驾驶专题
自动驾驶---Perception之Lidar点云3D检测
1 背景 Lidar点云技术的出现是基于摄影测量技术的发展、计算机及高新技术的推动以及全球定位系统和惯性导航系统的发展，使得通过激光束获取高精度的三维数据成为可能。随着技术的不断进步和应用领域的拓展，Lidar点云技术将在测绘、遥感、环境监测、机器人等领域发挥越来越重要的作用。 目前全球范围内纯视觉方案的车企主要包括特斯拉和集越，在达到同等性能的前提下，纯视觉方
自动驾驶规划中使用 OSQP 进行二次规划 代码原理详细解读
目录 1 问题描述 什么是稀疏矩阵 CSC 形式 QP Path Planning 问题 1. Cost function 1.1 The first term: 1.2 The second term: 1.3 The thrid term: 1.4 The forth term: 对 Qx''' 矩阵公式的验证 整体 Q 矩阵（就是 P 矩阵，二次项的权重矩阵）
自动驾驶⻋辆环境感知：多传感器融合
目录 一、多传感器融合技术概述 二、基于传统方法的多传感器融合 三、基于深度学习的视觉和LiDAR的目标级融合 四、基于深度学习的视觉和LiDAR数据的前融合方法 概念介绍 同步和配准 时间同步 标定 摄像机内参标定（使用OpenCV） 摄像机与LiDAR外参标定 空间同步 具体应用 4.1 BEV-LaneDet 4.2 BEVFormer v2 一、多传感器融
自动驾驶辅助功能测试用例表格（续2）
自动驾驶辅助功能测试用例表格（续） 用例编号测试类型测试项目测试描述车辆准备车辆状态车辆场景车辆执行可变因素具体信号状态通过标准预期标准通过/失败TJA-001功能测试交通拥堵辅助 (TJA)测试TJA系统在交通拥堵情况下的自动跟车和保持车道功能TJA系统已激活车辆处于交通拥堵状态城市道路1. 激活TJA系统，在拥堵情况下让车辆自动跟车和保持车道交通拥堵程度，周围车辆的行驶情况TJA系统能够
自动驾驶仿真测试用例表格示例 ACC ELK FCW
自动驾驶仿真测试用例表格示例 测试用例概览 本测试用例表格涵盖了自动驾驶系统中多个关键功能和场景的测试，旨在确保系统在不同条件下的表现和稳定性。 用例编号测试项目测试描述预期结果实际结果通过/失败TC-001ACC功能测试在高速公路上启用ACC，测试车辆跟车距离的稳定性和响应速度车辆能够保持设定的跟车距离，并在前车减速时自动减速TC-002自动换道功能测试在多车道道路上测试自动换道功
【自动驾驶】什么是高字节？什么是低字节？
文章目录 高字节和低字节的定义举例说明如何从传感器数据中组合高字节和低字节代码解析 在计算机和电子工程领域，高字节和低字节是指数据字的高位部分和低位部分。一个数据字通常由多个字节组成，例如16位的数据字由2个字节组成。 高字节和低字节的定义 高字节（High Byte）：在一个多字节数据中，高字节是包含最高有效位的字节。例如，对于一个16位（2字节）数据，高字节是高8位的部
大模型自然语言生成自动驾驶可编辑仿真场景（其一 共十篇）
第一篇：LLM greater scene summarize 第二篇：LLM simulation Test effect 第三篇：LLM simulation driving scenario flow work 第四篇：LLM Algorithm flow description 第五篇：Configure the environment and background renderi
【自动驾驶】Python代码实现通过摄像头图像进行颜色跟踪并控制机器人移动
这段Python代码实现了一个ROS节点，用于通过摄像头图像进行颜色跟踪并控制机器人移动。具体功能如下： 代码功能概述 订阅摄像头图像 通过订阅 /camera/color/image_raw 话题，从摄像头获取图像数据。 颜色选择和调节 提供一个OpenCV窗口，用户可以在窗口中选择和调节要跟踪的颜色。 颜色跟踪 将图像转换为HSV颜色空间。根据用户选择的颜色范围生成掩码图像。使用掩码
【自动驾驶】ROS小车系统
