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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(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，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(jì)于2015年至2017年進(jìn)入市場銷售。
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當(dāng)下行車安全問題已經(jīng)得到越來越多的重視，各大車企陸續(xù)發(fā)布新的安全技術(shù)。
ROS 傳感器模塊的通用架構(gòu)設(shè)計(jì)與跨中間件擴(kuò)展實(shí)踐
3DGS與4DGS的核心應(yīng)用實(shí)踐與技術(shù)突破！在自動駕駛與機(jī)器人仿真領(lǐng)域，傳感器數(shù)據(jù)的高效交互是連接虛擬仿真與實(shí)際系統(tǒng)的關(guān)鍵紐帶。ROS（RobotOpe...
功能芯片（MCU）也稱為“微控制單元”，汽車內(nèi)部的電子控制系統(tǒng)、信息娛樂系統(tǒng)、動力總成系統(tǒng)、車輛運(yùn)動系統(tǒng)等系統(tǒng)功能，都需要使用這種功能芯片才能實(shí)現(xiàn)，最流...
運(yùn)動控制(激活) 運(yùn)動控制功能模塊圖 運(yùn)動控制(激活)功能模塊負(fù)責(zé)請求與自主車輛運(yùn)動相關(guān)的推進(jìn)變化,包括但不限于加速請求、制動請求和轉(zhuǎn)向請求。 責(zé)任包括...
行為規(guī)劃（駕駛策略） 行為規(guī)劃（BP）功能模塊提供算法以在路線目標(biāo)內(nèi)做出機(jī)動決策。 使用多模型路徑規(guī)劃算法進(jìn)行機(jī)動，給定目標(biāo)跟蹤和空間及走廊內(nèi)所有動態(tài)對...
自動駕駛相關(guān)技術(shù)激光雷達(dá)的主要設(shè)計(jì)考量
成功的自動駕駛汽車必定將使用緊密集成的傳感器系統(tǒng)來達(dá)到甚至超越人類的駕駛能力。人類駕駛員一般利用雙眼、雙耳，以及車輛運(yùn)動給人的反饋來駕駛汽車。我們的大腦...
自動駕駛域控制器設(shè)計(jì)開發(fā)和量產(chǎn)落地面臨的挑戰(zhàn)
傳統(tǒng)的汽車電子電氣架構(gòu)都是分布式的，汽車?yán)锏母鱾€ECU都是通過CAN和LIN總線連接在一起，現(xiàn)代汽車?yán)锏腅CU總數(shù)已經(jīng)迅速增加到了幾十個甚至上百個之多，...
一邊是眾多自動駕駛玩家熱情投身其中，一邊是完全無人駕駛實(shí)現(xiàn)“遙遙無期”的不確定性。
2020-06-04 標(biāo)簽：賽靈思AI計(jì)算機(jī)視覺 1.3k 0
聯(lián)網(wǎng)自動駕駛機(jī)器人的網(wǎng)絡(luò)安全
聯(lián)網(wǎng)自動駕駛機(jī)器人的網(wǎng)絡(luò)安全
2023-12-26 標(biāo)簽：機(jī)器人網(wǎng)絡(luò)安全自動駕駛 1.3k 0
駕駛輔助系統(tǒng)-自主泊車系統(tǒng)的主要技術(shù)方案
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。
高階自動駕駛落地“變局” 4D毫米波成像雷達(dá)有何作用
4D成像雷達(dá)全稱為“4D毫米波成像雷達(dá)”，“4D”是相對于傳統(tǒng)毫米波雷達(dá)（也即3D雷達(dá)）僅有距離（Range）、速度（Velocity）、方位角（Az...
SOA全稱為Service Oriented Architecture，即面向服務(wù)的架構(gòu)。1996年，SOA概念由Gartner提出，并率先在IT行業(yè)被...
2023-08-11 標(biāo)簽：操作系統(tǒng)SOA軟件定義 1.3k 0
粒子濾波器是貝葉斯濾波器或馬爾可夫定位濾波器的實(shí)現(xiàn)。粒子過濾器基于“適者生存的原理”主要用于解決定位問題。粒子濾波的優(yōu)勢在于易于編程并且靈活。
天準(zhǔn) TADC-D51高階自動駕駛域控制器解決方案
兩款產(chǎn)品已于2022年8月實(shí)現(xiàn)全部功能的一次性點(diǎn)亮，并于2023年3月份完成全部的DV測試并順利通過，將在2023年下半年完成PV測試達(dá)到量產(chǎn)狀態(tài)。
動態(tài)自動駕駛數(shù)據(jù)量身定制的NeRF：NeuRAD
神經(jīng)輻射場( NeRFs )在自動駕駛( 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)測試以及作為先進(jìn)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)增強(qiáng)技...
可用于自動駕駛場景下基于圖像的3D目標(biāo)檢測的數(shù)據(jù)集總結(jié)。其中一些數(shù)據(jù)集包括多個任務(wù)，這里只報告了3D檢測基準(zhǔn)（例如KITTI 3D發(fā)布了超過40K的圖像...
2024-01-05 標(biāo)簽：目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集自動駕駛 1.2k 0
破解數(shù)據(jù)瓶頸：智能汽車合成數(shù)據(jù)架構(gòu)與應(yīng)用實(shí)踐
合成數(shù)據(jù)因可控等特性，已成為智能汽車感知系統(tǒng)數(shù)據(jù)成本高、場景覆蓋不足等困境的突破方向！。本文探討其體系原則、分層結(jié)構(gòu)，聚焦艙外道路感知與艙內(nèi)乘員識別場景...
2025-07-16 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)仿真測試感知系統(tǒng) 1.2k 0
介紹一種純記憶模式下的智能駕駛行車設(shè)計(jì)方法
與記憶泊車類似，記憶行車這一功能主要實(shí)現(xiàn)簡單的面向服務(wù)的應(yīng)用服務(wù)。實(shí)現(xiàn)的典型應(yīng)用場景包括：上下班路線，接送兒童，商超采購等。
線控底盤可幫助汽車實(shí)現(xiàn)輕量化。線控底盤高度集成，可減少傳統(tǒng)執(zhí)行器部分或 全部機(jī)械零部件的使用，因此有利于降低整車重量，對新能源汽車，還可以提升續(xù)航 里程。
近幾年無人駕駛汽車（ADAS）熱度非常高，不少汽企巨頭紛紛入局，那么無人駕駛汽車需具備什么硬件設(shè)備呢？
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