- 51c自动驾驶~合集32
#速度场如何在复杂城市场景规划中大显身手香港科技大学新作本篇文章提出了一种局部地图表示方法（即速度场）来解决无法为所有场景设计通用规划规则的问题。此外，本文开发了一种高效的迭代轨迹优化器，其与速度场无缝兼容，实现了训练和推理过程。实验结果表明，本文方法为提高自动驾驶系统的......
- Python自动驾驶指南
Python自动驾驶指南启程：自动驾驶的奇幻之旅编程魔法师的工具箱：Python与自动驾驶必备库示例代码：使用OpenCV读取并显示图片传感器的秘密：如何用Python解析汽车的眼睛和耳朵激光雷达点云处理智能决策者：构建基于Python的路径规划与避障算法A*搜索算法简介实现A*算法实战演......
- 天哪！用Python实现自动驾驶！
一、安装环境gym是用于开发和比较强化学习算法的工具包，在python中安装gym库和其中子场景都较为简便。安装gym：pip install gym安装自动驾驶模块，这里使用EdouardLeurent发布在github上的包highway-env（链接：https://github.com/eleurent/highway-env）：pip install --user......
- 51c自动驾驶~合集31
#大语言模型会成为自动驾驶的灵丹妙药吗人工智能（AI）在自动驾驶（AD）研究中起着至关重要的作用，推动其向智能化和高效化发展。目前AD技术的发展主要遵循两条技术路径：模块化和端到端。模块化将驾驶任务分解为感知、预测、规划和控制等模块，并分别进行训练。由于模块之间的训练目标不一致，综......
- 城市生命线安全监管系统：智慧城市的守护者
城市生命线安全监管系统是智慧城市建设中的重要组成部分，它涉及到城市燃气、供水、排水、热力、电力、电梯、通信、轨道交通、综合管廊、输油管线等关键基础设施的监测和管理。这些系统如同城市的“神经”和“血管”，保障着城市的正常运行和居民的生活安全。 1......
- 多传感器融合的解决方法-自动驾驶方向
多传感器数据融合：GPS、IMU与LiDAR的综合分析在自动驾驶系统中，精确、可靠的定位与感知是确保车辆安全、高效运行的关键。为了实现这一目标，通常需要融合来自多种传感器的数据，包括全球定位系统（GPS）、惯性测量单元（IMU）和激光雷达（LiDAR）。本文将详细介绍如何融合这些传感器的数据，涵......
- 耐碎石冲击试验机：汽车品质的守护者
在汽车工业中，一款车型从研发到上市，需经历无数严苛的测试，以确保其安全性和可靠性。其中，耐碎石冲击试验机扮演着至关重要的角色，它是检验车辆外部材料抗冲击能力的利器，尤其在验证前大灯、后视镜、挡风玻璃等部位的耐碎石性能方面，发挥着不可替代的作用。上海和晟HS-SS-1A耐碎石冲击试......
- 康谋分享 | 直面AD/ADAS快速开发挑战：IVEX自动驾驶场景管理及分析平台！
过去十年，自动驾驶和高级驾驶辅助系统(AD/ADAS)软件和硬件的开发成为了各大汽车公司的主要投资目标之一。各大汽车公司对 AD/ADAS持续不断的投资加快了AD/ADAS组件的开发周期，但也揭示了目前需要解决的重大挑战——如何快速了解开发AD/ADAS组件中的车辆行为，以便进行改进！一、......
- MATLAB疲劳驾驶预警系统
MATLAB可以用于开发疲劳驾驶预警系统。以下是一个基本的实现步骤：数据采集：使用摄像头或传感器采集驾驶员的眼睛活动数据和头部姿势数据。可以使用MATLAB的图像处理工具箱来进行图像处理和眼部跟踪。特征提取：从采集的数据中提取有用的特征，例如眼睛的闭合程度、眼球运动等。可......
- 【自动驾驶】决策规划算法（一）决策规划仿真平台搭建 | Matlab + Prescan + Carsim 联合
写在前面：......