文章目录 小车组成轮式运动底盘的组成轮式运动底盘的分类轮式机器人的控制方式感知传感器ROS决策主控ROS介绍ROS的坐标系ROS的单位机器人电气连接变压模块运动底盘的电气连接ROS主控与传感器的电气连接ROS主控和STM32控制器两种控制器的功能运动底盘基本组成电池电机控制器与驱动器 小车组成 轮式运动底盘的组成 • 电源电池 提供能源。 • 控制器、驱动器 控制器
【自动驾驶】代码实现一个基于键盘控制的机器人遥控程序
#!/usr/bin/env python# coding=utf-8# Copyright (c) 2011, Willow Garage, Inc.#
端到端的自动驾驶--论坛分析
从Tesla开始，越来越多的企业和研究机构开始投身于端到端的自动驾驶模型，但是目前端到端的缺点是黑盒、不可读、不可解释。观看一些讲解和论坛后，个人觉得可解释的端到端模型将是未来的趋势。 视觉语言–大模型可以提供一些场景下的决策； 目前预测模块制约了自动驾驶的发展，感知相对稳定，规划控制也可以实时的计算出运动轨迹，不同的决策约束了不同的ROI区域，从而限制了相关的规划轨迹求解。 视觉语言模型，缺点是
智能网联汽车实训教学“好帮手”——渡众机器人自动驾驶履带车
智能网联汽车实训教学“好帮手”——渡众机器人自动驾驶履带车 人工智能技术的兴起，为传统汽车行业注入了强有力的变革基因，以AI技术为驱动的无人驾驶成为汽车产业的未来，同样也面临诸多机遇和挑战。 一方面智能网联汽车的发展，为多产业的联动与协同创造了发展条件；另一方面，无人驾驶领域市场发展速度远远大于高校人才培养速度，如何适应智能网联无人驾驶技术的快速发展，培养出符合产业发展的技术人才，成为
CVPR2024|UniPAD：一种自动驾驶的统一的预训练范式
本文章仅用于学术分享 论文标题丨 UniPAD: A Universal Pre-training Paradigm for Autonomous Driving 论文地址丨 https://arxiv.org/abs/2310.08370 代码地址 | https://github.com/Nightmare-n/UniPAD 关注「AI前沿速递」公众号，获取更多前沿资讯 01总
自动驾驶学习-车载摄像头ISP（2）
背景 智能驾驶ISP（Image Signal Processor，图像信号处理器）在自动驾驶和辅助驾驶系统中扮演着至关重要的角色。 典型的ISP通常会对摄像头输出的RAW数据先做黑电平矫正（BLC）、坏点矫正（DPC）、数字增益（Dgain）、镜头阴影矫正（LSC）等必要处理。然后通过去马赛克（DM）插值恢复出全彩色图像，在RGB域完成色彩矩阵矫正（CMC）、伽马矫正（GMA）。最后转到Y
使用OpenCV来实现自动驾驶中的车道线检测
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 作者：Dt Pham 编译：ronghuaiyang 导读 这是一个非常简单通用的pipeline，很有参考价值。 在这个项目中，我使用Python和OpenCV构建了一个pipeline来检测车道线。该pipeline包含以下步骤： 相机校正视角转换颜色阈值和区域掩码寻找车道像素测量车道曲线和曲率在原图像上显示结果 1. 相机
【报告分享】 2021年中国消费者自动驾驶信心指数调查-J.D.Power（附下载）
摘要:自动驾驶技术的大规模运用，除了需要完备的技术、健全的法律法规，更离不开消费者的信心。而随着自动驾驶技术向更高级别发展，消费者的信心以及使用意愿将成为更加重要的课题。”而在自动驾驶汽车的功能安全和信息安全方面，关注点两国保持一致。但是，美国消费者对无人驾驶的顾虑更多。特别是在事故责任、行人/骑车人安全、放弃驾驶控制权、丧失驾驶乐趣、可能导致交通拥堵加剧等方面，美国消费者的顾虑要远高于中国消费者
什么是自动驾驶中的CopyCat？
"CopyCat"这个词通常有两个含义： 字面意思：它可以指一个模仿别人的人，就像猫一样模仿其他猫的行为。在日常用语中，如果有人说某人是个"copycat"，他们可能是在说这个人缺乏原创性，总是模仿别人的想法、风格或者行为。 心理学和犯罪学中的含义：在心理学和犯罪学中，"copycat"这个词用来描述那些模仿他人犯罪行为的人。例如，一个罪犯可能会模仿另一个著名案件中的犯罪手法或模式。这种现象在
