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近日，东软在国内率先实现V2X（Vehicle-to-Everything）二阶段场景与自动驾驶的深度融合，在公共道路上完成多个应用场景的自动驾驶演示。
北京时间3月21日，NVIDIA 面向全球AI开发者的2023春季GTC拉开帷幕，此次大会也被 NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋描述为 “迄今为止最重要的一次 GTC”。
避障传感器SUI04的使用
作为自动驾驶技术的重要基础设施，高精度地图在自动驾驶技术量产落地过程中起着非常重要的作用。随着自动驾驶步入大规模商业化阶段，围绕高精地图的安全合规、成本及数据价值释放进一步成了行业关注焦点。
目录一、硬件篇（附淘宝推荐器件链接，也可自行选）1.STM32F103C8T6最小系统板（核心板）2.MPU6050姿态传感器（六轴）3.
在这篇文章中，我们将分享基于最新版本的Jetson nano主机，实现ROS中经典的建图、导航、CSI摄像头驱动示例。
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百年未有之大变局下，我国汽车产业借势实现“换道超车”正逢时。研究机构预测，到2025年，我国将有超过70%的汽车将装备有自动驾驶功能。
Solidworks导出URDF模型
创建librviz界面类：qrviz_widget.h#ifndef QRVIZ_WIDGET_H#define QRVIZ_WIDGET_H#include <QWidget>#include <rviz/visualization_manager.h>#include <rviz/render_panel.h>#include <rvi...
混合A可以看成是探索树和A算法的混血，适合有运动约束的机器人路径规划，例如无人车。就连Matlab居然都内置了混合A*算法函数：plannerHybridAStar，可见这个算法挺有名，但是Matlab使用了占据栅格地图进行碰撞检测。1 混合A*算法的基本思想 混合A算法的思想比较简单，利用探索树生成一段段可行的短路径，然后利用A算法的思想计算启发函数，引导探索树向目标生长。为了限制探索树生
目前网上有很多分析文章，但是都只是一些比较基础的原理分析，而且很多量，虽然有推倒，但是往往没有讲清楚这些量是什么，为什么要有这些量，这些量是从哪来的，也没有刷通整个代码，或者太简练了，对新手不友好。这一次我计划从原理/代码一步步刷通整个VINS，并且说清楚代码中遇到的每一个数据结构对应的作用是什么。github官方上开源了VINS-mono，VINS-Fusion和VINS-mobile，还有另.
ShowMeAI资讯日报 2022-07-15 期，特斯拉大裁员时间线梳理，TLNewsSpider 狠心开源企业级舆情爬虫项目，Upgini 机器学习的特征工程神器，PrimeQA 最先进的QA训练工具库，CVPR 2022的50篇 NeRF 论文汇总， 神经网络语音分离资源大全，4篇AI精选论文…点击获取全部资讯.........
公司围绕“智行智驾”(智慧的路、聪明的车)新产业，研制拥有自主创新、先进可靠的HLYY-OS车路协同操作系统新底座，攻关一批“有芯有魂”(算法模组、应用平台)车路协同新产品，培育打造“云管云服”(资源云管、大脑云服)交通产业运营新模式，致力实现“强车强路”(汽车强国、交通强国)战略发展使命，迅速成为我国车路协同行业的领军企业。相关信息并未经过本网站证实，不对您构成任何投资建议，据此操作，风险自担，
在新安装的Ubuntu 20.04系统中配置ORB-SLAM2和ORB-SLAM3的运行环境Ubuntu系统自带的源都是国外的网址，国内用户在使用的时候下载比较慢甚至无法获取，在安装各种库或软件时会深受其折磨！解决方案是直接替换成国内的镜像源（1）备份源文件：（2）打开文件：（3）换源：推荐清华的源（根据自己的网去尝试，选择最快的一个，查看ubuntu版本命令：cat /etc/issue）：清华
机器人/自动驾驶工具链
前言：本系列将集中展示PaddlePaddle的开源项目，即PaddlePaddle研发团队在深度学习领域的前沿研究成果。首先展示DeepNav自动驾驶船项目，本次呈现背景以及支撑理论，后续将逐步呈现项目从设计到落地的全过程。文章素材来源于百度美国研究院王益老师的知乎专栏，希望能够给大家带来新启发。自动驾驶船的诞生背景DeepNav 是百度美国研究院最近开始的一个自动驾驶船的研究项目。和 Goog
Github网址：使用手册：
PL- VINS代码地址：https://github.com/cnqiangfu/PL-VINS.本文仅关注该框架下的LSD线特征提取部分的代码整理解读，感谢原作者分享。
基于ROS的A*算法代码学习过程演示ROS包node.hAstar_searcher.h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流程图导出与导入导出导入算法小白一枚,本文是在学习
1、前言当前的点云3D检测主要分为两大类，第一类为grid-based的方法，第二类为point-based的方法。grid-based的方法将不规则的点云数据转换成规则的3D voxels （VoxelNet， SECOND , Fast PointRCNN， Part A^2 Net）或者转化成 2D的BEV特征图（PIXOR, HDNet，PointPillars），这种方法可以将不规则的数
1、前言SECOND也是一片基于Voxel按anchor-based的点云检测方法，网络的整体结构和实现大部分与原先VoxelNet相近，同时在VoxelNet的基础上改进了中间层的3D卷积，采用稀疏卷积来完成，提高了训练的效率和网络推理的速度，同时解决了VoxelNet中角度预测中，因为物体完全反向和产生很大loss的情况；同时，SECOND还提出了GT_Aug的点云数据增强。没有了解过Voxe
PointPillars是一个来自工业界的模型，整体思想基于图片的处理框架，直接将点云划分为一个个的Pillar，从而构成了伪图片的数据。速度和精度都达到了一个很好的平衡本文将会以OpenPCDet为代码基础，详细解析PointPillars的代码实现流程...
