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比如在各种锐角、钝角、不规则的连续异性路口下,许多的智驾系统很难兼顾拐弯、变道、绕行等多个类型任务,直接规划出一条非常准确且体验极佳的路线,大多数智驾系统会先执行单一任务,然后将多个单一任务轨迹机械性地无脑拼接,往往会出现右转后被“死车”卡住等体验中断现象。在《高工智能汽车》的试乘过程中,地平线HSD轻松通过了上海各种复杂的城区道路情况,即便是在连续异形路口下,HSD的通过轨迹也非常稳定,没有出现
在以下关于 NPU 的描述中,错误的是( )A. NPU 是专门用于处理神经网络算法和深度学习任务的芯片B. NPU 在处理特定的神经网络计算任务时,能效比高于 GPUC. NPU 可以完全替代 CPU 在计算机系统中的作用D. NPU 在智能手机、智能安防、自动驾驶等领域有广泛应用答案是:C。因为 NPU 是专门用于处理神经网络算法和深度学习任务的芯片,不能完全替代 CPU 在计算机系统中的通用
数字孪生通过统计区内车辆、测试里程、自动驾驶等级、车辆分布等数据,对所有车辆和测试情况进行实时监测与问题告警,明确提示报警车辆情况,协助管理者对整个测试区域进行监管与控制,对告警事件做出及时有效的处理。中观层面,点击各区域的位置,展示单个测试区的区域范围、测试路段、测试项目分布,包含自动泊车、交叉路口防碰撞、行人及非机动车识别等测试项目,以及当前车辆的位置标识,点击测试车辆标识,弹窗显示车辆基本信
最新的城市级车道级地图是确保自动驾驶系统安全和用户体验的关键基础设施和关键技术。在工业场景中,依赖人工标注的地图更新造成了关键瓶颈。车道级更新需要精确的变化信息,并且必须确保与相邻数据的一致性,同时遵循严格的标准。传统方法采用构建、变化检测和更新的三阶段方法,由于准确性限制,通常需要人工验证。这导致劳动密集型过程,阻碍了及时更新。为解决这些挑战,我们提出了LDMapNet-U,它实现了城市级车道级
计算机视觉是一门涉及图像和视频处理的领域,可以应用于目标检测、图像识别、人脸识别等各种任务。不同的开发环境、操作系统和硬件配置可能导致部署和运行计算机视觉应用的困难。OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和机器视觉算法,如特征提取、对象检测和图像分割等。例如,物体识别和跟踪可应用于自动驾驶;人脸识别可以用于安全监控和人机交互;图像处理算法可应用于医学图像分析等。
24年12月来自商汤绝影和清华大学的论文“InfinityDrive: Breaking Time Limits in Driving World Models”。由于无法获取对于安全导航至关重要的多样化、广泛性和分布外的驾驶数据,自动驾驶系统在应对复杂场景时举步维艰。世界模型为这一挑战提供一个有希望的解决方案;然而,当前的驾驶世界模型受到短时窗和有限场景多样性的限制。为了弥补这一差距, Infi
在一个 IMU 系统里,我们考虑它的五个变量:旋转 R、平移 p、角速度 ω、线速度 v 与加速度 a。根据第 2 章介绍的运动学,这些变量的运动学关系可以写成如下运动学方程:在到时间内对运动学方程进行欧拉积分得:IMU 测量方程(其中为 IMU 测量的高斯噪声 )如下:IMU 测量方程带入积分后的运动学方程(其中为离散化后的 IMU 测量噪声 )如下:其中噪声项满足:以上过程与我们在 IMU 测
综上所述,域控制器硬件的存储类型和存储数据类型都需要满足高性能、高可靠性和高耐久性的要求。通过合理选择和使用不同类型的存储器和存储设备,可以确保域控制器能够稳定、高效地实现L2+级别的自动驾驶功能。域控制器硬件的存储类型需要满足高性能、高可靠性和高耐久性的要求,以支撑L2+级别自动驾驶功能的实现。需要注意的是,虽然上述存储类型都可以在域控制器硬件中使用,但具体选择哪种类型取决于系统的具体需求和设计
选择合适的模型并进行定义。例如,使用 PyTorch 定义一个简单的 CNN 模型。深度学习在障碍物检测中的应用已经广泛应用于自动驾驶、机器人导航和安全监控等领域。通过不断优化模型架构、数据预处理方法和训练策略,我们可以进一步提升障碍物检测的性能,为实际应用提供更强大的技术支持。随着技术的不断进步,深度学习在障碍物检测中的应用前景将更加广阔。
障碍物检测是环境感知中的一个核心问题,特别是在自动驾驶、机器人导航、无人机避障、安防监控和工业自动化等应用中,准确的障碍物检测对于系统的安全和可靠性至关重要。不同的传感器有不同的优缺点,因此在实际应用中往往需要结合多种传感器来提高检测的准确性和鲁棒性。常用的传感器包括摄像头、激光雷达(LIDAR)、毫米波雷达(RADAR)和超声波传感器等。常用的障碍物检测算法包括基于图像的边缘检测、深度学习方法、