- 对Nuscenes数据集一无所知,手把手带你玩转Nusences数据集 对Nuscenes数据集一无所知,手把手带你玩转Nusences数据集
- 无人驾驶是通过自动驾驶系统,部分或完全的代替人类驾驶员,安全地驾驶汽车。汽车自动驾驶系统是一个涵盖了多个功能模块和多种技术的复杂软硬件结合的系统。 无人驾驶是通过自动驾驶系统,部分或完全的代替人类驾驶员,安全地驾驶汽车。汽车自动驾驶系统是一个涵盖了多个功能模块和多种技术的复杂软硬件结合的系统。
- 智能车伙伴基于AIoT,利用实时抓取到的图像信息融合实时监测的体征数据,综合判断驾驶员疲劳程度和状态,并发出提醒,最终完成“基于AIoT的驾驶员状态实时监测系统” 智能车伙伴基于AIoT,利用实时抓取到的图像信息融合实时监测的体征数据,综合判断驾驶员疲劳程度和状态,并发出提醒,最终完成“基于AIoT的驾驶员状态实时监测系统”
- 【摘要】 近日,主题为“云上加速,智行万里”的华为云智能驾驶创新峰会在内蒙古自治区乌兰察布召开,来自汽车产业链的上百位协会、车企和伙伴的专家,与华为云一起围绕汽车产业数智升级趋势、技术发展和创新实践展开深入探讨。 【摘要】 近日,主题为“云上加速,智行万里”的华为云智能驾驶创新峰会在内蒙古自治区乌兰察布召开,来自汽车产业链的上百位协会、车企和伙伴的专家,与华为云一起围绕汽车产业数智升级趋势、技术发展和创新实践展开深入探讨。
- 近日,主题为“云上加速,智行万里”的华为云智能驾驶创新峰会在内蒙古自治区乌兰察布召开,来自汽车产业链的上百位协会、车企和伙伴的专家,与华为云一起围绕汽车产业数智升级趋势、技术发展和创新实践展开深入探讨。 近日,主题为“云上加速,智行万里”的华为云智能驾驶创新峰会在内蒙古自治区乌兰察布召开,来自汽车产业链的上百位协会、车企和伙伴的专家,与华为云一起围绕汽车产业数智升级趋势、技术发展和创新实践展开深入探讨。
- 硬件相对来说就比较简单,与CAN交互,自然是要选择一款带CAN的主控芯片,这次,我们先拿MM32做测试,外接一路CAN收发,选用NXP1042,预留好外部输出接口、升级接口、刷机接口,大抵尺寸可以做到40*20mm,熟悉电子物料的,看板子从左到右,分别是CAN收发器、主控MCU芯片,最右边的左灯控制及右灯控制。板子做了最小功能单元的DEMO,外扩还是可以实现很多不同的功能,以后需要的给行业伙伴定制 硬件相对来说就比较简单,与CAN交互,自然是要选择一款带CAN的主控芯片,这次,我们先拿MM32做测试,外接一路CAN收发,选用NXP1042,预留好外部输出接口、升级接口、刷机接口,大抵尺寸可以做到40*20mm,熟悉电子物料的,看板子从左到右,分别是CAN收发器、主控MCU芯片,最右边的左灯控制及右灯控制。板子做了最小功能单元的DEMO,外扩还是可以实现很多不同的功能,以后需要的给行业伙伴定制
- 功能包简介:功能包名称:LiDAR_IMU_Initgithub地址:https://github.com/hku-mars/LiDAR_IMU_Init效果展示b站地址:https://www.bilibili.com/video/BV1ZS4y127mW?spm_id_from=333.337.search-card.all.click功能包简介:LiDAR_IMU_Init 是一个鲁... 功能包简介:功能包名称:LiDAR_IMU_Initgithub地址:https://github.com/hku-mars/LiDAR_IMU_Init效果展示b站地址:https://www.bilibili.com/video/BV1ZS4y127mW?spm_id_from=333.337.search-card.all.click功能包简介:LiDAR_IMU_Init 是一个鲁...
