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在自动驾驶算法持续迭代的背景下，Zilliz 允许对已有数据的 embedding进行批量替换，配合alias机制可帮助业务在无感切换模型的同时保持数据查询的稳定性：Zilliz 支持同时写入由不同模型生成的向量，并可通过混合搜索（hybrid search）对多向量列进行检索，为模型对比和联合分析提供便利。同一时期，作为国内智驾投入最为激进的车企，小鹏正式宣布，面向智驾经验用户即刻推送无限XNG
注猿的第52篇原创一个用数据视角看AI世界的标注猿各位小伙伴小猿又回来啦，最近由于工作的原因拖更了两个月的时间，很多小伙伴后台留言没有及时回复还请海涵，为了表达诚意小猿同学还是在文章最下面给大家准备了超大福利，看完文章记得参与啊。首先还是给各位小伙伴汇报一下，这两个月的主要工作内容，方便后面有做类似工作或者即将准备做类似工作的小伙伴进行交流。配合当地资源方落地了京数云数据标注基地，分别是在沈阳和葫
随着自动驾驶技术的发展，车载传感器数量也越来额多，车载传感器的数据采集、处理也成了非常重要的环节。虹科提供，以应对传感器数据量巨大和同步性等挑战。
对图结构Graph、深度优先搜索DFS、广度优先搜索BFS进行介绍，同时记录贪心算法的特点
建立完善的安全策略和规范：制定网络安全和数据安全的管理制度，对数据的流通、使用、存储、备份等方面进行详细规定，加强内部管理和监控，避免人为因素的失误和操作失误导致的安全事件。安全设备的投入和运营：安装有效的安全设备，如防火墙、入侵检测系统、安全监控系统等，可以及时发现和拦截入侵、攻击和恶意软件等安全事件，保障网络和数据的安全。安全意识教育和培训：加强员工安全意识的培训，提高员工的安全知识和技能，建
详细介绍了如何使用 DCA1000EVM + IWR6843ISK进行毫米波雷达原始数据采集与可视化
浅淡Apollo Cyber RT之数据缓存与融合Cyber RT的层次图如下：今天要讲的内容位于上图中的中间层。一、基于Cyber RT的开发流程在开发基于Cyber RT的模块时，并不是从main()函数开始的，常规的流程是这样的：以PlanningComponent为例● 从Component派生一个子类PlanningComponent。● 重新实现虚函数Proc()和Init()。Ini
本文总结了VALSE 2024的Workshop报告《大规模自动驾驶仿真系统研究》的精彩内容，方便读者学习。
激光雷达前装上车，毫无疑问是2021年智能驾驶领域最热门的话题，整个行业一致认为：激光雷达出色的感知性能将为智能驾驶带来更安全更舒适的体验。但是，部署了激光雷达之后，怎么知道它对智能系统感知能力的提升到底有多少？是否能达到预期？激光雷达+摄像头+毫米波雷达的多传感器融合系统整体性能到底如何？△车规级固态激光雷达M1实测点云，将在Q2启动定点项目量产交付答案：测评 ！△汽车行业项目开发模式中研发设计
前言：这系列笔记是学习曾书格老师的激光slam课程所得，这里分享只是个人理解，有误之处，望大佬们赐教。这节课主要介绍基于已知位姿的构图算法(grid-based)[slam里面最难的是位姿估计]［位姿估计，前面学习过的方法，帧间匹配方法，优化方法；这两个属于图优化方法，pose-graph其表示机器人的位姿］１．地图分类1.1 地图１）地图即为环境的空间模型２）环境地图是机器人进行定位和规划的前提
本文对比了2D与3D激光雷达的感知差异，介绍了基于概率模型的三维占据栅格地图构建方法：体素化映射和膨胀策略。该方案为机器人导航提供鲁棒的三维环境表示，适用于无人机、自动驾驶等复杂场景。
空间位置即GNSS卫星在某坐标系的坐标，为此首先要建立适当的坐标系来表征卫星的参考位置，而坐标又往往与时间联系在一起，因此，定位是基于坐标系统和时间系统来进行的。GPS提供具有全球覆盖、全天时、全天候、连续性等优点的三维导航和定位能力，作为先进的测量、定位、导航和授时手段、除了在军事上起着举足轻重的作用外，在国家安全、经济建设和民生发展的各个方面都扮演着重要的角色。卫星导航系统的误差从来源上可以分
离线地图构建
借助LiDAR本身的特性可以很好的探测反射障碍物的远近，大小，甚至表面形状，有利于障碍物检测准确性的提高，而且在算法方面比起机器视觉算法来也比较简单，更适合无人车的需求，下图为激光雷达生成的点云图。最后，将初始位置信息，激光雷达提取的特征跟高精地图的特征信息进行匹配，从而获取一个准确的定位。利用以下简化的概率模型：已知t0时刻的GNSS信息，t0时刻的点云信息，以及t1时刻无人车可能位于的3个位置
当前，自动驾驶已经成为全球各大厂商重要的研究热点和战略发展方向，高精地图与自动驾驶密切相关，它需要准确表达现实世界各类要素的空间位置和相对关系，是自动驾驶车辆“脑子”里的地图，能够让车辆知道接下来"看不见"的路况是什么样的。相比传统电子地图的10米常规精度要求，高精地图的精度需要达到20厘米，这样的精度基本上是一个车道边线的宽度，在20厘米精度情况下才能保证不会发生侧面碰撞。......
