1高精地图高精地图HDMap在自动驾驶中属于令人又爱又恨的角色，近年来业内各方势力也围绕“是否使用HDMap“也展开了激烈的讨论。目前来看，包括Apollo、蔚来、理想、小鹏、Momenta在内的众多公司，都使用了语义地图（SemanticHDMap）。HDMap与普通的导航地图SDMap相比，精度更高，包含的信息更全。SDMap一般只能达到道路级精度，而且不会提供车道线、路面标志等具体坐标；而HDMap一般能达到分米级别精度，包含有准确的车道线、红绿灯、标志牌、路面箭头，甚至有些高精地图标出了车道线虚实属性变化点、车道线分叉点、合流点等。HDMap在自动驾驶中使用HDMap的优点显而易见：开
自动驾驶行业的“劲风”又来了。6月21日，工信部副部长辛国斌在国务院政策例行吹风会上表示，将启动智能网联汽车准入和上路通行试点，他强调，“这里面讲的是L3级，及更高级别的自动驾驶功能商业化应用”。此前工信部曾透露，《智能网联汽车标准体系指南》即将正式发布实施。消息频出，自动驾驶产业链又一阵躁动。但在二级市场，情况有些不同。以“智能网联汽车数据合规+高精度地图+国产化芯片+智能驾驶软硬一体”为价值锚的行业新锐Tier1——四维图新，却在业绩上下跳跃不止、股价横盘浮动八年的背景下，饱受投资者争议。早在4月，北京便已全域开放高辅地图审批，加快释放高精地图对智能驾驶的价值。但也是从当时的上海车展到现在
AutonomousDrivinginAdverseWeatherConditions:ASurvey-恶劣天气条件下的自动驾驶：一项调查（arXiv2021）摘要1.引言2.自动驾驶汽车概述2.1社会意义2.2传感器2.2.1激光雷达2.2.2摄像机2.2.3雷达2.2.4超声波2.2.5GNSS/INS2.3目标检测、跟踪和定位2.4规划和控制3.不利天气影响3.1对激光雷达的影响3.1.1雨和雾3.1.2雪3.1.3对其他激光雷达类型的影响3.1.4其他3.2对雷达的影响3.3对摄像机的影响3.3.1雨和雾3.3.2雪3.3.3光照条件3.4其他问题4.传感器融合和机械解决方案4.1传感
目录Firstthingsfirst,whatisanAIcopilot?首先，什么是人工智能副驾驶？ExamplesofAIcopilots 人工智能副驾驶的例子
💭写在前面：本篇是关于OpenAIGym-CarRacing 自动驾驶项目的博客，面向掌握Python并有一定的深度强化学习基础的读者。GYM-Box2DCarRacing是一种在OpenAIGym平台上开发和比较强化学习算法的模拟环境。它是流行的Box2D物理引擎的一个版本，经过修改以支持模拟汽车在赛道上行驶的物理过程。本篇是CarRacing系列博客的代码篇，提供lane_dection部分的完整代码。 📜本章目录：Ⅰ.项目环境准备0x00实验说明0x01模板下载Ⅱ.代码：车道检测功能的实现 0x00引入：lane_dection部分的实现0x01 完整代码0x01 运行结果演示
猛戳订阅！ ? 《一起玩蛇》??写在前面： 本篇是关于多伦多大学自动驾驶专业项目的博客。GYM-Box2DCarRacing是一种在OpenAIGym平台上开发和比较强化学习算法的模拟环境。它是流行的Box2D物理引擎的一个版本，经过修改以支持模拟汽车在赛道上行驶的物理过程。模块化组件(ModularPipeline) 分为低层次感知与场景解析、路径训练 和车辆控制，本章我们要讲解的内容是路径训练(Pathtraining)部分。?多伦多大学自动驾驶专项课程：MotionPlanningforSelf-Drivin
猛戳订阅！ ? 《一起玩蛇》??写在前面： 本篇是关于多伦多大学自动驾驶专业项目的博客。GYM-Box2DCarRacing是一种在OpenAIGym平台上开发和比较强化学习算法的模拟环境。它是流行的Box2D物理引擎的一个版本，经过修改以支持模拟汽车在赛道上行驶的物理过程。模块化组件(ModularPipeline) 分为低层次感知与场景解析、路径训练 和车辆控制，本章我们要讲解的内容是路径训练(Pathtraining)部分。?多伦多大学自动驾驶专项课程：MotionPlanningforSelf-Drivin
前言：基于Apollo的preception与Autoware的lidar_apollo_cnn_seg_detect模块，并详细记录ROS系统上进行实时检测全部流程和踩坑，文章最后附上rosbag和rosbag的制作方法。参考文章：https://adamshan.blog.csdn.net/article/details/106157761?spm=1001.2014.3001.5502感谢大佬的杰作。检测效果视频环境RTX2060（后面关于算力）ubuntu18.04ROSmelodic（ubuntu18.04安装ROSmelodic可以参看我这篇文章ubuntu18.04安装ROS系统
日前，2023世界新能源新材料大会在鄂尔多斯召开。KargoBot负责人韦峻青出席大会，并在现场首次展示了KargoBot研发的L4级新能源自动驾驶卡车。他表示，KargoBot正在大力推进新能源化，在KargoBot已经部署的100多台自动驾驶卡车中，新能源车占比已经超过60%。2023世界新能源新材料大会以“能源新时代 世界新未来”为主题，旨在推动能源革命和产业变革凝聚共识、集聚智慧。作为大会的重要组成部分，2023中国新能源汽车鄂尔多斯挑战赛，也成为各企业展示技术成果和科技创新的重要舞台。大会期间，四辆KargoBot自动驾驶卡车组成智能编队参与挑战赛，一名领航司机驾驶着有L2辅助驾驶功
1感知方案：纯视觉VS多传感器融合汽车实现自动驾驶首先需要能够“看见”周围环境，并对环境内的各种静态、动态物体有一定的认知，这个过程便是自动驾驶的“感知”，感知需要依赖安装在车体上的各种传感器实现，例如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等等。目前主流的感知方案有两种，一种是以Waymo为代表的多传感器融合方案，即同时使用摄像头和雷达采集信息，分别利用摄像头和雷达特点，处理各自擅长的数据类型和任务，并将处理结果进行融合得到统一的感知结果；一种是以Tesla为代表的纯视觉路线，即仅使用摄像头作为传感器进行信息采集，构建纯计算机视觉网络进行感知结果输出，类似于人眼的感知模式。先来看下这几种不同传感器的能力