- **LIO-SAM**的全称是:**Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping** 从全称上可以看出,该算法是一个紧耦合的雷达惯导里程计(Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry),借助的手段就是利用GT-SAM库中的方法。 **LIO-SAM** 提出了一个利用GT- **LIO-SAM**的全称是:**Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping** 从全称上可以看出,该算法是一个紧耦合的雷达惯导里程计(Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry),借助的手段就是利用GT-SAM库中的方法。 **LIO-SAM** 提出了一个利用GT-
- 当给这个系统新增⼀个约束时,就会重新建立所有的约束对状态量的优化问题进行求解。当优化模型增大时,显然进行一次优化的时间也会增加很多;一方面实时性遭遇了挑战,另一方面,很久之前的状态也没有继续更新的必要。 当给这个系统新增⼀个约束时,就会重新建立所有的约束对状态量的优化问题进行求解。当优化模型增大时,显然进行一次优化的时间也会增加很多;一方面实时性遭遇了挑战,另一方面,很久之前的状态也没有继续更新的必要。
- **LeGO-LOAM**的全称是 Lightweight and Ground-Optimized Lidar Odometry and Mapping on Variable Terrain 其中LeGO就是轻量级和利用地面优化,轻量级的实现就是通过两步的优化方式,利用地面优化的部分也在两步优化的第一步中。 和原始LOAM一样,通过前后两帧点云来估计两帧之间的运动,从而累加得到前端里程计的 **LeGO-LOAM**的全称是 Lightweight and Ground-Optimized Lidar Odometry and Mapping on Variable Terrain 其中LeGO就是轻量级和利用地面优化,轻量级的实现就是通过两步的优化方式,利用地面优化的部分也在两步优化的第一步中。 和原始LOAM一样,通过前后两帧点云来估计两帧之间的运动,从而累加得到前端里程计的
- 点云聚类就是把空间上距离相近的点,作为一个集合,打上要给标签 集合中点数过少的集合,认为是杂点,需要剔除,在特征提取的时候不考虑这些点。 点云的聚类的方式就是基于广度优先遍历算法(BFS) BFS算法适用于图数据结构,为了把单帧激光雷达点云运用上BFS算法,首先需要将其建模成一个图模型。 点云聚类就是把空间上距离相近的点,作为一个集合,打上要给标签 集合中点数过少的集合,认为是杂点,需要剔除,在特征提取的时候不考虑这些点。 点云的聚类的方式就是基于广度优先遍历算法(BFS) BFS算法适用于图数据结构,为了把单帧激光雷达点云运用上BFS算法,首先需要将其建模成一个图模型。
- 手把手带你玩转Nusences数据集2——nuScenes lidarseg and panoptic教程 手把手带你玩转Nusences数据集2——nuScenes lidarseg and panoptic教程
- 让公交像高铁一样准时! 让公交像高铁一样准时!
- 通过OBD自动诊断系统的转向柱模块控制单元,进入数据流模式,勾选电子转向助力系统可以获得到相关ECU信息: 福特烈马BRONCO OBD,6/14,CANBUS_11bit_500k 我们以一组报文示例: 转向角度幅度:-600~600° CAN ID 0x761 报文 02 22 33 02 00 00 00 CAN ID 0x762 报文 05 52 33 02 1e 78 00 通过OBD自动诊断系统的转向柱模块控制单元,进入数据流模式,勾选电子转向助力系统可以获得到相关ECU信息: 福特烈马BRONCO OBD,6/14,CANBUS_11bit_500k 我们以一组报文示例: 转向角度幅度:-600~600° CAN ID 0x761 报文 02 22 33 02 00 00 00 CAN ID 0x762 报文 05 52 33 02 1e 78 00
- cv2.imread()读入图像 cv2.imread(parament1,parament2)parament1:要读入图像得路径,图片在路径内可提供图片名,不在必须提供完整路径parament2:读取这幅图片方式,取值范围-1~4,默认为1(彩色图像);0灰度图像;-1读入一幅图像,并且包括图像的 alpha 通道cv2.imshow()显示图像窗口会自动调整为图像大小。第一个参数是窗口... cv2.imread()读入图像 cv2.imread(parament1,parament2)parament1:要读入图像得路径,图片在路径内可提供图片名,不在必须提供完整路径parament2:读取这幅图片方式,取值范围-1~4,默认为1(彩色图像);0灰度图像;-1读入一幅图像,并且包括图像的 alpha 通道cv2.imshow()显示图像窗口会自动调整为图像大小。第一个参数是窗口...
上滑加载中
推荐直播
-
悟空画画模型微调讲解答疑
2023/09/19 周二 19:00-20:00
杰森 华为云EI开发者生态工程师
本期直播将通过案例的学习怎么利用DreamBooth微调悟空画画模型:1.了解悟空画画和Dreambooth原理介绍;2.了解怎么基于悟空画画模型进行个性化文生图任务训练。同时对本次AIGC实战营进行答疑互动。
回顾中
热门标签