写在前面&个人理解自动驾驶技术在硬件和深度学习方法的最新进展中迅速发展，并展现出令人期待的性能。高质量的数据集对于开发可靠的自动驾驶算法至关重要。先前的数据集调研试图回顾这些数据集，但要么集中在有限数量的数据集上，要么缺乏对数据集特征的详细调查。为此，这里从多个角度对超过200个自动驾驶数据集进行了详尽的研究，包括传感器模态、数据大小、任务和上下文条件。引入了一种新的评估每个数据集影响的度量标准，该标准还可以成为建立新数据集的指南。进一步分析了数据集的标注过程和质量。此外，对几个重要数据集的数据分布进行了深入分析。最后，讨论未来自动驾驶数据集的发展趋势。当前行业的概述自动驾驶（AD）旨在通过创

simulink与modelsim联合仿真buck闭环设计 主电路用simulink搭建，控制电路完全有verilog语言实现（包括DPWM,PI补偿器)适用于验证基于fpga的电力电子变换器控制，由于控制回路完全由verilog语言编写，因此仿真验证通过，可直接下载进fpga板子，极大缩短了开发数字电源的研发周期。buck变换器指标如下：(*额定输入电压*)Vin->20,(*最大输入电压*)Vin_max->25,(*最小输入电压*)Vin_min->15,(*输出电压*)Vo>10,(*开关频率*)fs->50*10^3,(*输出功率*)Po->100,(*最小占空比*)Dmin->0.

本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。写在前面&笔者的个人理解大型语言模型为智能驾驶开辟了新的格局，赋予了他们类似人类的思维和认知能力。本文深入研究了大型语言模型（LLM）在自动驾驶（AD）中的潜力。进而提出了DriveMLM，这是一种基于LLM的AD框架，可以在仿真环境中实现闭环自动驾驶。具体来说有以下几点：（1）本文通过根据现成的运动规划模块标准化决策状态，弥合语言决策和车辆控制命令之间的差距；（2）使用多模态LLM（MLLM）对模块AD系统的行为规划模块进行建模，该模块AD系统使用驾驶规则、用户命令和来自各种传感器（如相机、激光雷达）的输入作为输入，并做出驾驶决策并提供解释；

本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。写在前面&笔者的个人理解北大王选计算机研究所的最新工作，提出了DrivingGaussian，一个高效、有效的动态自动驾驶场景框架。对于具有移动目标的复杂场景，首先使用增量静态3D高斯对整个场景的静态背景进行顺序和渐进的建模。然后利用复合动态高斯图来处理多个移动目标，分别重建每个目标，并恢复它们在场景中的准确位置和遮挡关系。我们进一步使用激光雷达先验进行Gaussiansplatting，以重建具有更大细节的场景并保持全景一致性。DrivingGaussian在驱动场景重建方面优于现有方法，能够实现高保真度和多摄像机一致性的真实感环视视图合成。

【零】  我始终认为，开始学习一门课程之前，首先要知道这门课程的实际用处或者为什么有这门课程，如果不了解这些，在学习的过程中往往会存在诸多疑问，也很难对这门课程产生兴趣，这也是我们推崇在实践中学习的原因。对于自动控制原理这门课程同样如此。  言归正传，对于自动控制系统的作用，我们以一个常见的例子“加热水”进行解释，如图1所示。图1水温调节系统假设我们需要通过调节阀门（控制器输出）控制水管流出的水达到适合洗澡的温度（设定值），如果无法得知当前水温，想要达到目标，就需要通过复杂的数学分析建立完整的数学模型，从而计算得到阀门的开度，这就是一个开环系统。不难发现，开环系统对于构建的系统数学模型精度有较

一、设计思路    主要设计思路就是根据之前写的一篇FPGA实现电机转速PID控制，前面已经实现了位置环的控制，思想就是通过电机编码器的当前位置值不断地修正PID去控制速度。    那为了更好的实现控制，可以在位置环后加上速度环，实现电机位置环、速度环双闭环PID控制。​    位置环作为外环，通过编码器计数通过PID输出速度；位置环输出的速度作为目标速度输入速度环，与编码器测速的当前速度进行PID计算，从而完成电机的双PID控制。​​    二、位置环控制位置环的控制在前面已经实现，再次不再赘述。三、速度环控制        速度环作为内环，目标值为位置环输出的速度，当前值为编码器测速的速度

也许每个人出生的时候都以为这世界都是为他一个人而存在的，当他发现自己错的时候，他便开始长大少走了弯路，也就错过了风景，无论如何，感谢经历转移发布平台通知：将不再在CSDN博客发布新文章，敬请移步知识星球感谢大家一直以来对我CSDN博客的关注和支持，但是我决定不再在这里发布新文章了。为了给大家提供更好的服务和更深入的交流，我开设了一个知识星球，内部将会提供更深入、更实用的技术文章，这些文章将更有价值，并且能够帮助你更好地解决实际问题。期待你加入我的知识星球，让我们一起成长和进步汽车威胁狩猎专栏长期更新，本篇最新内容请前往：[车联网安全自学篇]汽车威胁狩猎之关于威胁狩猎该如何入门？你必须知道的那些

随着业务飞速发展，某汽车制造企业业务系统数量、复杂度和数据量都在呈几何级数的上涨，这就对于企业IT能力和IT架构模式的要求越来越高。加之企业大力发展数字化营销、新能源车等业务，希望通过持续优化客户体验，创造可持续发展的数字化转型之路。为更好应对数字化变革所带来的挑战，现有的竖井架构的数据体系难以满足越来越多、越来越快的系统和数据交互、敏捷创新应用、数据共享、新业务拓展的需求。以数据驱动的数字化，将帮助车企全面了解用户的需求变化，也能为企业在营销、生产、服务等各个环节提供支撑，进一步提升企业的经营效率。在开展某车企数据化转型时，需要解决三个核心问题：如何收集汇总和运营自己的数据？如何建立数据治理

本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。写在前面&笔者的个人理解汽车人这两天在arxiv上看到了港中文MMLab&商汤的一篇关于闭环自动驾驶的工作，结合了大语言模型。不幸汤老师于12月15日与世长辞，R.I.P.尽管自动驾驶领域最近取得了重大进展，但当遇到长尾不可预见事件和具有挑战性的城市场景时，现代方法仍然很困难，可能会发生严重事故。一方面，大型语言模型（LLM）已经显示出接近“通用人工智能”的表达推理能力。另一方面，先前的自动驾驶方法往往依赖于有限的格式输入（例如传感器数据和导航路线点），限制了车辆理解语言信息和与人类互动的能力。为此，港中文&MMLab重磅推出LMDrive，这

题记：标题有点长了，纯粹为了方便被检索到~~~本贴主要用于支持南方科技大学SDIM学院工业设计专业大三综合项目移动底盘学习，也是我自己按照费曼学习方法的一次尝试，用从底层搭建一个机器人底盘来复习自动控制原理。    由于工业设计专业没有开设嵌入式课程，多数同学不具备使用Keil或STM32CubeIDE的基础。鉴于Arduino开发的友好性（主要是参考资料多），特使用支持Arduino环境的STM32F103C8T6作为底盘控制核心。已经会使用stm32单片机的同学推荐直接使用官方推荐的编程方式，Arduino的性能和资源丰富性确实不如CubeIDE。   言归正转，以下是一些项目设计解读：1