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標(biāo)簽 > 自動(dòng)駕駛

自動(dòng)駕駛

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自動(dòng)駕駛汽車(Autonomous vehicles;Self-piloting automobile )又稱無人駕駛汽車、電腦駕駛汽車、或輪式移動(dòng)機(jī)器人,是一種通過電腦系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)無人駕駛的智能汽車。在20世紀(jì)也已經(jīng)有數(shù)十年的歷史,于21世紀(jì)初呈現(xiàn)出接近實(shí)用化的趨勢(shì),比如,谷歌自動(dòng)駕駛汽車于2012年5月獲得了美國(guó)首個(gè)自動(dòng)駕駛車輛許可證,預(yù)計(jì)于2015年至2017年進(jìn)入市場(chǎng)銷售。

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自動(dòng)駕駛技術(shù)

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所有傳感器數(shù)據(jù)均在數(shù)據(jù)中心進(jìn)行匯總分析,根據(jù)儲(chǔ)存的元信息(如停車位尺寸、費(fèi)用、諸如殘疾人停車位等的特殊情況等)完成匹配。

2024-01-16 標(biāo)簽:傳感器激光雷達(dá)自動(dòng)駕駛 1.1k 0

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飛機(jī)通常具有三個(gè)主要的舵面,它們是方向舵(rudder)、副翼(aileron)和升降舵(elevator)。

2024-01-15 標(biāo)簽:發(fā)動(dòng)機(jī)飛機(jī)飛行控制系統(tǒng) 1.1萬 0

自動(dòng)駕駛領(lǐng)域中,什么是BEV?什么是Occupancy?

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BEV是Bird's Eye View 的縮寫,意為鳥瞰視圖。在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,BEV 是指從車輛上方俯瞰的場(chǎng)景視圖。

2024-01-13 標(biāo)簽:激光雷達(dá)自動(dòng)駕駛深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 4k 0

自動(dòng)駕駛中多模態(tài)下的Freespace檢測(cè)輕量化設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)

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Freespace檢測(cè)是駕駛場(chǎng)景理解的一部分,它將圖像中的每個(gè)像素分類為可駕駛或不可駕駛區(qū)域,通常通過圖像分割算法來實(shí)現(xiàn)。

2024-01-12 標(biāo)簽:濾波器編解碼器自動(dòng)駕駛 2k 0

浪潮信息EIS400自動(dòng)駕駛域控制器結(jié)構(gòu)體系解讀

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汽車的高性能運(yùn)算可以算是邊緣計(jì)算,浪潮信息是國(guó)內(nèi)邊緣計(jì)算服務(wù)器排名第一的廠家,自然也延伸到汽車自動(dòng)駕駛領(lǐng)域。

2024-01-12 標(biāo)簽:激光雷達(dá)自動(dòng)駕駛ROS 1.8k 0

中國(guó)交換機(jī)行業(yè)概覽:市場(chǎng)動(dòng)態(tài)與未來展望

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近年來云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等新一代技術(shù)實(shí)現(xiàn)快速發(fā)展,各類相應(yīng)新興應(yīng)用逐漸增多,包括虛擬現(xiàn)實(shí)、遠(yuǎn)程控制、自動(dòng)駕駛、超高清視頻等,這些新興應(yīng)用給現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)和算力帶來...

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動(dòng)態(tài)自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)量身定制的NeRF:NeuRAD

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神經(jīng)輻射場(chǎng)( NeRFs )在自動(dòng)駕駛( AD )社區(qū)中得到了廣泛的應(yīng)用。最近的方法顯示了NeRFs在閉環(huán)仿真、AD系統(tǒng)測(cè)試以及作為先進(jìn)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)增強(qiáng)技...

2024-01-11 標(biāo)簽:傳感器激光雷達(dá)自動(dòng)駕駛 1k 0

車載以太網(wǎng)的基礎(chǔ)知識(shí)

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車載網(wǎng)絡(luò)由于自動(dòng)駕駛和連接技術(shù)的飛速發(fā)展而快速發(fā)展,推動(dòng)著汽車行業(yè)向前發(fā)展。需要支持更多功能以提高效率、安全性和駕駛體驗(yàn)。因此,對(duì)數(shù)據(jù)帶寬和電纜數(shù)量的要...

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三維重建目前是最為炙手可熱的領(lǐng)域。攝影測(cè)量或結(jié)構(gòu)光投影技術(shù)可以解決漫反射重建問題,但卻無法有效應(yīng)對(duì)鏡面反射物體(如玻璃、積水、反光物體和汽車車身)等的重建挑戰(zhàn)。

2024-01-05 標(biāo)簽:SLAM激光雷達(dá)自動(dòng)駕駛 1.1k 0

如何搞定自動(dòng)駕駛3D目標(biāo)檢測(cè)!

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可用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景下基于圖像的3D目標(biāo)檢測(cè)的數(shù)據(jù)集總結(jié)。其中一些數(shù)據(jù)集包括多個(gè)任務(wù),這里只報(bào)告了3D檢測(cè)基準(zhǔn)(例如KITTI 3D發(fā)布了超過40K的圖像...

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與ROS1不同的是,ROS2誕生的目的就是為了讓更多機(jī)器人使用,所以在設(shè)計(jì)上更加符合技術(shù)的發(fā)展方向,也運(yùn)用了很多最近的技術(shù)框架。

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對(duì)于自動(dòng)駕駛應(yīng)用來說,3D 場(chǎng)景感知至關(guān)重要。3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)就是具有3D特征的數(shù)據(jù)。一方面,3D 點(diǎn)云可以直接用來獲取障礙物的距離和大小,以及場(chǎng)景的語義信息。

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