本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。轨迹预测在自动驾驶中承担着重要的角色，自动驾驶轨迹预测是指通过分析车辆行驶过程中的各种数据，预测车辆未来的行驶轨迹。作为自动驾驶的核心模块，轨迹预测的质量对于下游的规划控制至关重要。轨迹预测任务技术栈丰富，需要熟悉自动驾驶动/静态感知、高精地图、车道线、神经网络架构（CNN&GNN&Transformer）技能等，入门难度很大！很多粉丝期望能够尽快上手轨迹预测，少踩坑，今天就为大家盘点下轨迹预测常见的一些问题和入门学习方法！入门相关知识1.预习的论文有没有切入顺序？A：先看survey，problemformulation,deeplearni

MotionNet:JointPerceptionandMotionPredictionforAutonomousDrivingBasedonBird’sEyeViewMapsMotionNet：基于鸟瞰图的自动驾驶联合感知和运动预测论文地址：MotionNet:JointPerceptionandMotionPredictionforAutonomousDrivingBasedonBird’sEyeViewMaps|IEEEConferencePublication|IEEEXplore代码地址：GitHub-pxiangwu/MotionNet:CVPR2020,"MotionNet:Jo

2023年12月19日，百度正式推出了Apollo开放平台的全新升级版本--Apollo开放平台9.0，面向所有开发者和生态合作伙伴，以更强的算法能力、更灵活易用的工具框架，以及更易拓展的通用场景能力，继续构筑自动驾驶开发的领先优势。此外，在自动驾驶教育、生态合作伙伴等方面，Apollo开放平台也带来了最新进展。新阶段·新架构自2017年发布以来，Apollo开放平台不断更新迭代，经历了基础能力、场景能力、系统易用三个阶段后，开启了全新的生态共创阶段，并迭代至第13个版本--Apollo开放平台9.0。在进一步让开发者易上手的同时，助力生态企业更易扩展。在Apollo开放平台9.0中，我们从工

导言：        计算机视觉和自动驾驶代表了人工智能领域在交通和汽车行业的重要发展。本文将深入研究这两者的可能结合方向，揭示各自的侧重点、当前研究动态、技术运用、实际应用场景、未来发展，并提供相关链接。1.计算机视觉与自动驾驶的结合方向：1.1计算机视觉的应用领域：实时物体检测：利用计算机视觉技术，实现对道路上行人、车辆等物体的实时检测。环境感知：使用摄像头、激光雷达等传感器，提供对周围环境的高精度感知。1.2自动驾驶的核心技术：路径规划：利用算法规划车辆行驶路径，确保安全、高效地到达目的地。车辆控制系统：实现对车辆速度、转向等参数的实时控制。1.3结合方向：感知与决策融合：将计算机视觉提

    本专栏主要分享本人收集整理的深度学习数据集资源，供大家参考使用。一个合适的数据集是论文写作、科研成功的开始。栏目会先简要介绍数据集，然后分享数据集的链接。本文分享最经典大规模、多样化的自动驾驶视频数据集BDD100K数据集。一、BDD100K数据集简介    目前，自动驾驶的公开数据集主要由视频和图片组成，近两年也增加了许多雷达数据。今天将介绍的数据集为加州大学伯克利分校发布的BDD100K数据集，该数据集为迄今规模最大、最多样的自动驾驶数据集之一。BDD100K数据集，是加州大学伯克利分校AI实验室（BAIR）于2018年发布的，迄今为止最大规模、内容最具多样性的公开驾驶数据集之一。

近日，上海浦东金桥智能网联汽车示范区开通全球首条5G-A车联网示范路线，在信息通信与智能驾驶领域同时引发广泛关注。该示范路线由中国移动上海公司（下简称：上海移动）携手中国移动上海产业研究院、华为等合作伙伴在上海浦东金桥智能网联汽车示范区完成，借助多项5G-A增强及新能力，实现了车、路、网、云、图全要素验证，在国内甚至全球均走在前列。示范路线在浦东金桥申江路、轲桥路长约1公里的全路段，实现了时延低于20ms@99%的网络能力，可支撑红绿灯实时接收、超视距交通事故提醒、行人闯入感知预警等车路协同车联典型场景应用，有如为自动驾驶“开天眼”，可减少交通事故的发生，提高交通出行的安全和效率。2月20日，

与生成式AI相比，自动驾驶也是近期AI最活跃的研究和开发领域之一。要想构建完全的自动驾驶系统，人们面临的主要挑战是AI的场景理解，这会涉及到复杂、不可预测的场景，例如恶劣天气、复杂的道路布局和不可预见的人类行为。现有的自动驾驶系统通常包括3D感知、运动预测和规划组成部分。具体来说，3D感知仅限于检测和跟踪熟悉的物体，忽略了罕见物体及其属性，运动预测和规划则关注物体的轨迹动作，通常会忽略物体和车辆之间的决策级交互。自动驾驶需要从数据驱动迭代到知识驱动，通过训练具备逻辑推理能力的大模型才能真正解决长尾问题，只有这样才能迈向开放世界的L4级能力。随着GPT4、Sora等大模型通过涌现、规模效应展现出

题目描述有一辆汽车需要从m*n的地图左上角（起点）开往地图的右下角（终点），去往每一个地区都需要消耗一定的油量，加油站可进行加油。请你计算汽车确保从从起点到达终点时所需的最少初始油量。说明：智能汽车可以上下左右四个方向移动地图上的数字取值是0或-1或正整数：    -1 ：表示加油站，可以加满油，汽车的油箱容量最大为100；    0：表示这个地区是障碍物，汽车不能通过正整数：表示汽车走过这个地区的耗油量 如果汽车无论如何都无法到达终点，则返回-1输入描述第一行为两个数字，M，N，表示地图的大小为M*N0后面一个M*N的矩阵，其中的值是0或-1或正整数，加油站的总数不超过200个输出描述如果汽

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&笔者的个人理解基础模型的出现彻底改变了自然语言处理和计算机视觉领域，为其在自动驾驶（AD）中的应用铺平了道路。这项调查对40多篇研究论文进行了全面回顾，展示了基础模型在增强AD中的作用。大型语言模型有助于AD的规划和模拟，特别是通过其在推理、代码生成和翻译方面的熟练程度。与此同时，视觉基础模型越来越适用于关键任务，如3D目标检测和跟踪，以及为仿真和测试创建逼真的驾驶场景。多模态基础模型，集成了不同的输入，显示了非凡的视觉理解和空间推理，对端到端AD至关重要。这项调查不仅提供了一个结构化的分类法，根据基础模型在AD领域的模式和功能对其进

本文重点介绍物联网(IoT)给汽车行业带来的变革汽车物联网的引入使汽车几乎变成了自动机器，从而改变了汽车行业。特别是将物联网传感器和连接设备集成到汽车领域，为汽车制造过程提供了根本性的升级。现代汽车现在被称为“联网汽车”，作为复杂的系统运行，其物联网解决方案包括传感器、云计算、移动应用程序等。通过汽车物联网解决方案的无缝集成，车队管理、预测性维护、保险以及车辆与原始设备制造商(oem)之间的通信都得到了改善。汽车制造商正在使用这种强大的技术组合来提高汽车的速度、效率和用户体验。汽车物联网处于行业未来的前沿，因为技术不断快速突破，提供了一个联网、自动驾驶汽车的新时代。由于物联网(IoT)，汽车行