写在前面 LSS的意义 LSS(Lift, Splat, Shoot)算法是在BEV(Bird’s-Eye-View)感知方案中提出的一种关键方法,通过解决遮挡问题、统一多模态数据处理、为纯视觉模型奠定基础以及提高感知精度等方式,为自动驾驶系统的发展做出了重要贡献。 解决遮挡问题:LSS算法通过Lift操作恢复图像中每个像素的深度,将图像从2D平面提升到3D空间,有效减少了遮挡对感知结果的影响。
文章目录 介绍 激光雷达与激光雷达之间的外参标定 激光雷达与摄像头的标定 介绍 激光雷达在感知、定位方面发挥着重要作用。跟摄像头一样,激光雷达也是需要进行内外参数标定的。内参标定是指内部激光发射器坐标系与雷达自身坐标系的转换关系,在出厂之前就已经完成了标定,可以直接使用。自动驾驶系统需要进行的是外参的标定,即激光雷达自身坐标系与车体坐标系的关系。 激
Carla实现跟车模型 1. 需求说明 本文实现在Carla仿真环境中的跟车模型,具体为在仿真环境中放置两个车辆,前车与后车,通过 Carla API设置前车的自动驾驶模式,然后我们通过编程手段实现后车跟随前车的路线行动,目前有两种手段完成,第一种为使用安全距离以及速度差的方式驱动油门和刹车,逼近方法是PID;第二种手段是同样设置后车的自动驾驶模式,但是接管自动驾驶车辆的路口转向的自由,将其路口出
文章目录 介绍 问题挑战 新机遇 基于标签电感耦合 基于反射信号模型 基于信号模式匹配 基于标签信号物理模型 基于标签能量耦合变化 基于信号变化模式匹配 基于RFID 的绑定式感知 基于RFID 的非绑定式感知 基于RFID 的混合式感知
0. 简介 《WidthFormer: Toward Efficient Transformer-based BEV View Transformation》提出了WidthFormer,这是一种基于Transformer的新颖鸟瞰视角(Bird’s-Eye-View, BEV)三维检测方法,专为实时自动驾驶应用而设计。WidthFormer在计算上高效、稳健,且无需特殊的工程努力即可部署。我们提
0. 简介 我们在上一篇中给我们的定位开了一个头,下面我们继续按照按照《Autoware 技术代码解读(三)》梳理的顺序,我们一个个慢慢来看与学习。这一讲我们来看GEO坐标转换与带有IMU的里程计。 1. GEO坐标转换 这个功能就只有一个geo_pose_projector.cpp文件,里面的内容也不是很多。该代码是一个用于将地理位置姿态信息转换为相对于某个参考框架的姿态信息的节点。它订阅了地图
1. nuScence数据集简单介绍 数据集官网:https://www.nuscenes.org 论文:https://arxiv.org/abs/1903.11027 官方github页面:https://github.com/nutonomy/nuscenes-devkit 1.1 坐标系的定义 nuScence数据集共有5类坐标系,定义分别如下: 注:全局坐标系的原点位于该场景地图左
欢迎大家关注我的B站: 偷吃薯片的Zheng同学的个人空间-偷吃薯片的Zheng同学个人主页-哔哩哔哩视频 (bilibili.com) 本文为深蓝学院《自动驾驶预测与决策规划》 的学习笔记 目录 1 Constant Velocity模型 2 Constant Turn 模型 1 Constant Velocity模型 Constant Velocity 模型:假设目标做匀
文章目录 介绍 问题1 —— 视图显示问题 问题2 —— 使用场景局限 介绍 本文重点介绍的内容不针对某个功能,而是针对泊车功能的整体表现。本文属于持续更新的内容,如果有伙伴想了解的话,烦请点个收藏,方便后续的阅读。如果出现了不同意见,欢迎大家留言讨论。目前该文讨论的内容均是基于规则的自动驾驶方案,端对端的自动驾驶方案不在此文讨论范围内。 问题1
文章目录 介绍 描述 冷却液温度传感器 进气温度传感器 变速器油温传感器 排气温度传感器 EGR废气循环监测温度传感器 车外温度传感器 车内温度传感器 日照温度传感器 空调蒸发器出口温度传感器 热敏铁氧体温度传感器 介绍 温度传感器是一种常见
