无人驾驶

APA自动泊车系统 1. 半自动泊车 自动泊车又称为自动泊车入位，它对于新手来说是一项相当便捷的配置，对于老手来说也省了些不少力气。那么自动泊车的原理是什么呢？能想怎么停就怎么停，想停哪儿就停哪儿吗？下面咱们就来说道说道。 有什么用？ 该系统能自动帮驾驶者将车停入甚至驶出车位，无需自己打方向。 有什么优点？ 自动泊车对于新手来说是一项相当便捷的配置，对于老手则是省了不少力气。此外，该系统还可避免因停车不注意发生的剐蹭。 即使有自动泊车系统提供帮助也不能代替驾驶员注意力，仍需要观察确认。 不是所有空隙都能自动停车入位，需预留更多空间达到系统要求条件方可操作。 自动泊车并不是完全不用驾驶员任何操作，还是需要根据提示来控制刹车及挂入相应挡位，当驾驶员人为干预时（如打方向），则自动泊车系统会当即停止。 自动泊车系统激活后，一般是先寻找合适的停车位，不是所有停车位都可实现自动泊车。如今不少系统已经不仅支持侧方停车了，还能实现倒库停车。 各品牌车型自动泊车系统的操作方式及启用条件都不尽相同。 树叶、废弃物或冰雪盖住路沿时，驻车转向辅助系统可能很难识别到路沿。此外树叶和冰雪还会造成超声波信号反射时严重散射，使系统接收到可能导致出错的弱超声回波。 如果空位上有尺寸较小的警示柱等障碍，系统可能会识别不出而把该空位作为有效的停车位，车速降低有助于提高系统识别空位中小尺寸物品的可能性。

自动驾驶关键技术分解和流程 自动驾驶关键技术分解 图1. 关键技术分解 自动驾驶流程 图2. 自动驾驶可能的流程 来源： CSDN 作者： wujianming_110117 链接： https://blog.csdn.net/wujianing_110117/article/details/104803242

无人车定位问题 准确定位，是无人车技术的基础，常用的GPS定位，误差经常为2 10m，而无人车的精度要求2 10cm左右，怎么实现呢，这就是无人车的定位问题。 变量定义 z 1 : t z_{1:t} z 1 : t ​ : 从时间步骤1到t的所有观测， 观察数据可能是距离测量值，方向角或者图像等等。 u 1 : t u_{1:t} u 1 : t ​ : 从时间步骤1到t的所有控制元素，一般包括偏航角、间距或滚动率、速度信息 m: 可能是全球环境的网格地图，或一个包括全球特征点和车道几何图形的数据库； 知道车辆的本地坐标系和地图的全球坐标系之间的转换，就可以知道车辆在全球的位置； x t x_t x t ​ : 车辆在时间t的位置，包括坐标(x,y)，方向 θ \theta θ ; 定位就是估算状态 x t x_t x t ​ , 也就是车辆位置； 贝叶斯公式 With respect to localization, these terms are: P(location|observation): This is P(a|b), the normalized probability of a position given an observation (posterior). P(observation|location): This is P(b|a), the

​人工智能的发展依赖于四个基本要素：计算力、海量数据、算法与决策、以及传感器的数据采集。 而实现完全的自动驾驶则高度依赖于这四个基本要素，并且缺一不可。 因此，自动驾驶也被誉为人工智能的终极场景。 在汽车自动驾驶的过程中，想要让汽车本身的算法做到处理更多、更复杂的场景，背后就需要有海量的真实道路数据做支撑。 而这就需要依靠数据标注。 以下是自动驾驶领域常用的数据标注类型： 1.2D框 标注出骑行的人，步行的人，汽车： 2.3D立方体 标注出图中的汽车： 3.多段线 标注出车道线： 4.多边形 用多边形标注出图中的车辆： 5.语义分割 对图片中的不同区域进行分割标注： 6.视频标注 跟踪标注视频中行驶的车辆 来源： 51CTO 作者： 曼孚科技 链接： https://blog.51cto.com/14624568/2474285

​人工智能的发展依赖于四个基本要素：计算力、海量数据、算法与决策、以及传感器的数据采集。 而实现完全的自动驾驶则高度依赖于这四个基本要素，并且缺一不可。 因此，自动驾驶也被誉为人工智能的终极场景。 在汽车自动驾驶的过程中，想要让汽车本身的算法做到处理更多、更复杂的场景，背后就需要有海量的真实道路数据做支撑。 而这就需要依靠数据标注。 以下是自动驾驶领域常用的数据标注类型： 1.2D框 标注出骑行的人，步行的人，汽车： 2.3D立方体 标注出图中的汽车： 3.多段线 标注出车道线： 4.多边形 用多边形标注出图中的车辆： 5.语义分割 对图片中的不同区域进行分割标注： 6.视频标注 跟踪标注视频中行驶的车辆 来源： 51CTO 作者： 曼孚科技 链接： https://blog.51cto.com/14624568/2474285

