对于帧率、延迟，通过在驱动中创建 trace event，分别记录通路上的每个 IP，每帧开始处理（frame_start）和结束处理（frame_end）的时间戳信息和帧信息，来实现帧率计算和延迟统计
对于华为、小鹏等国内玩家而言，大家普遍尚处于感知“端到端”、决策规划模型化阶段。参考特斯拉在2021和2022年年底的AI Day上分别公布了BEV和Occupancy Network的技术架构，“端到端”是深度学习中的概念，英文为“End-to-End（E2E）”，指的是一个AI模型，只要输入原始数据就可以输出最终结果。应用到自动驾驶领域，意味着只需要一个模型，就能把摄像头、毫米波雷达、激光雷达
我们根据自动驾驶的不同级别和功能要求，给出了以上给出了几个参考配置方案，并且从机器视觉算法的角度，给出了摄像头所能识别的物体距离，供方案选择时作为参考。
车辆运动学模型车辆动力学模型学习卡尔曼滤波（一）——线性卡尔曼滤波学习卡尔曼滤波（二）——扩展卡尔曼滤波学习卡尔曼滤波（三）——无迹卡尔曼滤波PID实现轨迹跟踪
所以勿容置疑，汽车产业是一个非常大的产业。那么在这个这么大的汽车产业范围内，汽车行业公认的四大发展趋势是智能化、网联化、电动化、共享化。智能化指的是汽车会越来越智能，比如自动驾驶可以实现汽车一些自主的行为，那么我们预计2030年，自动驾驶市场将突破1550亿。第二个是网联化，网联化与智能化相对应，这个车会越来越联网，人和车的交互方式会发生一些列的转变方式，预计2020年搭载网联前装机渗透率达到80
引言一直以来，自动驾驶和机器人是紧密相关相互借鉴和启发的两个行业，本文将讨论自动驾驶早期发展与机器人的历史渊源，以及近年来自动驾驶端到端技术可能对机器人行业的启发；最后，我们将呈现关于物理世界AGI的实现路径的不同观点。
什么是数字孪生城市？数字孪生城市是城市物理世界与网络虚拟空间相互对应、相互映射、协同交互的复杂巨系统，在网络空间塑造一个与之相匹配、相对应的“孪生城市”。实现城市全要素数字化和虚拟化、城市全状态实时化和可视化、城市管理决策协同化和智能化，形成物理维度上的实体世界和信息维度上的虚拟世界同生共存、虚实交融的城市发展格局。数字孪生技术与城市建设息息相关，可以说数字孪生技术直接的促进城市智能化发展。数字孪
基于汽车数据采集和标定工具链，易特驰旨在赋能主机厂打造车云一体化的端到端解决方案，具体到数据标定，未来使用到的场景会越来越多，工具链将不仅仅针对具象化的动力底盘等的开发标定，一定是趋向于满足各主机厂的定制化需求。如今，面向汽车智能化新变革，尤其是软件定义汽车趋势下，汽车开发贯穿整个生命周期，叠加汽车电子电气架构的升级，新智能汽车的数据采集、标定迎来了更多新机遇与挑战，而易特驰却打破了以往的“做加法
经纬恒润数字孪生系统作为智慧港口整体解决方案的一个重要组成部分，具备“回溯既往、掌控当下、预测未来”的场景效果和应用价值，并且在港口规划阶段、开发测试阶段、生产阶段等不同阶段发挥作用。
在当今数字化高速发展的时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一，数据在企业的各个环节都发挥着至关重要的作用。然而，随着数据量的爆炸式增长、数据来源的日益多样化以及数据应用场景的不断拓展，数据管理也面临着前所未有的挑战。数据质量参差不齐、数据安全隐患重重、数据孤岛林立等问题，严重制约着企业对数据价值的挖掘和利用。成为了企业实现数字化转型的关键举措。
VP 模块主要用于模型的前后处理环节，在地平线统一架构中，多种硬件均已搭载了图像处理的算子，而 VP 模块将图像处理相关的硬件调用进行了封装， 通过设置 backend 来选择不同的硬件方案（若不指定 backend，UCP 会自动适配负载更低的处理单元），从而平衡开发板负载。
数据治理（Data Governance）简单来讲，数据治理就是要约束输入，规范输出。根据DAMA(国际数据管理协会)的定义，数据治理(Data Governance)是指对数据资产的管理活动行使权力和控制的活动集合(规划、监控和执行)。数据治理是识别、管理和解决几种不同类型数据相关问题的手段，包括数据质量问题、数据命名和定义冲突、数据安全等问题。数据治理体现在那些方面？数据治理，由元数据、数据标
标注：本文来自本实验室单超的研究成果。整体思路：仿真模型通过python打开并运行之后，会启动Carla, 使用Carla API 获取汽车的相关数据之后，启动matplotlib绘制线程，将Carla提供的数据输进模型，再从matlab的worksapce通过接口获取输出结果并绘制。python调用仿真模型Matlab提供python API供外部调用，本文将需要使用的matlab功能封装成类的