【自动驾驶技术】自动驾驶汽车AI芯片汇总——TESLA篇（FSD介绍）
0. 前言 按照国际惯例，首先声明：本文只是我自己学习的理解，虽然参考了他人的宝贵见解及成果，但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误，希望批评指正，共同进步。 本篇文章是这个自动驾驶汽车AI芯片系列的第三篇，也算终于轮到特斯拉出场了！（Respect） 自动驾驶汽车AI芯片系列目录： 1. NVIDIA篇 2. 地平线篇 提到特斯拉，大家估计第一反应会想到“FSD”，没
【自动驾驶】浅学一下BEV目标检测记录
现在BEV与OCC占用网络非常火，在日常工作中，如果没有接触到，可能会忽略相应的知识储备。本人还未看大量文献，所以只能算浅学下记录，这里主要从互联网上学习到的，还是就是跟专业的同事请教之后，自己总结的。 1.BEV视角 BEV视觉其实是全局俯视图，更好的得到其他障碍物到自车的横纵向距离。在2D检测的时候，对于深度（其他障碍物离自车的纵向距离）估计不是很准。 2.BEV数据标签
基于STM32和人工智能的自动驾驶小车系统
目录 引言环境准备自动驾驶小车系统基础代码实现：实现自动驾驶小车系统 4.1 数据采集模块4.2 数据处理与分析4.3 控制系统4.4 用户界面与数据可视化应用场景：自动驾驶应用与优化问题解决方案与优化收尾与总结 1. 引言 随着人工智能和嵌入式系统技术的发展，自动驾驶技术在交通、物流等领域得到了广泛应用。本文将详细介绍如何在STM32嵌入式系统中结合人工智能技术实现一个自动驾驶小车系统，包
【自动驾驶】27.相机畸变_相机内参标定 整理
这篇文章讲解的很详细，包括在哪一步添加畸变：【自动驾驶视觉感知：相机标定】 本文整理了很多有关相机畸变博客的相关内容，都附上的原文地址，也纠正了一些其他博客的错误。 下面两张截图来自高翔博士的《视觉SLAM十四讲》书中内容。 有关添加畸变矫正以及去畸变的详细过程，可以参考 自动驾驶视觉感知：相机标定。 关于相机内参标定的请参考这篇博客：最详细、最完整的相机标定讲解。 注意，这篇博客
【自动驾驶】相机标定 疑问总结
疑问： 1.相机内参标定完成后，得到相机内参矩阵和畸变参数。相机外参标定时，需要激光点云在相机坐标系中的点，通过去畸变处理(用到内参标定求出的)之后，再进行相机内参矩阵运算，得到像素坐标系下的点。通过比较激光点云和相机的图像物体重合来调整外参。 反过来，为什么从像素坐标系的点反投影到相机坐标系，却并不进行畸变处理这一步，直接就从像素坐标系进行相机内参矩阵逆运算，就得到了相机坐标系下的点？？因为获取
【自动驾驶】26.【很清晰】旋转矩阵，欧拉角，四元数，旋转向量和齐次变换矩阵
原文链接：https://blog.csdn.net/varyshare/article/details/91899049 前言 这几个名词都是用来描述一个物体的位置和姿态的。它们之间可以相互转化，而且各有各的优点与缺点。我先把这几个名词之间的联系理清楚，然后再解释他们各自适合的领域以及为何需要他们。 1.旋转矩阵 旋转矩阵的初衷就是人们希望给定一个向量x，然后我对它旋转，能直接通过矩阵乘法的
【自动驾驶】24.欧拉角、旋转向量、四元数、万向锁
原文链接：https://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/50639298 原文链接：https://blog.csdn.net/lql0716/article/details/72597719 三维空间刚体旋转有两种方式： (1) 任何一个旋转可以表示为依次绕着三个旋转轴旋三个角度的组合。这三个角度称为欧拉角。(2) 三维空间的任意旋
【自动驾驶】8. MDC通信架构 + DDS + SOME/IP
对于AP框架，感知融合模块中，由于PreFusion通信数据量大，所以采用带宽较大的DDS（Data Distribution Service）通信协议，其余节点传入数据量较小，采用SOME/IP（Scalable Service-Oriented Middleware over IP）通信协议。融合模块与规控模块之间通信为DDS通信协议。规划控制模块内各节点之间均采用能够处理