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华为云盘古大模型5.0可控时空生成技术（STCG），赋予了模型理解并遵循物理规律的能力，这意味着，生成的视频不仅在视觉上逼真，更重要的是在车辆行为、环境互动等方面与现实情况保持高度同步。在6月21日的华为开发者大会(HDC 2024)上，华为云发布了盘古大模型5.0，其创新的多模态生成能力，可以为自动驾驶领域提供更高质量的数据支持。华为常务董事、华为云CEO张平安表示，盘古5.0通过创新的可控时空
最近使用了一下ROS中非常经典的导航包navigation。并通过自己的激光雷达以及相机里程计驱动了自己的小车在室内进行简单的定位以及导航。在此记录一下以免后期忘记。1、导航包安装ROS中navigation导航包可以通过GitHub上下载：https://github.com/ros-planning/navigationhttps://github.com/ros-planning/navig
SLAM总结（一）SLAM原理概述与简介SLAM原理概述与简介SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）：同时定位和建图，定位是定位机体在世界坐标系下的位姿（pose、transformation）。单传感器机体一般指相机光心、激光雷达scan中心、IMU中心、编码器两轮轴心，多传感器一般使用IMU中心，可以避免离心力的影响。位姿包括3个自由度的位置（t
稍候整理image_transport简介image_transport应该总被用在image订阅和发布上。它为低带宽压缩格式(compressed formats)image传输提供透明支持。例如：为JPEG/PNG压缩和视频流提供单独插件，为此类image提供传输(订阅和发布)。当我们基于Image工作时，我们常希望指定传输策略。例如使用压缩Image或视频流编码。 image_transpo
在开始介绍RT-DETR这个网络之前，我们首先需要先了解DETR这个系列的网络与我们常提及的以及存在着何种差异。首先我们先简单讨论一下以及两者的差异与共性：1、两者差异：顾名思义，这两者一个显而易见的差别就是有无anchor，是需要手工选取不同比例大小的anchor来得到proposals，而则不需要。当然两者具体差异肯定不是这么几句话就能说的清的，这里不做详细讨论所以按下不表。2、两者共性：两者
概述搞了一段时间电机控制和车辆横纵向控制，发现好多人包括开发和标定工程师都只知道PID反馈控制可以比较有效的调整被控系统（如动力电机，转向系统，制动和动力系统）的工作性能，但都不知道其中的本质机理。关于这块儿我大致整理了一下自己的理解，写在本文中。水平有限，思路仅供参考。本文要解决的问题主要有两个：为何负反馈可以很好的消除误差，实现对目标信号的跟踪。PID为何能够调整被控系统的性能。便于理解，我想
文章目录一、prologue二、Lift-Splat层原理2.1 Lift层2.2 Splat层三、LSS源码阅读3.1 准备工作3.2 推理部分3.1.1 参数配置3.1.2 compile_data()3.1.3 compile_model()3.1.3.1 get_geometry()3.1.3.2 get_cam_feats()3.1.3.3 voxel_pooling()3.3 训练部分
MEMS传感器市场浪潮可以从最早的汽车电子到近些年来的消费电子，和即将来到的物联网时代。如今单一的传感器已不能满足人们对功能、智能的需要，像包括MEMS惯性传感器、MEMS环境传感器、MEMS光学传感器、甚至生物传感器等多种传感器数据融合将成为新时代传感器应用的趋势。工欲善其事，必先利其器，这里就先以MEMS陀螺仪开始，简要介绍一下MEMS陀螺仪、主要性能参数和使用。传统机械陀螺仪主要利用角动量守
Matlab自带优化工具箱提供了fmincon等诸多函数解决含约束条件的优化问题，但如果需要求解含整数约束的混合优化问题，fmincon就不是特别合适了，虽然提供了遗传算法优化函数ga，不过速度可能比较慢，因此有时候需要寻求第三方工具箱，最近发现一款名为OPTI Toolbox的三方工具箱可以作为Matlab自带优化工具箱的补充，用于求解一些比较复杂的问题。OPTI Toolbox集成了一系列优化
UTM投影与2000坐标系
十八届智能车完全模型组
细分原理二相混合式步进电机电磁转矩方程p-转子级数;Zr-转子齿数Zr=2*p;Ta-a相电磁转矩；Tb-b相电磁转矩;Td-定位矩（关于二相混合式步进电机的数学模型可参见我的另一篇博客https://blog.csdn.net/qq_39023633/article/details/106652195）对Te方程简单的理解假设在t=0时刻ia=1，ib=0并且不计Td,那么这就是说在前面给定的电
ROS学习笔记8——话题消息（Message）的定义与使用
资源下载地址：https://download.csdn.net/download/sheziqiong/85737921资源下载地址：https://download.csdn.net/download/sheziqiong/85737921本次实验我们采用比例、积分、微分控制, 即 PID 控制, 来对小车的巡线功能进行调节, 更好地控制小车转向时左右两个车轮的速度。该算法的原理如下:比例控制
