多任务学习在自动驾驶领域的应用
1.背景介绍自动驾驶技术是近年来迅速发展的一门研究领域，它旨在为人类驾驶提供智能化和自动化的辅助，从而提高交通安全和效率。自动驾驶系统需要解决许多复杂的任务，如目标检测、路径规划、控制等。这些任务之间存在很强的联系，因此多任务学习成为了自动驾驶领域的一个热门研究方向。多任务学习是机器学习领域的一种方
自动驾驶环境感知之基于毫米波雷达稀疏点云的物体检测与跟踪
系统中测量到的速度是目标相对于雷达的径向相对速度，目标的实际运动方向不一定是目标与雷达之间的径向，因此需要先将径向相对速度转换为实际相对速度。然后再结合雷达自身速度（车身速度），得到目标的绝对速度（相对于地面的速度）。基本思路：假定类别可以通过样本分布的紧密程度决定，通过将紧密相连的样本分为一类，得
Apollo自动驾驶：引领未来的智能出行
自动驾驶技术正日益成为当今科技领域的焦点，它代表着未来出行的一大趋势，而Baidu公司推出的Apollo自动驾驶平台则在这一领域中展现出强大的领导地位。本文将深入探讨Apollo自动驾驶技术的关键特点、挑战以及它对未来智能出行的影响。
AI大模型应用入门实战与进阶：22. AI大模型的实战项目：自动驾驶
1.背景介绍自动驾驶技术是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到计算机视觉、机器学习、深度学习、路径规划、控制理论等多个领域的知识和技术。自动驾驶的目标是让汽车在人类的指导下或者无人指导下自主地完成驾驶任务，从而提高交通安全和效率。自动驾驶技术的发展历程可以分为以下几个阶段：1.自动刹车和自动调速：这
Hector slam算法原理解析与代码详解
目录PS：写了markdown 上传，公式都乱码，无果，截图上传吧。1. hector 原理解析1.4 多重分辨率地图2.代码框架2.1 回调函数3. 扫描匹配3.1 多分辨率匹配3.2 matchData_23.5 hession 矩阵H 求解3.6 双线性插值计算得分与梯度4. 地图更新4.1多
自动驾驶控制算法——基础控制算法原理
PP纯跟踪、前轮反馈、LQR控制算法
NOA要降本，L3级自动驾驶急上路，谁为「安全」兜底？
目前，该公司也推出了MetoAuto Pilot系列智驾方案，包括2VnR（Plus版）、7VnR（Pro版）以及9-12VnR（Max版）三种配置，均搭载前视双目立体摄像头，并在Max版本增加了冗余的单目摄像头。这套系统的硬件配置堪称极致降本，采用纯视觉（双目立体）传感器（双目+单目后视+环视）配
点云从入门到精通技术详解100篇-基于多传感器融合的紧耦合 SLAM 算法
减小到原来的二分之一，那么计算新的旋转矩阵是较为困难的。基于视觉的方法易受光线、天气变化的影响，这使得图像的特征发生变化，影响。了视觉特征的提取，导致难以解决在不同季节、不同天气条件下的建图问题。自身坐标的点云数据，并通过相邻帧之间的配准来估算位姿。传感器数据进行姿态的估计会存在较大的误差。位姿约束
高速自动驾驶安全停靠功能规范
安全停靠（STP, Safe stop）是指车辆在高速公路上由于自车状态变化或者驾驶员状态异常或者环境超出ODD范围，导致无法满足L4驾驶要求，自车请求驾驶员接管，如果一定时间内驾驶员未接管车辆且异常状态未恢复正常，则自动在本车道内停车或在应急车道停车。
自动驾驶芯片指标AI算力TOPS和CPU算力DMIPS
DMIPS（Dhrystone Million Instructions Per Second，每秒处理的百万级的机器语言指令数），描述的是CPU的运算能力。GPU (Graphics Processing Unit)：图形处理器，有大量的并行处理单元(如Nvidia RTX 4090有16384核
大疆Livox MID-360/HAP安装ROS1/2驱动 Ubuntu20.04
本文介绍如何在Ubuntu20.04中安装大疆Livox MID-360的ROS1/2驱动。
深度学习之路：自动驾驶沙盘与人工智能专业的完美融合
探寻未来交通的深度学习之路，本文以“深度学习之路：自动驾驶沙盘与人工智能专业的完美融合”为题，详细解析了自动驾驶沙盘在人工智能专业教学与科研中的突出意义。通过结合深度学习理论与实际应用，文章展示了小车的自动驾驶原理、传感器技术，以及图像识别红绿灯、车道线等关键功能的源码。强调自动驾驶沙盘作为高校科研
人工智能与自动驾驶：智能出行时代的未来之路
自动驾驶技术的快速发展和应用将引领智能出行的未来。通过不断的研究与创新，克服技术挑战，解决法律、道德和隐私等问题，我们可以期待自动驾驶技术在未来的实现更加安全、高效和可持续的智能出行，为人们带来更加便捷、舒适的出行体验，同时推动城市交通的发展和可持续发展。
AI实战，用Python玩个自动驾驶！
相比于模拟器CARLA，highway-env环境包明显更加抽象化，用类似游戏的表示方式，使得算法可以在一个理想的虚拟环境中得到训练，而不用考虑数据获取方式、传感器精度、运算时长等现实问题。由于state数据量较小（5辆车*7个特征），可以不考虑使用CNN，直接把二维数据的size[5,7]转成[1
三维点云处理之最近邻问题
本系列文章是关于三维点云处理的常用算法，深入剖析pcl库中相关算法的实现原理，并以非调库的方式实现相应的demo。
ROS入门21讲 | ROS机器人入门教程 【简明笔记】
ROS入门笔记，用C++及python实现各种基本功能
坐标变换最通俗易懂的解释（推到+图解）
目录坐标变换详解坐标变换的作用实现坐标变换所需的数据位姿坐标变换中旋转的实质坐标变换中平移的实质如何计算坐标系B各坐标轴在坐标系A上的投影？（多坐标变换）如何实现坐标变换？坐标变换详解坐标变换的作用在一个机器人系统中，每个测量元件测量同一物体得出的信息是不一样的，原因就在于“每个测量元件所测量的数据
Ubuntu20.04同时安装ROS1和ROS2共存
每版的Ubuntu系统版本都有与之对应ROS版本的，每一版ROS都有其对应版本的Ubuntu版本，不可随便装，ubuntu20.04对应ROS1 noetic和ROS2 foxy版本。
ORB-SLAM2的布置（四）ORB-SLAM2构建点云
高博的工作是对基本 ORB SLAM2 的扩展，基本思想是为每个关键帧构造相应的点云，然后依据从 ORB SLAM2 中获取的关键帧位置信息将所有的点云拼接起来，形成一个全局点云地图。
Autoware1.14入门教程
autoware1.14+ros melodic+no gpu