日前，美团“无人配送防疫助力计划”而启用的无人配送车也宣布在北京市顺义、海淀等地投放，实现“无接触配送”。 图片来自于网络 无人驾驶技术的快速发展，使得无人配送车、无人消毒车等搭载着该技术的各类自主机器人冲上了抗疫前线，建起一道安全、无接触的防护壁垒。 无人驾驶技术的实现 在无人驾驶技术中，环境感知系统充当无人驾驶车的“眼睛”，主要是通过无人驾驶汽车所装载的外部传感器获取外部环境信息，对其进行建模，将汽车所处的地理信息、障碍物信息等准确快速地传输给计算机控制系统，系统可以在没有任何人类的主动操作下，自动安全地操作机动车辆。 一辆无人送餐车，至少应包括传感器、配送柜和搭载自动驾驶机器人技术的行驶系统。为了让无人车“看见”，至关重要的传感器系统中需配备激光雷达、摄像头、鱼眼镜头、雷达设备、超声波系统和相关人工智能技术。这一切依赖于主机和云端之间处理数据的交互能力。 目前无人驾驶中主要是通过激光雷达对车辆周围的环境进行3D建模，从而为无人车的驾驶决策提供依据。 基于激光雷达生成的3D点云图像标注 3D点云图像标注数据是无人驾驶技术的基础训练数据。3D点云图像标注是在激光雷达采集的3D图像中，通过3D框将目标物体标注出来。目标物体包括车辆、行人、广告标志和树木等。 图片来自于网络 一、3D点云标注工具集 数据堂当前拥有智能标注平台及3D标注工具集，采用客户端方式实现

作者： 刘少山，唐洁，吴唯玥 责编： 何永灿，欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错，请发送邮件至 heyc@csdn.net 本文为 《程序员》 原创文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请 订阅《程序员》 本文是无人驾驶技术系列的第12篇，也是最后一篇（ 文末汇总了无人驾驶系列文章 ）。本文梳理总结了前面11篇涉及到的技术点，尝试呈现一个宏观的无人驾驶系统架构。另外，简单分析了无人驾驶的产业链现状以及根据笔者自己的经验提出了一些给开发者、创业者，以及投资者的建议。 无人驾驶技术总结 无人驾驶是一个复杂的系统，如图1所示，系统主要由三部分组成：算法端、Client端和云端。其中算法端包括面向传感、感知和决策等关键步骤的算法；Client端包括机器人操作系统以及硬件平台；云端则包括数据存储、模拟、高精度地图绘制以及深度学习模型训练。 图1 无人驾驶系统架构图 算法子系统从传感器原始数据中提取有意义的信息以了解周遭环境情况，并根据环境变化做出决策。Client子系统融合多种算法以满足实时性与可靠性的要求。举例来说，传感器以60HZ的速度产生原始数据，Client子系统需要保证最长的流水线处理周期也能在16ms内完成。云平台为无人车提供离线计算以及存储功能。通过云平台，我们能够测试新的算法、更新高精度地图并训练更加有效的识别、追踪、决策模型。 无人驾驶算法 算法系统由几部分组成：第一

转载：穆乙 http://www.cnblogs.com/pigtail/ 相信做过后台管理界面的同学，都非常清楚这个布局。最直观的方式是框架这个我不想多写费话，因为我们的重心不在这里。如果有不了解的同学可以百度、google。这里我不得不吐下槽！！ 百度实在让我这个“粉丝”失望。就目前情况来说，百度已经完全轮为“有钱人排行榜”！再也不顾及用户的搜索需求了，因为主导地位实在是：不可撼动！ 不相信的同学，可以亲身对比下B vs G的搜索结果。别告诉我google如何强大！！ 很久以前，百度的搜索结果更符合目标，因为他更了解中国人的习惯，这是不可争议，现在情况已经完全相反！ 虽然google经常是六脉神剑，但我更欣赏它的搜索结果。吐槽打住!!! 现在开始正式谈论这个经典布局 —— 头尾固定高度中间高度自适应布局 下面说下要求： 1 头部固定高度，宽度100%自适应父容器； 2 底部固定高度，宽度100%自适应父容器； 3 中间是主体部分，自动填满，浏览器可视区域剩余部分，内容超出则中间部分出现流动条； 4 整个内容填满浏览器可视区域，并且不超出此区域！ 先看下效果图： 相信，做过两年前端的同学，拿到这个需求，都有一个感觉——这挺简单的！ 是的，本来就挺简单！ 方法一：position:absolute定位，不设高，并改变"包含块"的尺寸渲染 从我脑海崩出来的第一个念头就是定位布局—

自动驾驶行业进展 2020.1.8 自动驾驶摩托车 谷歌自动驾驶汽车在公共道路行驶2000万英里 intel: 乘客通过手势、对话控制汽车 来源： CSDN 作者： asddddyyyy 链接： https://blog.csdn.net/asddddyyyy/article/details/103895816

一、定义与内涵 一般我们说“自动驾驶”或者“无人驾驶”，更普适的说法是“智能车”（智能汽车）。其实”智能汽车“与下图看到的“智能网联汽车”是类似的概念，一般不会刻意强调他们的区别。简单来说，智能汽车也就代表了智能网联汽车。 1.智能汽车 智能汽车的”智能“有两种模式： 自主式智能汽车（Autonomous Vehicle）：指依靠自车所搭载的 各类传感器 对车辆周围环境进行感知，依靠车载控制器进行决策和控制并交由底层执行，实现自动驾驶。 网联式智能汽车（Connected Vehicle）：就是车辆通过 V2X通信 的方式获取外界的环境信息并帮助车辆进行决策与控制。 这两种智能的模式都在各自往前发展，同时也在融合，其融合的结果就是 智能网联汽车 。 并且当”智能“和“网联”一词一起出现，“智能”一般做狭义理解，即”自主式智能“；当”智能“单独出现，一般做广义理解，即涵盖了”自主式智能“和“网联式智能”。 所以才有上文的智能汽车也就代表了智能网联汽车一说。 2.车联网 以 车内网、车际网和车云网 为基础，按照约定的通信协议和数据交换标准实现车与X（人、车、路、云等系统）之间进行无线通讯和信息交换的大系统网络，是能够实现智能交通管理、智能动态信息服务和车辆智能化控制的一体化网络。 3.智能网联汽车 到现在你应该很清楚智能网联汽车由智能和网联两部分组成