ROS学习笔记6——发布者Publisher的编程实现（C++和Python）
采用具有遗忘因子的递推最小二乘法在线估计轮胎侧偏刚度，搭建 carsim/Simulink 联合平台仿真验证。补全了原书缺失的代码。
PWM模块原理及简单的设计思路1. 什么是PWM信号PWM可以算是数字电路中的“独臂”神通，“独臂” - 只需一根线；“神通” - 在很多关键的应用中起到栋梁的作用。PWM（脉宽调制 Pulse Width Modulation）从字面意思上讲它是一种“调制”方式，调制就意味着在某些载波信号上携带了某些的信息，通过解调的过程就可以得到其携带的信息，这些信息的属性由PWM的产生端定义，总之在这一根仅
plan_env/grid_map.cpp1.depthPoseCallback()这一函数通过message_filter类接收同步后的最新的相机Pose 与 深度图，同时，如果相机的位置处于全局地图Map_size之外，则就会将md.occ_need_update这一flag置false，反之置为true。2. updateOccupancyCallback（）这是最终要的一个定时器回调函数，
ubuntu18.04 yolov5环境搭建
1 模型【摘要】目标跟踪问题的应用背景是雷达数据处理，即雷达在搜索到目标并记录目标的位置数据，对测量到的目标位置数据（称为点迹）进行处理，自动形成航迹，并对目标在下一时刻的位置进行预测。本文简要讨论了用Kalman滤波方法对单个目标航迹进行预测，并借助于Matlab仿真工具，对实验的效果进行评估。关键词：Kalman**滤波、目标跟踪、Matlab仿真**2 部分代码clearall;clc;%=
本篇博文探讨(给出)了车载毫米波雷达性能及测试的行业标准，以2022年9月26日出版的《车载毫米波雷达性能要求及试验方法》(征求意见稿)为基准，结合本人的理解做了一些解释性说明。
(九) carla中的全局路径规划前言从本节开始，学习并记录 carlacarlacarla 中自带的车辆自主导航框架及算法研究。首先先学习规划模块。路径规划对于一辆无人驾驶车辆来说就是根据给定的环境模型，在一定的约束条件下规划出一条连接当前位置和目标位置的无碰撞路径。自动驾驶汽车的路径规划从功能上可以分为全局路径规划、行为决策规划和局部运动规划。全局路径规划，可以理解为实现自动驾驶汽车软件系统内
本文基于Simulink官方的Help文档，对simlink的基本操作进行了系统学习记录，仅供参考。Simulink® 是一个模块图环境，用于多域仿真以及基于模型的设计。它支持系统级设计、仿真、自动代码生成以及嵌入式系统的连续测试和验证。Simulink 提供图形编辑器、可自定义的模块库以及求解器，能够进行动态系统建模和仿真。Simulink 与 MATLAB® 相集成，这样您不仅能够在 Simu
从零开始的 IMU 状态模型推导
1.数据格式转换TUM/EuRoC/Kitti数据集都有各自的格式，evo可以直接用命令相互转换。可参考SLAM精度测评——EVO_sunshine_guoqiang的博客-CSDN博客_slam精度1.1"把EuRoc的数据格式转化成TUM数据格式"evo_traj euroc data.csv --save_as_tum将生成的 KeyFrameNavStateTrajectory.txt 文
激光雷达基础：坐标系（翻译）我们熟知激光雷达坐标系处理安装在自动驾驶车辆上的点云数据。在这篇文章中，我们将研究LIDARS所使用的坐标系。利用激光雷达测光和测距来计算我们关心的物体的精确距离。激光雷达利用飞行时间计算物体的距离。当发射激光脉冲时，其发射时间和方向将被记录。激光脉冲在空气中传播，直到它碰到一个能反射一些能量的障碍物。在接收到能量的部分之后，...
本人小白，寒假期间学习了一些ROS知识，试着在虚拟机搭建ORB_SLAM3环境并跑通数据集和摄像头，作本文以记录学习过程。所有用到的资源（软件安装包，镜像文件，库的源码文件都会放在最后百度网盘链接里）目录0.something you should know1.安装VMware Workstation Pro和Ubuntu18.042.安装ROS3.安装ORB_SLAM3所需的各种库和依赖4.编译
车身坐标系与大地坐标系中速度、加速度转换关系推导与分析
Prescan学习记录1. Prescan基础知识1.1 Conventions·坐标1.2 Road segment·道路片段1.2.1 让一个路段连接其他两个路段1.2.2 配置车道线1.2.3 Road marking·道路标志1.3 Trajectory·轨迹1.3.1 建立一个Path·路径1.3.2 配置Speedprofile1.3.3 Synchronization of Traj
主要是想整理一下关于tum rgbd数据集和kitti数据集的评价指标，之后比较结果不能只看数值大小，还要非常清楚背后的含义。一. 从TUM数据集出发前提假设：给出的位姿估计值为P1...Pn∈SE(3)P_1 ... P_n \in SE(3)P1...Pn∈SE(3), 真值为Q1...Qn∈SE(3)Q_1 ... Qn \in SE(3)Q1...Qn∈SE(3)， 下标代表时间t（
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