标注：本文来自本实验室肖轩的研究成果。一、传感器种类和特点目前阶段自动驾驶汽车感知系统所使用的传感器主要有摄像头，激光雷达和毫米波 雷达等。三种传感器特点各不相同，在实验过程中需要协同工作来完成对周围环境的分析。下面来分别介绍一下三种传感器。1.1摄像头摄像头是自动驾驶车辆中与肉眼成像最为接近的传感器。摄像头传感器实时地拍摄周围环境生成图像数据，并对图像数据使用计算机视觉技术进行分析，就能检测车辆
1.背景介绍自动驾驶技术是近年来以快速发展的人工智能领域中的一个重要分支。随着计算能力的提高和数据收集技术的进步，自动驾驶系统已经取得了显著的进展。然而，在实际应用中，自动驾驶系统仍然面临着许多挑战，如环境变化、交通拥堵、人工操作不当等。为了解决这些问题，深度学习技术在自动驾驶领域的应用呈现出卓越的表现。深度学习是一种人工智能技术，它通过模拟人类大脑中的神经网络结构，学习和处理数据，从而实...
1.背景介绍自动驾驶技术是近年来以快速发展的人工智能领域中的一个重要分支。它旨在通过将计算机视觉、机器学习、深度学习、传感技术、控制系统等多个技术领域相结合，实现在公路上的自主决策和自主操纵，使汽车在预定的条件下自主行驶。在这个过程中，大数据分析和深度学习技术发挥着关键作用。自动驾驶系统需要处理大量的传感数据，如摄像头数据、雷达数据、激光雷达数据等，以及来自其他系统的数据，如 GPS 数据...
大模型 Agent，作为一种人工智能体，是具备环境感知能力、自主理解、决策制定及执行行动能力的智能实体。简而言之，它是构建于大模型之上的计算机程序，能够模拟独立思考过程，灵活调用各类工具，逐步达成预设目标的智能存在。Agent 是 AI 大模型应用的主要新形态，在技术架构范式也发生了很大的变化，从面向过程的架构变成了面向目标架构。
本文提出的SMART模型通过自回归生成模型，利用向量化的地图和代理轨迹数据，解决了自动驾驶运动生成中的可扩展性和零样本泛化问题。与其他方法相比，SMART模型的优势在于其强大的交互和地图理解能力，能够在复杂场景中生成更安全和合理的驾驶行为。这些任务通过自回归的方式进行训练，使模型能够在每一步预测下一个令牌，从而有效地捕捉交通场景中的时间和空间关系，提高生成任务的多样性和合理性。这些离散化方法通过提
建议从简单场景（如车队编队）入手，逐步扩展到复杂城市道路，同时关注行业标准（如IEEE 2846-2022自动驾驶安全标准）。：多智能体强化学习（MARL）、Q-learning、策略梯度（Policy Gradient）。：贝叶斯网络、马尔可夫决策过程（MDP）、部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）。：信息共享协议（如V2X通信）、联邦学习（Federated Learning）。：纳什均衡
来自CVPR 2023的《ProphNet: Efficient Agent-Centric Motion Forecasting With Anchor-Informed Proposals》的阅读笔记和心得。
该实时太阳系演示通过开放AI API，实现用户与3D场景的语音互动，展示太阳系的动态效果。Realtime Solar System Demo 是一个基于 OpenAI 实时 API 的演示项目，能够通过语音与一个三维场景进行交互，该场景展示了整个太阳系。该项目使用 Next.js 构建，并通过 WebRTC 集成实现实时功能，同时利用函数调用功能触发应用中的各种动作。用户可以在一个互动的环境中，
【ICRA 2024】FIMP: Future Interaction Modeling for Multi-Agent Motion Prediction
随着人工智能技术的飞速发展，AI Agent正逐渐成为我们生活中不可或缺的一部分。从智能助手到自动驾驶汽车，AI Agent的身影无处不在。某互联网领军人物在2024年世界人工智能大会上强调：“AI Agent在高考志愿填报中发挥了重要作用，高峰日吸引了200万用户。”
在人工智能的浩瀚宇宙中，Agent技术正以其独特的光芒吸引着全球科技界的瞩目。Agent，或称为智能代理，是一种能够感知环境、做出决策并执行动作的人工实体。随着技术的不断进步，Agent技术已经从简单的规则驱动系统，发展成为能够自主学习、具有情感和个性的复杂系统。本文将带您深入了解Agent技术的发展历程、当前应用现状以及未来展望。【省流版 · 本文思维导图】一、Agent技术的起源与演进Agen