FAST-LIO2 (ikd-tree) 和 faster-lio (ivox) 代码详解
1、前言当前点云检测的常见方式分别有1、将点云划分成voxel来进行检测，典型的模型有VoxelNet、SECOND等；作然而本文的作者史博士提出这种方法会出现量化造成的信息损失。2、将点云投影到前视角或者鸟瞰图来来进行检测，包括MV3D、PIXOR、AVOD等检测模型；同时这类模型也会出现量化损失。3、将点云直接生成伪图片，然后使用2D的方式来进行处理，这主要是PointPillar。本文Poi
计算机视觉领域中具有挑战性的主题之一——目标检测，在数字图像作为输入的帮助下，帮助机器理解和识别实时目标。 在这里，我们列出了可用于目标检测项目的顶级开源数据集。1| MS CocoCOCO 是一个大规模目标检测数据集，它解决了场景理解中的三个核心研究问题：检测目标的非标志性视图（或非规范视角）、目标之间的上下文推理以及目标的精确 2D 定位。该数据集具有多个特征，例如目标分割、上下文识别、超像素
用于指明标定板的内角点数量，如下图每个红圈的位置就是一个内角点，我所使用的GP290标点板有横向有11个内角点，纵向有8个内角点。当所有进度条都变成绿色后，CALIBRATE按钮由灰色变成深绿色，点击CALIBRATE，点击一下后，界面会卡住，此时不要做任何操作，直到运行标定程序的终端输出标定的结果，大概是这样的。打印的标定板缺点在于，第一打印机的精度有限，边缘可能会产生模糊，另外就是在粘贴时很难
在探索基于端到端的自动驾驶过程中，一次偶然的机会，我们接触到了Openpilot这款产品，它是一套比较成熟的面向L2辅助驾驶功能的开源项目，基于端到端模型实现了ACC、LKA、DMS等辅助驾驶功能。目前，已经面向消费者售卖，能够适配了多种车型，通过简单的安装在自己的车上便能够体验辅助驾驶功能。
Dijkstra算法：基于dijkstra算法的AGV路径规划： 31 ⭐ C++https://github.com/Superone77/AGV_dijkstra】最佳优先搜索（BFS）：TurtleBot_PathPlanning 7 ⭐ Python & ROShttps://github.com/osvamsi/TurtleBot_PathPlanningA* & D*
ORB_SLAM3安装教程ORB_SLAM3安装准备1、C++11 or C++0x Compiler2、Pangolin3、OpenCV安装4、Eigen安装5、boost安装6、DBoW2 and g2o正式编译ORB_SLAM3测试ROS安装本人是武汉大学测绘国重实验室的一名slam小白。组内有新生讲课的习惯，目前选题为视觉slam介绍，程序方面就选择orbslam3的编译和运行，本次配置花
过去笔者写了几篇关于无人船偏理论的文章，但不少志同道合的友人在实际搭建无人船的时候遇到了一些小问题。这里我把纯动手的部分集中写在这里，让搭建无人船的过程像Arduino一样集成化、便捷。首先是理论篇的姊妹文章，想要深层次了解无人船的工作原理，还请参考以下：電波少年：从零开始的无人船制作-系统整体框架指南電波少年：从零开始的无人船制作-姿态解算算法的选择電波少年：从零开始的无人船制作-无人船的避障此
文章目录0 唠叨几句1 Autoware配置要求1.1 硬件1.2 软件2 Autoware安装2.1 安装OpenCV（以 4.0.0 为例）2.2 安装Qt（以 5.12.0为例）2.3 安装 ROS Melodic2.4 CUDA2.5 安装 Autoware（以v1.14.0为例，对于v1.12.0及以上版本均适用）2.5.1 安装依赖，配置环境2.5.2 创建工作空间2.5.3 下载au
博主主要关注的是自动驾驶中Lidar和RTK组合导航设备的标定，大部分的开源项目都把其转化为Lidar和IMU的标定过程。
ORB_SLAM2+kinect稠密建图实战项目总结在完成这个小项目的过程中，遇到了很多bug，每当出现编译和运行环节，我的屏幕上大概率都会出现红红的warnings和errors，一开始还能稳住心态，遇到问题就google，但后来发现很多博客或github上的issue并不会把修改code的原理讲清楚说明白且有些本身就有错误，尤其是对于新手小白，如果不求甚
四种知识：具体信息：记忆过程信息：重复观点信息：立场抽象信息：关系关系学习法具体步骤：获取信息：提炼概念：定义、你不懂的术语、具有共性的事物、重复出现的模式、对你个人有阶段性的意义构建关系：正交、层级、与时间的关系、与空间的关系、数量关系、继承实践检验：目的、反馈、修正、内化场景漫游：放大/缩小 ：鼠标左键+c/z移动相机速度： camera speed 场景右上角官方网址： https://do