不小心又绕进去了,所以掰一下。 以我个人最直观的理解,假设无旋转,相机在世界坐标系的(5,0,0)^T的位置上,所谓“位姿”,应该反映相机的位置,所以相机位姿应该如下: Eigen::Matrix4d T = Eigen::Matrix4d::Identity(); // 假设T是一个4x4的矩阵,初始化为单位矩阵 T(0, 3) = 5.0; 但是根据我对位姿的这个理
自动驾驶技术(0)——自动驾驶的大脑—控制工程篇 原文:《中国人工智能系列白皮书-智能驾驶 2017》 目录 智能汽车控制架构设计 自动驾驶控制核心技术组成 车辆纵向控制 车辆横向控制 自动驾驶控制方法 智能汽车控制架构设计 智能驾驶汽车通过搭载先进的车载传感器、控制器和数据处理器、执行机构等装置,借助车联网和 V2X 等现代移动通信与网络技术实现交通参与物彼
0. 简介 本文介绍了《P2O-Calib: Camera-LiDAR Calibration Using Point-Pair Spatial Occlusion Relationship》:利用点对空间遮挡关系的相机-激光雷达标定。传感器精确且鲁棒的标定结果被认为是自动驾驶和机器人领域中后续研究的一个重要组成部分。目前涉及3D激光雷达和单目相机之间外参标定的工作主要着重于基于目标和无目标的方法
描述 先阅读我的另外一篇文章,在那里会有一些针对yolov5网络参数的介绍。 万字详解yolov5官方代码的数据增强以及模型搭建部分代码 1 正样本匹配 在目标检测任务中,模型需要确定输入图像中的目标物体的位置和类别。为了训练这样的模型,通常会使用带有标注(标签)的数据集。每张图片都会有若干个bounding box(bbx),这些bbx包含了目标物体的精确位置(如边界框)和类别。而在网络训练过
移动机器人室内定位方法有很多种, 不同学科背景的人可以使用不同的技术。 不局限于目前的激光SLAM构建栅格地图,之后用AMCL来进行定位; 以下引用通信领域的多个定位方法和思想 思想: 三边定位,已知几个beacon的先验坐标,和接收机到各个beacon的距离,几个圆的交点; 三角定位,已知几个beacon的先验坐标,和接收机到各个beacon的角度,圆周角的交点;
本文章配套源代码地址:https://github.com/Little-Potato-1990/localization_in_auto_driving 测试数据:https://pan.baidu.com/s/1TyXbifoTHubu3zt4jZ90Wg 提取码: n9ys 本篇对应代码Tag为 2.0 代码在后续可能会有调整,如和文章有出入,以实际代码为准 ============
目录 前言 一、现有仿真软件介绍 1、CarSim 2、PreScan 3、 CARLA 4、 LGSVL Simulator 5、比较 二、lgsvl安装 1.硬件要求 2.安装步骤 三、lgsvl使用 1.在线使用 2.离线使用 3.与ROS联仿 四、一些开车快捷键 参考文献 总结 前言 自动驾驶仿真软件lgsvl在ubuntu的安装和配置
目录 1 几何建模简介 1.1 机器人建模 1.2 环境建模 2 多边形和多面体模型 2.1 凸集的定义 2.2 凸集的边界表示与实心表示 2.3 非凸多边形 2.4 逻辑谓词 2.5 多面体模型 2.6 阿拉伯数字半代数模型 2.7 非凸多边形的另一种编码 2.8 3D三角形 2.9 非均匀有理B样条曲线 2.10 位图 2.11 更广义的定义 本文对机器人运动规
欢迎大家关注我的B站: 偷吃薯片的Zheng同学的个人空间-偷吃薯片的Zheng同学个人主页-哔哩哔哩视频 (bilibili.com) 目录 1.MATLAB自动驾驶工具箱 2 ROS内置的模型 自动驾驶轨迹规划之碰撞检测(一)-CSDN博客 自动驾驶轨迹规划之碰撞检测(二)-CSDN博客 大家可以先阅读前两篇关于碰撞检测算法的介绍 1.MATLAB自动驾驶工具箱 在
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