确保agents目录和它的子目录navigation包含了正确的_init_.py文件，并且global_route_planner.py文件确实存在于navigation目录中。这会检查agents目录是否包含__init __.py文件，如果包含，则将其添加到sys.path。如果问题仍然存在，请确保没有拼写错误，并且所有文件和目录的位置都是正确的。确保sys.path更新包含正确的路径，并且
现有的多智能体感知算法通常选择在智能体之间共享从原始感知数据中提取的深度神经特征，以实现精度和通信带宽限制之间的权衡。然而，这些方法假设所有智能体都有相同的神经网络，这在现实世界中可能不实用。当模型不同时，传输的特征会有很大的域间隙，导致多智能体感知的性能急剧下降。在本文中，我们提出了第一个轻量级框架来弥合多智能体感知的领域差距，该框架可以作为大多数现有系统的插件模块，同时保持机密性。我们的框架包
一种基于LLM（LargeLanguage Model）的能够感知环境、做出决策并执行行动以实现特定目标的自主系统。与传统人工智能不同，Al Agent 模仿人类行为模式解决问题，通过独立思考和调用工具逐步完成给定目标，实现自主操作。通用智能体平台以Agent为核心技术驱动，构建通用智能体平台，通过在智能体感知、记忆、规划和执行各关键环节的能力攻关，以适应不断变化的实际业务和日常办公需求，提供更加
多智能体微调为语言模型的自我提升提供了全新的思路，不仅解决了单一模型在微调过程中性能瓶颈的问题，还展示了多智能体协作在复杂推理任务中的强大潜力。该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的
虽然单智能体感知已经取得了重大进展，但由于覆盖范围和鲁棒性等优点，许多应用需要多个传感智能体和跨智能体通信。因此，开发以分布式和带宽高效的方式支持多智能体协作感知的框架至关重要。在本文中，我们解决了协作感知问题，其中一个代理需要执行感知任务，并且可以与同一任务中的其他代理通信和共享信息。具体来说，我们通过学习构建沟通小组和决定何时沟通，提出了一个沟通框架。我们证明了我们的框架在两个不同感知任务上的
AI Agent的核心是推理规划能力，其次才是函数调用和记忆能力；但三者又缺一不可。最近发现有些人还不了解什么是AI Agent，或者是看了Agent的概念，但还是不知道什么是AI Agent，今天我们就来详细介绍一下什么是AI Agent。什么是AI Agent？这篇关于Agent的文章，即是对AI Agent的介绍，也是为了记录自己对AI Agent的理解。什么是AI Agent?网
ChatSim：首个通过大语言模型实现可编辑逼真3D驾驶场景的仿真
ai-hedge-fund，投资决策AI Agent，探索使用AI做出交易决策（学习目的，投资有风险）。该项目仅用于教育目的，不用于实际交易或投资。该系统采用多个Agent协同工作：市场数据分析师——收集并预处理市场数据估值代理 - 计算股票的内在价值并生成交易信号情绪代理 - 分析市场情绪并生成交易信号基本面代理 - 分析基本面数据并生成交易信号技术分析师——分析技术指标并产生交易信号风险管理器
Unity强化学习实战项目—自动泊车「Unity+MLagent」—效果展示【源码在文末】
【论文笔记】ViP3D: End-to-end Visual Trajectory Prediction via 3D Agent Queries
动态多智能体系统中的行为预测是自动驾驶汽车环境中的一个重要问题，因为道路组件的复杂表示和相互作用，包括移动代理(例如行人和车辆)和道路上下文信息(例如车道，交通灯)。VectorNet是一种层次图神经网络，它首先利用向量表示的单个道路组件的空间局部性，然后对所有组件之间的高阶相互作用进行建模。最近的方法是将移动主体的轨迹和道路环境信息呈现为鸟瞰图，并用卷积神经网络(ConvNets)对其进行编码，
摘要预测多个智能体的准确未来轨迹对于自治系统至关重要，但由于智能体之间的复杂交互以及每个智能体未来行为的不确定性，因此具有挑战性。 预测多智能体轨迹需要对两个关键维度进行建模：（1）时间维度，我们对过去智能体状态对未来状态的影响进行建模；(2) 社会维度，我们对每个代理的状态如何影响其他代理进行建模。 大多数先前的方法分别对这两个维度进行建模，例如，首先使用时间模型独立地总结每个代理随时间的特征，
Sam Altman 和 OpenAI 近期一直在造势，演讲、访谈、小更新等动作不断。终于！官方推特宣布，将于在 OpenAI 官网进行直播，演示 ChatGPT 和 GPT-4 的更新。？！！各方还在猜来猜去。]传播度很广，精选如下。一起蹲直播呀！届时看看这波准确度如何 🧐。