3D-Lidar点云数据处理3D-Lidar点云数据处理原始激光点云数据滤波点云分割（地面与非地面）合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图
FastLIO代码阅读第一部分：IMU_Processing.hpp的主要内容。
最近OpenAI连续12天进行12场直播，发布新品。其中第八天介绍了ChatGPT搜索功能项全体用户开放。搜索增强大模型值得OpenAI安排一天专门介绍，和o1、ChatGPT Vision等功能同等待遇，说明其意义重大。ChatGPT的外部搜索能力，使其不仅限于预训练的数据，而是可以实时访问和检索互联网的最新信息。这就是典型的知识增强大模型应用，通过外部知识的增强能够扩展 大模型 的能力，让其在
随着三维激光扫描技术的迅速发展，点云数据的应用方向变得更加广泛，呈现出多点开花的态势。但由于点云数据的体量庞大，面向的专业应用方向十分广泛，用于处理点云数据的软件工具种类纷繁多样，因此，内业处理起来非常棘手，想要获取点云数据中蕴含的丰富价值信息并加以应用更是颇有难度！如果你正在为点云数据的处理与应用发愁，也许以下解决方案会为你带来帮助。优案科技专注于三维激光扫描技术及应用，多年来一直从事着点云数据
世界模型为自动驾驶提供了一种类人的"想象力"——即在行动前对可能的未来进行推演评估的能力。尽管当前技术仍面临实时性瓶颈与认证挑战，其已在Waymo、特斯拉、小鹏等公司的影子模式验证中展现显著潜力。随着神经渲染与基础模型的爆炸性发展，我们有理由预见：未来三年内，融合多模态世界模型的端到端架构将成为L4级以上自动驾驶的主流方案。
1. .pcd->.bin转换成kitti格式的点云文件：import osimport numpy as npimport firedef read_pcd(filepath):lidar = []with open(filepath,'r') as f:line = f.readline().strip()while line:linestr = line.split(" ")if
ROS通讯中的自定义数据结构
ByteBridge是⼀个具有强⼤标注和采集工具的智能数据平台，为⼈工智能企业提供全方位服务。其中我们提供⼀切与图⽚、语⾳、⽂本、视频相关的采集服务。基于实际各种复杂应⽤场景以及不同需求，提供定制化数据采集服务。图⽚采集采集类型⼈脸图片采集:定制采集⼈脸面部图像，支持在不同国家地区，以及不同人种、表情、发型、光线、角度、遮挡比例的人像采集⼈体行为采集:采集人体指定的行为图像，并收集人们特定行为的图
2020年，北京以加强智慧城市基础设施建设、实现高级别智能网联汽车规模化应用为目标，坚持循序建设、车路协同的原则，在北京经济技术开发区试验先行开展建设高级别自动驾驶示范区。截至目前，示范区1.0阶段建设基本完成，10公里城市道路、10公里高速公路和1个自主泊车停车场的智能化设施顺利部署，云控平台基础架构搭建完成，通信设备实现沿路覆盖，各项数据均处于全国领先水平。2021年4月北京市政府正式批复由北
octomap_sever安装及demo、自己的pcd点云数据测试基于八叉树的三维的栅格地图构建文章开头先贴一下：高博关于八叉树的博客1.编译octomap新建一个目录用于拷贝octomap代码。 如果没有git请安装git，然后拷贝代码：sudo apt-get install gitgit clone https://github.com/OctoMap/octomap上述的git会把代码拷贝
数据采集是构建AI系统与数据驱动决策的基础环节，其核心在于高效、精准、合规地获取多维度、高质量数据，为后续分析、建模与优化提供燃料。以下是数据采集的全流程方法论、技术工具与关键挑战的体系化解析：
1.背景介绍自动驾驶技术是近年来迅速发展的一门科学与技术领域，其核心是通过集成多种感知、计算和控制技术，实现车辆在不需人工干预的情况下进行安全、高效的驾驶。自动驾驶决策系统是该领域的核心组成部分，其主要负责根据车辆的状态、环境状况和驾驶策略等信息，进行实时的决策和控制。在本文中，我们将从以下几个方面进行阐述：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解...
