却常常被视觉界所忽视。引出问题现有的车辆重识别方法大多只关注车辆的一般外观，而忽略了车辆的某些独特身份(如车牌)，因此识别效果有限。本文提出了一种新的基于深度学习的渐进式车辆再识别方法PROVID。我们的方法将车辆的Re-Id视为两个特定的渐进式搜索过程:特征空间中的粗到细搜索和现实世界监控环境中

Learning for Vehicle-to-Vehicle Cooperative Perception under Lossy Communication

智能网联汽车Connected-Automated Vehicle（CAV）领域缩略语表

0.CAVLab 你可以搜索 CAV 相关的缩略语by CAVLab(https://zolty.gitee.io/cavlab/). 1.缩略语列表 https://gitee.com/zolty/CAVLab/blob/master/js/selectList.js 目前整理情况如下，大家有收集到的，可以整理发我邮箱：zolty@qq.com. AVWAbnormal Vehic

【PX4报错】Crash dumps present on SD,vehicle needs service

报错： Critical: Preflight Fail: Crash dumps present on SD,vehicle needs service 解决：将COM_ARM_HFLT_CHECK改为Disabled 参考： PX4常见解锁失败报错及解决方法

论文笔记22 -- （Vehicle ReID）Multi-Domain Learning and Identity Mining for Vehicle Re-Identification

《Multi-Domain Learning and Identity Mining for Vehicle Re-Identification》这是AI City Challenge 2020 Track2（Vehicle ReID）第三名的解决方案，出自罗浩团队！！！论文：点这里代码：点这里 Shuting He，Hao Luo，Weihua Chen，Miao Zhang，Yu

A Robust Visual Representation for Vehicle Re-identification（超越真实数据:一种用于车辆重新识别的鲁棒视觉表示）

摘要在本报告中，我们向CVPR 2020年AICity挑战提交了Baidu-UTS的报告。这是成功解决车辆重新识别(re-id)轨道。我们专注于为真实场景开发一个强大的车辆re-id系统。特别是，我们的目标是充分利用合成数据的优点，同时配备真实图像，学习一个鲁棒的表示，在不同的视点和光照条件下的车辆。通过对各种数据增强方法和常用的强基线的综合调查和评价，分析了制约车辆重识别性能的瓶颈。基于我们

Reinforcement Learning for Solving the Vehicle Routing Problem

Reinforcement Learning for Solving the Vehicle Routing Problem 这个工作开发了一个使用强化学习来解决大规模组合优化问题的框架，并将其应用到VRP问题中。为了这个目的，考虑使用Markov Decision Process来建模问题，最优解可以看做序列决策，这就可以使用通过RL来增加decode 期望序列的概率来产生次优解。一个天然的想