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大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。包括：大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型实战案例，大模型学习视频，人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。以大模型平台应用与开发为主，
25年2月来自清华大学的论文“Semi-supervised Vision-centric 3d Occupancy World Model For Autonomous Driving”。了解世界动态对于自动驾驶规划至关重要。最近的方法试图通过学习 3D 占用世界模型来实现这一点，该模型基于当前观察预测未来的周围场景。然而，3D 占用标签仍然需要产生有希望的结果。考虑到 3D 户外场景的注释成本
最后，确保信息准确，引用参考内容中的不同来源，比如知乎文章的时间，有些是2021年的，有些是较新的2023年或2025年，可能需要说明技术的发展。另外，行为预测和路径规划的结合也是关键，比如概率方法和学习方法的结合。总结一下，回答的结构大致分为路径规划和控制两大部分，每个部分详细讲解常用算法、原理、优缺点，结合实际应用案例，最后可能提到挑战和未来方向。路径规划方面，参考内容里提到的算法有很多，比如
传感器数据采集与处理：包括摄像头、激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达、超声波传感器等多源传感器的数据收集与预处理。感知模块：负责识别道路环境中的物体（如行人、车辆、交通标志等），并生成高精度的地图信息。路径规划与决策模块：根据感知结果制定最优行驶路径，并做出实时驾驶决策。控制模块：将决策转化为具体的车辆控制指令（如加速、制动、转向等）。高精地图与定位模块：提供车辆在三维空间中的精确定位信息。这些模
其中人形机器人公司已开售的有1x（挪威）、Figure AI（美国）、Agility Robotics（美国）、宇树科技（中国）、智元机器人（中国）、乐聚机器人（中国）；本报告相较于[摩根士丹利]于2025年2月6日发布的人形机器人报告Humanoid 100（人形机器人100：全球人形机器人产业链梳理），更专注于执行器组件、减速器、电机、滚珠丝杠、灵巧手、传感器等人形机器人身体（Body）层面解
现在自动驾驶中的 Occupany network 到底是什么呢？为什么在如今的自动驾驶的感知算法中显得如此重要？它的优势是什么？Occupany network 与3D目标检测有什么区别？Occupany network 与3D语义分割有什么区别？
嗯，用户让我介绍一下自动驾驶的泊车算法，我得先理清楚思路。参考内容里有好几篇文章，我需要从中提取关键点。首先，泊车算法的分类，比如传统方法和端到端学习。然后分规划和控制，可能还要提到传感器和仿真工具。看参考内容，提到自动泊车分为APA、AVP这些，属于L2级别。规划算法有混合A*，控制有前馈加反馈，比如PID或MPC。还有提到PanoSim作为仿真平台，以及端到端的方法如ParkingE2E。另外
模型预测控制(ModelPredict Control)利用一个已有的模型、系统当前的状态和未来的控制量去预测系统未来的输出；这个输出的长度是控制周期的整数倍；由于未来的控制量是未知的，需要根据一定的条件进行求解，以得到未来的控制量序列，并在每个控制周期结束后，系统根据当前实际状态重新预测系统未来的输出。因此模型预测控制有三个关键步骤，分别是：预测模型、滚动优化和反馈校正。预测模型：预测模型是控制
ByteTrack 在是在 2021 年 10 月公开发布的，在ECCV 2022中获奖。它以一种简单的设计方式击败了当时各路“魔改”跟踪器，在 MOT17 数据上首次突破了80 MOTA，并且在单张 V100 中推理速度高达 30FPS。 我把 ByteTrack 核心思想概括为：1. 当目标逐渐被遮挡时，跟踪目标与低置信度检测目标匹配。2. 当目标遮挡逐渐重现时，跟踪目标与高置信度检测目标匹配
基于DeepSeek的智能快递车，正在将物流网络从“人力密集型”进化为“智能生长型”。中国快递日均业务量超3亿件，传统末端配送面临人力成本攀升（占物流总成本28%）、恶劣天气履约率低（暴雨天延误率超40%）、夜间配送安全风险高等痛点。的智能快递车，通过L4级自动驾驶与云端集群调度，实现单日600公里续航、98%准时送达率、每单成本降低65%的颠覆性突破，让物流末梢拥有“不知疲倦的AI骑士”。128