【摘要】报告揭示了未来十年由AGI驱动的十大系统性技术跃迁，预示着一个物理与数字世界深度融合的智能新纪元。智能体、自动驾驶、新型算力等技术将系统性重塑产业与生活。
最近在研究DeepStream，其中在学习tlt_cv_examples中的迁移训练例子时，用到的数据集都是kitti数据格式，因此想训练自己的数据的话，需要将自己的YOLO格式的label文件转成kitti数据格式的label，然后在网上看到了一个博主的例子，链接如下：添加链接描述非常感谢博主贡献的代码，但在实验中发现当一个YOLO的label文件中存在多行bounding box的数据时，始终
DriveGPT4：将传感器数据（如摄像头图像）投影为语言模型的输入，利用LLM生成驾驶控制信号（如转向、加速、刹车）和解释性文本。DriveLM：通过图结构的视觉问答（GVQA）任务，将感知、预测和规划阶段的问答对连接起来，利用视觉语言模型VLM进行多步推理。优点：LLM能够处理复杂的推理任务，生成人类可理解的驾驶决策，增强系统的可解释性。方法：将LLM用于生成车辆的轨迹或控制信号，利用其推理能
原文来自：https://uwaterloo.ca/waterloo-intelligent-systems-engineering-lab/projects/precise-synthetic-image-and-lidar-presil-dataset-autonomous我们介绍了用于自动驾驶汽车感知的精确合成图像和 LiDAR (PreSIL) 数据集。侠盗猎车手 V (GTA V) 是一
ChatGPT很牛X，上知天文，下至地理，中间还通晓人情世故。类似它的产品还有一大帮，例如：文心一言、通义千问、kimiChat…等等。而且通过我们技术工作者的不懈地努力，AI的应用已经逐渐渗入我们工作和生活的很多场景和角落，在很多工作场景下，我们都不得不感叹一句”算你NB，在下告辞！那么我们究竟是该屈服于AI大老爷的淫威之下，还是要起来反抗将其玩弄于股掌之间，这是一个选择！但是无论我们如何选择，
端到端大模型的含金量还在提升！！！近日长安自研智驾交卷，大牛陶吉讲解了名为天枢大模型的『大脑小脑』端到端架构，其核心就是感知系统、负责推理交互的大脑，以及规划控制的小脑。而这个“大脑”其实就是大模型。这与理想汽车的快慢双系统本质不谋而合，慢系统VLM用于指导端到端快系统。可以说国内端到端的技术路线已经明确：端到端+大模型！今年以来，学术界在端到端自动驾驶领域上的大模型工作突然爆发，工业界相关融资的
>>直播和内容获取转到→自动驾驶之心知识星球大语言模型（LLMs）在机器人和自动驾驶领域取得了长足的进步。本研究提出了第一个基于OCC的大语言模型（Occ-LLM），它代表了将LLM与重要表示相结合的开创性努力。为了有效地将占用率编码为LLM的输入，并解决与占用率相关的类别不平衡问题，我们提出了运动分离变分自编码器（MS-VAE）。这种创新方法利用先验知识在将动态目标输入到定制的变分自
指令指的是任务的描述。直观地说，指令调整的目的是教会模型更好地理解用户的指令并完成所要求的任务。通过这种方式调整后，LLM能够通过遵循新的指令来泛化到未见过的任务，从而提升零样本性能。这个简单而有效的想法激发了后续NLP作品的成功，如ChatGPT[2]、InstructGPT[95]、FLAN[19]、[56]和OPT-IML[96]。图3展示了指令调整与典型学习范式的比较。监督微调方法通常需要
当物体变幻时，它的外观可能转瞬即逝。例如当鸡蛋被打碎或者纸张被撕破时，他们的颜色、形状和质地都会发生巨大的变化。除了身份本身外，几乎不保留任何原始特征。然而在现有的视频分割基准中，基本上都没有注意这一重要现象。在这项工作中，我们通过收集一个新数据集（变换下的视频对象分割-VOST）来填补这一空白。该数据集由700多个在不同环境中捕获的高分辨率视频组成，这些视频平均长度为21秒，并用实例掩码进行密集
kitti数据集 发布imu资料
通过深入分析，我们了解到超参数调优不仅仅是一项技术活动，更是一种艺术。它要求我们对模型有深刻的理解，对数据有敏锐的洞察，以及对目标有清晰的认识。每一次超参数的调整，都像是在与模型进行一场精心设计的对话，旨在引导它更好地服务于我们的愿景。记住，没有一成不变的最佳配置，只有不断探索和适应的最优解。让我们以这篇文章为起点，继续在 AI 的征途上，寻找那些能够点亮智慧之光的超参数组合。
COCO数据集names及ID json dict 格式dict = {“1”: “person”,“2”: “bicycle”,“3”: “car”,“4”: “motorcycle”,“5”: “airplane”,“6”: “bus”,“7”: “train”,“8”: “truck”,“9”: “boat”,“10”: “traffic light”,“11”: “fire hydrant
端到端自动驾驶范式以优化规划为目标，将感知、规划和轨迹评分任务整合成一个统一的模型，在推动自动驾驶技术方面显示出巨大的潜力（见图1a）。其中，基于模仿学习的运动规划器是从大规模的驾驶专家数据中学习驾驶策略，并采用基于学习的轨迹评分器从多个预测候选轨迹中选择最安全和最准确的轨迹来控制车辆。然而，现有的规划器和评分器面临的挑战是：●生成时间不一致的轨迹，其中连续的预测在时间上是不稳定和不一致的；●以及
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热门话题。随着计算能力的提升和数据量的增加，深度学习技术在自动驾驶领域的应用也逐渐成为主流。本文将从深度学习与自动驾驶技术的关系、核心概念、算法原理、具体实例等方面进行全面的探讨，为读者提供一个深入的技术博客。1.1 自动驾驶技术的发展自动驾驶技术是将计算机视觉、机器学习、人工智能等多个技术领域相结合，以实现汽车在特定环境...
