自动驾驶革命：解密端到端背后的数据、算力和AI奇迹
无人驾驶「全村的希望」
从新能源汽车行业自动驾驶技术去看AI的发展未来趋势
自动驾驶汽车关键技术主要包括与以及与等。这是AI在汽车行业中应用最广泛的领域之一。自动驾驶技术利用AI算法和传感器来感知环境、识别障碍物，并进行自主决策和驾驶操作。通过实现车辆的自动驾驶，可以提高行车安全性、减少交通事故的发生，同时降低驾驶员的工作负担。，在21世纪已有数十年的历史，但自动驾驶行业在
自动驾驶技术：人工智能驾驶的未来
1.背景介绍自动驾驶技术是一种利用计算机视觉、机器学习、人工智能等技术，以实现汽车在无人干预的情况下自主行驶的技术。自动驾驶技术的发展将重塑汽车行业，为人类带来更安全、高效、舒适的交通体系。自动驾驶技术的主要组成部分包括：传感器系统：负责获取车辆周围的环境信息，如雷达、摄像头、激光雷达等。计算机视觉
自动驾驶的未来：人工智能在交通领域的潜力
1.背景介绍自动驾驶技术是近年来以崛起的人工智能领域之一，它旨在通过集成传感器、数据处理、计算机视觉、机器学习和其他人工智能技术来实现无人驾驶汽车的目标。自动驾驶技术的发展将有助于减少交通事故、提高交通效率、减少气候变化影响的汽车排放，并为残疾人士提供更多交通方式。自动驾驶技术的主要组成部分包括：传
人工智能与人类智能的交通革命：自动驾驶汽车的未来
1.背景介绍自动驾驶汽车是一种未来的交通工具，它可以根据环境和道路状况自主决策，实现无人干预的驾驶。自动驾驶汽车的发展对于交通、环境、安全等方面都具有重要的影响力。随着人工智能技术的不断发展，自动驾驶汽车的技术也在不断进步。自动驾驶汽车的核心技术包括计算机视觉、机器学习、深度学习、局部化位置系统(L
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
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
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
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
自动驾驶概述
当前，自动驾驶视觉感知技术已经取得了重要进展，但仍然存在一些挑战，如低光照环境下的图像处理、复杂场景下的目标检测和识别等，需要不断进行研究和创新，以推动自动驾驶技术的发展和应用。自动驾驶摄像头通常需要能够在不同的光照条件下、在不同的天气条件下、在不同的道路环境下捕捉高质量的图像，以便自动驾驶汽车识别
ros2机器人foxy版用笔记本摄像头跑单目orb_slam3
ros2机器人foxy版用笔记本摄像头跑单目orb_slam3
园区低速自动驾驶实车决策规划控制（C++实现）
本项目用的都是些基础的算法，可以优化的地方很多，比如规划的不是轨迹（没有时间戳）、只有匀速和停车等工况，缺少速度规划、跟车工况很粗糙、缺少碰撞检测等等。
SLAM 轨迹评估工具——EVO安装、使用介绍
evo是一款用于视觉里程计和SLAM问题的轨迹评估工具. 核心功能是能够绘制相机的轨迹, 或评估轨迹与真值之间的误差. 支持多种数据集的轨迹格式(TUM、KITTI、EuRoC MAV、ROS的bag)， 同时支持这些数据格式之间的相互转换，本文轨迹展示以tum数据格式为例。
RobotStudio的基本布局方法，模型加载，工件坐标系的创建，手动操作机器人示教，以及模拟仿真机器人运动轨迹。
1、在文件功能选项卡中，选择【空工作站】，单击【创建】，创建一个新的工作站。2、在【基本】功能选项卡中，打开【ABB模型库】，选择【IRB2600】。3、设定好数值，然后单击【确认】。4、在【基本】功能选项里，打开【导入模型库】—【设备】，选择【myTool】。5、右键选择【myTool】，然后选择