在上一篇文章中，我们深入探讨了 VLM 模型在自动驾驶中的应用。今天，我们就来全面介绍一下 VLA 模型在自动驾驶中的具体应用。
自动驾驶场景中，常见的是多路感知通路，在不考虑应用获取释放帧异常操作的前提下，一般出现帧获取异常的情况，主要原因是通路中某段断流的情况，如何去准确的定位，对大部分客户来说，依赖我司的支持；针对这种情况，会列举几种断流日志分析；
本文使用 pytorch 框架，以 conv 为例，介绍如何同时满足 conv int32 + NCHW/NHWC 这两种情况。另外，专开一个章节介绍 scale 为 1 的原因。
25年2月来自华中理工和百度的论文“”The Role of World Models in Shaping Autonomous Driving: A Comprehensive Survey“。驾驶世界模型 (DWM) 专注于预测驾驶过程中的场景演变，已成为实现自动驾驶一个有前途的范例。这些方法使自动驾驶系统能够更好地感知、理解和与动态驾驶环境交互。本综述全面概述 DWM 的最新进展。根据预测
不得不感叹的是，自动驾驶行业的技术的发展日新月异，技术热点已经从BEV迅速地转移到了端到端上。不管如何看待端到端，最近一年端到端的火热已经切实影响到了这个行业的每一个人。相比于在紧锣密鼓恶补各种模型知识的传统规划的工程师而言，大家似乎往往默认感知算法工程师在端到端时代是有优势的。
24年12月来自Wisconsin Madison分校和Purdue大学的论文“VLM-RL: A Unified Vision Language Models and Reinforcement Learning Framework for Safe Autonomous Driving”。近年来，基于强化学习 (RL) 的驾驶策略学习方法在自动驾驶社区中引起了越来越多的关注，并在各种驾驶场景中
在这个信息爆炸的时代，人工智能技术正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。从智能手机上的语音助手到自动驾驶汽车，AI的应用无处不在。而在这些令人惊叹的技术背后，大语言模型（LLM）扮演着至关重要的角色。它们不仅能够理解和生成自然语言，还能在多种场景下提供智能决策支持。然而，对于许多对AI感兴趣的新手来说，大语言模型的训练和应用似乎是一件高不可攀的事情。复杂的技术术语、晦涩的理论知识，以及高昂的
roscore 无相应最近在尝试学习ROS搭建模型，突然有一天发现打不开roscore，可以编译，但是无法运行launch文件（无输出，无响应）。最近在尝试学习ROS搭建模型，突然有一天发现打不开roscore，可以编译，但是无法运行launch文件（无输出，无响应）。Ctrl+C 后显示(base) uos@uos-OptiPlex-7070:~$ roscore^C… logging to /
会议时间：2022年3 月 31 日 14:00 -15:00会议讲师：李卫锋达索系统CATIA系统工程高级经理
之前讲，在tracking线程中跟踪主要分为两个阶段，一阶段是帧间跟踪包括跟踪恒速运动模型以及跟踪参考关键帧，这两种跟踪方式都是在两帧之间进行，而跟踪局部地图则是将当前时刻能够被当前帧观测到的地图点进行投影匹配，然后对局部地图中包含的关键帧进行位姿的BA优化。在ORB-SLAM中，局部建图线程的作用之一就是为了跟踪局部地图而服务的，该线程和跟踪线程同时启动并列运行。局部建图线程时刻维护一个局部地图
SQUEEZENET: ALEXNET-LEVEL ACCURACY WITH 50X FEWER PARAMETERS AND <0.5MB MODELSIZEABSTRACT最近对深度卷积神经网络(CNN)的研究主要集中在提高准确性上。对于给定的精度水平，通常可以识别出多个达到该精度水平的CNN架构。在同等精度的情况下，较小的CNN架构至少提供了三个优点:(1)较小的CNN在分布式训练期
序言用于记录好的TensorRT文章链接，以防下次再想看的时候找不到。TensorRT使用教程（Python版）TensorRT优化原理TensorRT工作流程TensorRT使用 C++ API 从头创建网络TensorRT使用 C++ parser API解析模型TensorRT使用 Python API 从头创建网络TensorRT使用 Python parser API解析模型Tensor
杨林三-辉羲智能辉羲智能致力打造创新车载智能计算平台，提供高阶智能驾驶芯片、易用开放工具链及全栈自动驾驶解决方案，运用独创性“数据闭环定义芯片”方法学，助力车企构建低成本、大规模和自动化迭代能力，实现优质高效的自动驾驶量产交付，引领数据驱动时代的高阶智慧出行。创业公司中，如何使用Alluxio？从0-1使用 Alluxio 的过程（调研-部署-上生产）。实践经验分享。《 Alluxio 在自动驾驶