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>>点击进入→自动驾驶之心『多模态大模型』技术交流群论文作者 | Wenru Liu等编辑 | 自动驾驶之心近两年，端到端的技术方案，已经较为成熟，而恰好大语言模型的发展也十分迅速。二者的结合也正在如火如荼地被研究。本质上，LLMs有效地解决了传统E2E AD框架的局限性，即缺乏对驾驶任务的真正理解和可解释性。这是因
作者|黄浴 编辑| 自动驾驶Daily原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/657304633点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【大模型】技术交流群本文只做学术分享，如有侵权，联系删文这是7月份采用大语言模型研究自动驾驶的论文“Drive Like a Human: Rethinking Autonomou...
ChatGPT最爆火的时候，互联网就流传一句话：以前所有的行业都可以用互联网做一遍，现在，所有的行业都可以用大模型做一遍！ChatGPT，特别是 GPT-3.5的出现成为了大语言模型（Large Language Models）发展的一个里程碑，新的大语言模型也如雨后春笋般不断涌现如下图所示。LLM因其卓越的性能而引起了广泛的关注，越来越多的研究人员开始探索和利用LLM强大的语言理解、解释、分析和
23年10月来自国内清华大学、香港大学和加州伯克利分校的论文“LanguageMPC: Large Language Models As Decision Makers For Autonomous Driving“。
自动驾驶汽车 (AV) 的最新进展利用。然而，确保动态、高风险环境中的安全并管理，对安全至关重要的长尾事件仍然是一项重大挑战。为了解决这些问题，本文《》提出一个知识驱动和数据驱动的风险-敏感决策框架，提高 AV 的安全性和适应性。所提出的框架引入一个模块化系统，包括：(1) 一个；(2) 一个；(3) 一个由 LLM 驱动的推理模块，用于；(4) 一个。通过将知识驱动的洞察力与自适应学习机制相结合
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一篇用于自动驾驶的端到端视觉语言模型：SimpleLLM4AD！如果您有相关工作需要分享，请在文末联系我们！自动驾驶课程学习与技术交流群事宜，也欢迎添加小助理微信AIDriver004做进一步咨询>>点击进入→自动驾驶之心『大语言模型』技术交流群编辑 | 自动驾驶之心论文信.
自动驾驶又称无人驾驶，是依靠计算机与人工智能技术在没有人为操纵的情况下，完成完整、安全、有效的驾驶的一项前沿科技。得益于智能科技的进步，自动驾驶技术近年来得到了飞速的发展。自动驾驶的原理为自动驾驶系统通过感知系统，获取车辆自身信息与周围环境信息，通过处理器对得到的信息进行分析计算并处理，从而进行决策执行，使车辆能够正常行驶。自动驾驶首先应具备一套完整的感知系统，随着自动驾驶中人为干预程度越来越小，
1.背景介绍自动驾驶是一项复杂的技术挑战，涉及到多个领域的知识和技术，包括计算机视觉、机器学习、控制理论、通信技术等。深度学习在自动驾驶领域的应用已经取得了显著的进展，尤其是在车辆控制方面。本文将从以下几个方面进行阐述：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解具体最佳实践：代码实例和详细解释说明实际应用场景工具和资源推荐总结：未来发展趋势与挑战...
orb_slam2环境配置和运行、1.运行配置过程中参考链接如下：1.配置orb_slam2环境参考链接https://zhuanlan.zhihu.com/p/4128439962.安装ROS参考链接：https://blog.csdn.net/sf9898/article/details/1052901983.rosdep初始化，更新失败问题参考链接：htt
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