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標(biāo)簽 > 自動駕駛
自動駕駛汽車（Autonomous vehicles；Self-piloting automobile ）又稱無人駕駛汽車、電腦駕駛汽車、或輪式移動機(jī)器人，是一種通過電腦系統(tǒng)實現(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)出接近實用化的趨勢，比如，谷歌自動駕駛汽車于2012年5月獲得了美國首個自動駕駛車輛許可證，預(yù)計于2015年至2017年進(jìn)入市場銷售。
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小米SOGDet的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，并無獨(dú)特之處，畢竟網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)都是谷歌和META構(gòu)建的。目前頂級自動駕駛網(wǎng)絡(luò)基本都是三部分，其中骨干Backbone部分，還是基...
2024-04-15 標(biāo)簽：網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)小米自動駕駛 1.6k 0
線控轉(zhuǎn)向技術(shù)：自動駕駛中路徑與方向的精準(zhǔn)駕馭
駕駛員在方向盤上施加轉(zhuǎn)動力矩和角度； 方向盤帶動轉(zhuǎn)向柱轉(zhuǎn)動； 轉(zhuǎn)向柱通過其底部和轉(zhuǎn)向機(jī)相連的齒輪齒條機(jī)構(gòu)，將轉(zhuǎn)向柱的轉(zhuǎn)動變?yōu)檗D(zhuǎn)向機(jī)齒條的橫向直線運(yùn)動
2024-04-15 標(biāo)簽：轉(zhuǎn)向系統(tǒng)線控轉(zhuǎn)向自動駕駛 3.3k 0
什么是嵌入式實時系統(tǒng)的確定性？簡析EDMS中的確定性
ETAS Deterministic Middleware Solution點(diǎn)擊跳轉(zhuǎn)(EDMS，前身為AOS) 確定性中間件解決方案，是一個中間件框架，...
2024-04-15 標(biāo)簽：傳感器處理器嵌入式系統(tǒng) 2.7k 0
在控道AI盒子上基于YOLOv9實現(xiàn)實時目標(biāo)檢測實戰(zhàn)
隨著計算機(jī)視覺技術(shù)的不斷進(jìn)步，目標(biāo)檢測已經(jīng)成為許多應(yīng)用的核心組件，如自動駕駛、視頻監(jiān)控、智能安防等。
理想汽車在感知、跟蹤、預(yù)測、決策和規(guī)劃等方面都進(jìn)行了模型化，最終實現(xiàn)了端到端的模型。這種模型不僅完全模型化，還能夠虛擬化，即在模擬環(huán)境中進(jìn)行訓(xùn)練和測試。
涉及停車場內(nèi)的自動行駛、搜索車位、泊入和泊出車位等過程。在這些場景中，系統(tǒng)的泊車能力和舒適性是關(guān)鍵的用戶體驗因素。
探測器有雪崩光電二極管（Avalanche photodiode，APD）、單光子雪崩二極管（Single photon avalanche diode...
NeRF-LiDAR將圖像和點(diǎn)云模態(tài)整合到激光雷達(dá)合成中，而諸如LiDAR-NeRF和NFL之類的僅激光雷達(dá)的方法探索了在沒有RGB圖像的情況下進(jìn)行激光...
人工智能和軟件定義車輛（SDV）技術(shù)的快速發(fā)展推動，要求汽車具備更高水平的性能、效率、安全性和可靠性。
2024-04-10 標(biāo)簽：mcusoc片上系統(tǒng) 2.6k 0
PREEvision中的邏輯架構(gòu):實現(xiàn)車輛系統(tǒng)設(shè)計的高效抽象化
車輛的電子/電氣（E/E）架構(gòu)已經(jīng)從過去的簡單設(shè)計演變成今天的復(fù)雜結(jié)構(gòu)。在早期，E/E架構(gòu)主要由車載系統(tǒng)和基于信號的應(yīng)用所定義，其設(shè)計空間相對單一。
硅基光電子技術(shù)的發(fā)展可以將激光雷達(dá)系統(tǒng)發(fā)射模塊和接收模塊中分立的有源和無源器件集成在芯片上，使激光雷達(dá)體積更小、穩(wěn)定性更強(qiáng)、成本更低，推動激光雷達(dá)在自動...
ORB-SLAM是一種基于特征的單目視覺SLAM系統(tǒng)，廣泛用于實時三維地圖構(gòu)建和機(jī)器人定位。該系統(tǒng)使用ORB特征進(jìn)行高效的視覺識別和地圖重建，支持關(guān)鍵幀...
此域控制器的線速端子分布在域控制器的左右兩側(cè)；右側(cè)主要分布電源、IO、通信接口、GPS天線等端子；左側(cè)主要分布了環(huán)視、周視、前視的線束端子。
基于毫米波雷達(dá)和多視角相機(jī)鳥瞰圖融合的3D感知方法
RCBEVDet針對毫米波雷達(dá)的特性，設(shè)計了一種高效的毫米波雷達(dá)主干網(wǎng)絡(luò)(RadarBEVNet)，進(jìn)行點(diǎn)云鳥瞰圖特征提取，RadarBEVNet使用兩...
基于掩碼模型的LiDAR感知模型預(yù)訓(xùn)練策略
對于每個被掩碼的網(wǎng)格，計算此網(wǎng)格中的點(diǎn)云數(shù)量，并通過將點(diǎn)云數(shù)量除以其在3D空間中的占用體積來得到對應(yīng)的密度真值。
用來感知制動踏板行程的裝置，它可以將踏板行程轉(zhuǎn)化為電信號。這些傳感器包括壓力傳感器、行程傳感器等，用于實時監(jiān)測制動系統(tǒng)的狀態(tài)和參數(shù)。
2024-04-01 標(biāo)簽：傳感器制動系統(tǒng)制動器 1.2萬 0
每個自動駕駛應(yīng)用都結(jié)合了一組特定的功能和一定程度的駕駛員脫離，即在一定程度上由駕駛員負(fù)責(zé)的前提下進(jìn)行縱向和橫向自動化的組合。
2024-03-27 標(biāo)簽：主動安全系統(tǒng)自動駕駛無人駕駛汽車 1.1k 0
當(dāng)前自動駕駛中，大規(guī)模的人工智能算法模型和大規(guī)模數(shù)據(jù)集中化分析均放在云端進(jìn)行。因為，云端擁有大量的計算資源，可以在極短的時間內(nèi)完成數(shù)據(jù)的處理，但是僅依靠...
2024-03-25 標(biāo)簽：傳感器指令集大數(shù)據(jù) 1.5k 0
環(huán)境感知作為實現(xiàn)自動駕駛的首要環(huán)節(jié)，主要是通過智能網(wǎng)聯(lián)汽車搭載的視覺相機(jī)、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等傳感器感知周圍的道路環(huán)境并快速準(zhǔn)確的獲取周圍目標(biāo)的類別、...
導(dǎo)讀 對于數(shù)據(jù)的存儲落盤來說，占據(jù)絕大部分存儲空間的數(shù)據(jù)來自于相機(jī)傳感器，特別是當(dāng)前的數(shù)采需求可能需要6-8個800M像素的相機(jī)采集，進(jìn)行RAW數(shù)據(jù)落盤...
2024-03-28 標(biāo)簽：傳感器存儲數(shù)據(jù)采集 3.2k 0
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