本文介绍了一种多智能体自动驾驶框架：KoMA，该框架结合大语言模型与多智能体协作，通过共享记忆、多步骤规划等机制，显著提升自动驾驶的效率与安全性。
近年来，AI智能体的快速发展正在悄然改变我们的生活。无论是让我们可以和电脑对话的ChatGPT，还是自动驾驶汽车，这些技术都让我们看到了未来的无限可能。今天，我们就来聊聊这些AI智能体的崛起和它们的广泛应用，看看它们是如何影响我们的日常生活的。你有没有试过和手机上的虚拟助手聊天？问它们天气怎么样，或者让它们设置一个闹钟？这些看似简单的互动背后，其实是AI智能体在默默工作。AI智能体可以理解我们的话
本文是吴恩达今年3月的演讲，题目为“Agentic Reasoning”，对AI Agent工作流的趋势进行了讲解。本文对AI Agent翻译为了AI代理。本文只做学术/技术分享，如有侵权，联系删文。吴恩达指出，随着AI技术的发展，AI代理被视为一个能显著提升软件开发效率和质量的工具。他通过展示AI代理如何在主动型工作流中超越单独模型的局限，以及多代理系统如何通过协作来解决复杂问题，强化了这一观点
与单智能体感知相比，多智能体协同感知作为车辆与万物通信的潜在应用，可以显著提高自动驾驶汽车的感知性能。然而，在这一新兴研究中实现实用的信息共享仍然存在一些挑战。在本文中，我们提出了一种新的协同感知框架SCOPE，它以端到端的方式聚合了道路代理的时空感知特征。具体来说，SCOPE有三个明显的优势:i)它考虑时间上下文的有效语义线索来增强目标代理的当前表示;Ii)聚合来自异构agent的感知关键空间信
一直以来都在想用 LLM + Agent + RAG + FastAPI 搭建一套完整的智能检索增强生成工作流（Agentic RAG Workflow）。我选择了一个客服支持项目来学习，经过一段时间的学习（主要是踩坑），大致上是跑通了这个工作流。赶紧总结分享起来。Agentic RAG（代理型 RAG） 只是与 AI 智能体架构一起使用的 RAG（检索增强生成）。使用传统 RAG 和 Agent
点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号戳我->领取自动驾驶近15个方向学习路线今天自动驾驶之心为大家分享中科院自动化所&理想汽车最新的工作—PlanAgent，文章提出一种全新基于多模态大语言模型MLLM的自动驾驶闭环规划框架，问鼎nuPlan SOTA！如果您有相关工作需要分享，请在文末联系我们！也欢迎添加小助理微信AIDriver004，加入我们的技术交流群>>点.
Dynamic and Static Context-aware LSTM for Multi-agent Motion Prediction摘要1 引言2 相关工作3 Method4Experiments5Discussion6Conclusions用于多主体运动预测的动态和静态上下文感知LSTM作者：Chaofan TaoQinhong Jiang论文地址：发表时间：备注：论文解析代码开源代码
老文章分享多了，来看一篇预测领域比较新的论文，是2021年下半年的论文SCENE TRANSFORMER。视觉领域在VIT出来后的21年，各种变种的Vit如雨后春笋一般出现，迅速在视觉领域攻城掠地。到现在TRANSFORMER已经是各个领域最normal的一种结构了，预测领域也不例外。文章提出了一种对多目标轨迹预测的统一的框架，直观感觉，与之前最大的不同，就是大量使用attention结构进行信息
我们的折线子图网络可以看作是PointNet的推广：当我们设d s = d e，令a和l为空时，我们的网络与PointNet具有相同的输入和计算流程。为了使输入节点特征与目标智能体的位置保持不变，我们将所有向量的坐标归一化，使其在目标智能体的最后一个观测时间步的位置为中心。为了识别一个单独的折线节点，当其对应的特征被遮挡时，我们从它的所有所包含的向量中计算起始坐标的最小值，以获得嵌入标识符。图3显
摘要： 由于动态交通参与者（如行人和车辆等）和静态道路环境（如车道，交通灯等）的复杂表示以及之间的交互关系，在动态的，多交通参与者的场景下的行为预测是自动驾驶领域的一个重要问题。这篇文章提出了一个分层的图神经网络VectorNet，首先分别用向量表示不同局部空间的道路组成成员（包括动态交通参与者和静态道路环境），然后对所有的成员之间的高阶交互关系进行建模。与将动态交通参与者的运动轨迹和道路环境信息
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