1. 下载model库下载https://github.com/osrf/gazebo_models，解压重命名为models。移动到~/.gazebo文件夹中2. world模型https://github.com/KalanaRatnayake/Multi-robot-mapping/tree/c7dfc4e2d8d809e49038b3792b7c045429c039e03. rossour
基于无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalmam Filter, UKF)的车辆状态观测器 Carsim与Simulink联合可估计车辆纵向车速，横向车速，横摆角速度和四个车轮侧向力(效果见图)UKF使用子函数形式编程，只要定义好状态方程和观测方程，便可方便的进行二次开发Carsim2018 兼容Carsim2019 MATLAB2018b带有详细注释和说明文档Carsim与Simulink联
尽管我们对脑部疾病的认识有了重大进步，但仍存在许多障碍。认知神经科学面临四个主要挑战：复杂的结构-功能关联;疾病表型异质性;缺乏跨诊断模型;以及局限于实验室的过度简化的认知方法。在此，我们提出了一个协同学框架，可以帮助我们对大脑、身体和环境之间的复杂相互作用进行必要的降维。关键解决方案包括用于脑结构关联的低维时空层次、处理表型多样性的全脑建模、共享跨诊断病理生理通路的模型整合，以及平衡实验控制和生
论文提出了Voxel R-CNN模型，该模型是两阶段3D目标检测模型，基于SECOND以及PV-RCNN模型。论文提出3D点云目标检测大致可以分为基于点的检测方法和基于体素的检测方法，其中基于点的方法有着更高的检测精度，但是速度较慢。基于体素的方法有着较高的检测速度，但是精度较低。模型希望构建在速度和精度方面均衡的模型，达到体素模型的速度以及点模型的精度，因此提出了Voxel-RCNN模型，在SE
康谋aiSim中的LiDAR是一种基于光线追踪的传感器，能够模拟真实LiDAR发射的激光束。本文分享了aiSim5基于激光雷达LiDAR模型验证的方法，欢迎查看详细内容！
在最后两个视频中， 我们了解了扩展卡尔曼滤波器或 EKF 以及我们如何 可以使用它使线性卡尔曼滤波器适应非线性系统。虽然 EKF 可以很好地解决许多实际问题， 有一些重要的限制需要记住 确定 EKF 是否适合您的算法。在本视频中，我们将讨论其中一些限制。回想一下，EKF 通过线性化我们的系统来工作 非线性运动和观察模型 更新状态估计的均值和协方差。线性化模型是 只是真实非线性模型的局部线性近似。我
马尔可夫定位是一种使用贝叶斯滤波器（Bayesian filter）进行自主定位的方法。它基于马尔可夫模型，利用环境感知和控制信息，根据机器人的运动和观测结果来确定机器人的位置概率分布。
以前的工作有单视图驾驶视频生成（Align your Latents: High-Resolution Video Synthesis with Latent Diffusion Models）和本文最相关的（BEVGen：BEV布局（BEV分割掩码）生成多视角城市场景图像）基于图像合成扩散模型，把3D布局作为扩散模型的附加控制信息。包含：1）多视图单帧图像生成模型2）多摄像头共享的单视图时间模型
24年8月来自威斯康星大学的论文“VLM-MPC: Model Predictive Controller Augmented Vision Language Model for Autonomous Driving”。受视觉-语言模型 (VLM) 新推理能力及其提高自动驾驶系统可理解性的潜力推动， VLM-MPC 是一个闭环自动驾驶控制器，它将模型预测控制器 (MPC) 与 VLM 相结合，评估
文章目录前言一、纯跟踪算法1. 车辆运动学模型2. 纯跟踪算法推导二、Stanley算法1.车辆运动学模型2.Stanley算法推导三、后轮位置反馈控制算法1.车辆运动学模型2.后轮位置反馈控制算法推导参考文献前言本篇文章主要记录自动驾驶控制算法学习中的一些基础的非模型优化的算法，包括纯跟踪算法（PurePursuit）、Stanley算法、后轮反馈控制算法。一、纯跟踪算法1. 车辆运动学模型纯跟
Pure Pursuit 是一种路径跟踪算法。在给定线速度的前提下，它计算移动的角速度令机器人从其当前位置到达机器人前方的某个前瞻点（lookahead）。该算法根据机器人的当前位置不断地追着它前面的一个点，直到路径的最后一个点。1.差速轮模型差速轮模型中：......
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