PurePursuit纯几何跟踪算法PurePursuit算法是一种通过车辆运动几何学（阿克曼转向几何）对前轮转角进行调整来消除横向偏差的横向控制算法,其参考点为后轴中心点。该算法的思想是：基于当前车辆后轴中心位置，在参考路径上向前ldl_dld的距离匹配一个预瞄点，将此预瞄点作为该周期的goalpoint。假设车辆后轴中心点可以按照一定的转弯半径R形式抵达该预瞄点，然后根据预瞄距离ldl_dld、转弯半径R和车辆坐标系下预瞄点的朝向角α\alphaα之间的几何关系来确定前轮转角，其原理图如下：为了使车辆后轴中心点跟踪圆弧虚线路径到达C点，在三角形OAC中，需要满足的正弦定理关系：ldsi
0.简介对于基于环视视觉的3D检测而言，目前已经有很多文章了。因为基于视觉的3D检测任务是自动驾驶系统感知的基本任务，然而，使用单目相机的2D传感器输入数据来实现相当好的3DBEV（鸟瞰图）性能不是一项容易的任务。这篇文章《Surround-ViewVision-based3DDetectionforAutonomousDriving:ASurvey》就是围绕着现有的基于视觉3D检测方法进行了文献调研，并且将它们分为不同的子组以便更容易地理解共同趋势。这对于想要入门这块领域的同学非常友好图1.自动驾驶中的全景图像3D检测器。在透视视图中，覆盖在全景图像上的地面真实3D框（顶部）；在BEVHD地
#Apollo开发者#学习课程的传送门如下，当您也准备学习自动驾驶时，可以和我一同前往： 《自动驾驶新人之旅》免费课程—>传送门《Apollo社区开发者圆桌会》免费报名—>传送门文章目录前言参考线平滑双层状态机EMPlannerLatticePlanner算法调试总结前言 见《自动驾驶学习笔记（十五）——交通灯识别》 见《自动驾驶学习笔记（十六）——目标跟踪》 见《自动驾驶学习笔记（十七）——视觉感知》 见《自动驾驶学习笔记（十八）——Lidar感知》 见《自动驾驶学习笔记（十九）——Planning模块》参考线平滑
BEV+Transformer成为了高阶智能驾驶领域最为火热的技术趋势。近日，在2023年广州车展期间，不少车企及智能驾驶厂商都发布了BEV+Transformer方案。其中，极越01已经实现了“BEV+Transformer”的“纯视觉”方案的量产，成为国内唯一量产“纯视觉”智驾方案的厂商。预计明年1月，极越01将在BEV+Transformer的基础上通过OTA升级更新OCC占用网络技术，极大提升异形障碍物识别能力和场景泛化能力，并实现BEV+Transformer+OCC的“纯视觉”高阶智驾完整技术体系。除此之外，蔚来、小鹏、理想、百度、华为等主流主机厂、自动驾驶方案商在此前也推出了基于
最近，来自WaabiAI、多伦多大学、滑铁卢大学和麻省理工的研究者们在NeurIPS2023上提出了一种全新的自动驾驶光照仿真平台LightSim。研究者们提出了从真实数据中生成配对的光照训练数据的方法，解决了数据缺失和模型迁移损失的问题。LightSim利用神经辐射场（NeRF）和基于物理的深度网络渲染车辆驾驶视频，首次在大规模真实数据上实现了动态场景的光照仿真。项目网站：https://waabi.ai/lightsim论文链接：https://openreview.net/pdf?id=mcx8IGneYw为什么需要自动驾驶光照仿真？相机仿真在机器人技术中，尤其对于自动驾驶车辆感知室外的
摘 要随着移动互联网、智能手机的普及，微信被广大用户认可并广泛被使用，其中微信小程序主要通过微信信息会话以及网页的形式为用户提供服务，方便人们对信息的了解，操作简单实用。本文主要介绍了驾考小程序的开发过程，对开发环境、系统设计、系统实现、系统测试方面进行分析。在设计时对微信客户端进行了充分的了解，掌握微信平台通过的接口，同时系统采用Java技术进行开发，MySQL数据库进行数据的储存，充分的保证了系统的稳定性、安全性，驾考小程序实现了客户端和服务器端两部分，实现了驾考相关信息的查询管理功能。最后列出核心代码和部分主要页面，还对系统的核心功能就行了压力测试，充分的保证了系统的稳定性、安全性。 关
一、前言 首先，我们先来说下什么是人工智能，人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机系统能够模拟、仿真人类智能的技术和科学领域。它涉及构建智能代理，使其能够感知环境、理解和学习知识，以及通过推理、决策和问题解决等方式与环境进行交互。 而自动驾驶技术是一个涉及多个领域的复杂技术，人工智能技术是其中重要的一环。在自动驾驶中，人工智能主要负责实现自主决策和智能感知。其中，自主决策涉及到在各种不同的驾驶情境下，根据各种因素做出最佳的决策。这些因素包括道路情况、交通情况、天气情况、行人和其他车辆的行动，以及其他各种因素。而智能感知则主要负责实现
BEV感知综述随着自动驾驶传感器配置多模态化、多源化，将多源信息在unifiedView下表达变得更加关键。BEV视角下构建的localmap对于多源信息融合及理解更加直观简洁，同时对于后续规划控制模块任务的开展也更为方便。BEV感知的核心问题是：如何利用缺失3D信息的PV视角来构建BEV视角；如何获取BEV表达下的真值标注；如何有效融合不同模态及视角的传感器数据；不同车型、场景下传感器配置各不相同，如何能够实现Onetrack的能力；本文回溯了近期BEV感知领域的最新进展，并对各类解决方案进行了深入分析。对于工业界流行的解决方案也进行了详细的阐述，并指明了未来该领域的研究方向。以期更多的研发
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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