简介：今年，《云原生架构白皮书2022版》正式上线，相较于2020年版本，本次内容新增数十家企业实战经验合集，同时在云原生产品矩阵中，新增多个核心产品家族，如容器产品家族、微服务产品家族、云原生技术中台 CNStack 产品家族等，更加一站式助力企业数字化转型。>>免费下载《云原生架构白皮书 2022 版》<<云原生时代下的企业 IT 实战云原生自 20
本文提出了一种新的立体图像三维目标检测系统 Disp R-CNN。
图像分类、目标检测和图像分割是基于深度学习的计算机视觉三大核心任务。三大任务之间明显存在一种递进的层级关系，图像分类聚焦于整张图像，目标检测定位于图像具体区域，而图像分割则是细化到每一个像素。基于深度学习的图像分割具体包括语义分割、实例分割和全景分割。语义分割的目的是要给每一个像素赋予一个语义标签。语义分割在自动驾驶、场景理解、卫星遥感图像和医学影像等领域都有着广泛的应用场景。1 语义分割概述1.
新年伊始，大模型的话题热度不减。2022年11月底，ChatGPT展现的惊人能力将大模型研究和应用热度推向高潮，人们激烈讨论着这个高级“物种”的推出意味着什么，比如是否会颠覆搜索引擎市场格局。踏入2023年，这不禁让我们对GPT-4的发布充满遐想，它会比ChatGPT更上一层楼吗？会有哪些不一样的惊喜？岁末年初之际，科技圈的年度盘点不胜枚举，相关技术预测倒是不多。本文作者Rob Toews发布了2
目录一、简介二、人体关键点检测数据集三、关键点检测任务的目标构建四、单人2D关键点检测相关算法五、多人2D关键点检测相关算法六、3D关键点检测相关算法正文一、简介关键点检测领域包括人脸关键点、人体关键点、特定类别物体（如手骨）关键点检测等。其中人体骨骼关键点检测是其中比较热门，难度系数较高，且应用非常广泛的一个研究领域，在自动驾驶中也会有很好的应用前景，所以本文主要是介绍人体关键点检测的一些相关内
蚁群算法（Ant Colony Algorithm, ACO） 于1991年首次提出，该算法模拟了自然界中蚂蚁的觅食行为。蚂蚁在寻找食物源时， 会在其经过的路径上释放一种信息素，并能够感知其它蚂蚁释放的信息素。 信息素浓度的大小==表征路径的远近==， **信息素浓度越高， 表示对应的路径距离越短**。通常， 蚂蚁会以较大的概率优先选择信息素浓度较高的路径， 并释放一定量的信息素， 以增强该条路径
YOLO一.背景YOLO（You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection），是Joseph Redmon和Ali Farhadi等人于2015年提出的基于单个神经网络的目标检测系统。在2017年CVPR上，Joseph Redmon和Ali Farhadi又发表的YOLO 2，进一步提高了检测的精度和速度。二.YOLO算法的网...
计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟，是人工智能领域的一个重要部分，它的研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力。计算机视觉是以图象处理技术、信号处理技术、概率统计分析、计算几何、神经网络、机器学习理论和计算机信息处理技术等为基础，通过计算机分析与处理视觉信息。1.无人驾驶2.人脸识别3.无人安防4.车辆车牌识别5.智能识图6.3D重构7.VR/AR8.智能拍照9.
CUDA与显卡驱动：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.htmlTensorFlow-GPU与CUDA cudnn Python版本关系：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en#gpuTable 2. CUDA Toolkit and
进入，基本上就是按照readme的操作来这里要注意，如果电脑里没有pangolin，是可以编译的，但是不会生成可执行文件，所以这个仍然是必须安装的库，此外，必须是0.6版本。编译完成后，在build/bin目录下，就能看到可执行文件dmvio_dataset。接下来，就可以按照官方的方法跑数据了。...
点一首林俊杰的《可惜没如果》并心疼的抱抱自己。假如把犯的起的错，能错的都错过～～～
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