- 车联网也是IoT的一部分。某斯拉的刹车失灵,某来的自燃,自动驾驶从L1到L5还有很长的路走。某度的自动驾驶是国内领先的,虽然只是在原有汽车上的改造,但是夜间复杂路况的行驶是很安全的,董事长亲自做了测试。 车联网也是IoT的一部分。某斯拉的刹车失灵,某来的自燃,自动驾驶从L1到L5还有很长的路走。某度的自动驾驶是国内领先的,虽然只是在原有汽车上的改造,但是夜间复杂路况的行驶是很安全的,董事长亲自做了测试。
- 基于深度学习的自动驾驶的Python语言实践与分析(附原始代码) 基于深度学习的自动驾驶的Python语言实践与分析(附原始代码)
- 5G加持自动驾驶:从“聪明”到“智慧”的进化 5G加持自动驾驶:从“聪明”到“智慧”的进化
- 一篇来自工程师的硬核观察 🌟 行业现状:从“手工造车”到“AI智造”传统汽车软件开发像“手工作坊”:代码量爆炸:一辆L4级自动驾驶车代码超1亿行,是Windows系统的10倍人力成本高:30%开发时间耗在重复性代码调试(数据来源:Bosch 2024报告)长尾问题难解:应对极端场景需海量路测,特斯拉2023年路测里程达50亿英里AI带来的变革:✅ 代码生成效率提升40%(Waymo内部数据... 一篇来自工程师的硬核观察 🌟 行业现状:从“手工造车”到“AI智造”传统汽车软件开发像“手工作坊”:代码量爆炸:一辆L4级自动驾驶车代码超1亿行,是Windows系统的10倍人力成本高:30%开发时间耗在重复性代码调试(数据来源:Bosch 2024报告)长尾问题难解:应对极端场景需海量路测,特斯拉2023年路测里程达50亿英里AI带来的变革:✅ 代码生成效率提升40%(Waymo内部数据...
- YOLOv8-QSD: 革新自动驾驶视觉感知的小目标检测算法 YOLOv8-QSD: 革新自动驾驶视觉感知的小目标检测算法
- 智能体的崛起:强化学习在智能决策系统中的应用与挑战 引言随着人工智能技术的快速发展,强化学习(Reinforcement Learning, RL)逐渐成为智能决策系统的核心技术之一。强化学习通过让智能体与环境进行互动并根据奖励反馈不断优化其决策策略,能够在多种复杂环境中实现自主学习和决策。无论是在自动驾驶、机器人控制,还是在金融决策、智能推荐等领域,强化学习的应用前景都极为广泛。然而,强... 智能体的崛起:强化学习在智能决策系统中的应用与挑战 引言随着人工智能技术的快速发展,强化学习(Reinforcement Learning, RL)逐渐成为智能决策系统的核心技术之一。强化学习通过让智能体与环境进行互动并根据奖励反馈不断优化其决策策略,能够在多种复杂环境中实现自主学习和决策。无论是在自动驾驶、机器人控制,还是在金融决策、智能推荐等领域,强化学习的应用前景都极为广泛。然而,强...
- 深度Q网络(DQN)在平稳环境中表现出色,但在非平稳环境下面临诸多挑战。例如,自动驾驶和金融市场中的动态变化导致Q值函数失效和数据分布漂移,使DQN难以适应。为此,研究者提出了改进经验回放机制、动态调整学习率和引入多模型融合等策略,以增强DQN的适应性。实际案例表明,这些改进显著提升了DQN在智能交通和工业控制中的表现。未来,进一步优化DQN在非平稳环境下的学习策略仍是关键研究方向。 深度Q网络(DQN)在平稳环境中表现出色,但在非平稳环境下面临诸多挑战。例如,自动驾驶和金融市场中的动态变化导致Q值函数失效和数据分布漂移,使DQN难以适应。为此,研究者提出了改进经验回放机制、动态调整学习率和引入多模型融合等策略,以增强DQN的适应性。实际案例表明,这些改进显著提升了DQN在智能交通和工业控制中的表现。未来,进一步优化DQN在非平稳环境下的学习策略仍是关键研究方向。
- 前言 YOLO、SSD、Fast R-CNN等模型在目标检测方面速度较快和精度较高,但是这些模型比较大,不太适合移植到移动端或嵌入式设备;轻量级模型 NanoDet-m,对单阶段检测模型三大模块(Head、Neck、Backbone)进行轻量化,目标加检测速度很快;模型文件大小仅几兆(小于4M)。 前言 YOLO、SSD、Fast R-CNN等模型在目标检测方面速度较快和精度较高,但是这些模型比较大,不太适合移植到移动端或嵌入式设备;轻量级模型 NanoDet-m,对单阶段检测模型三大模块(Head、Neck、Backbone)进行轻量化,目标加检测速度很快;模型文件大小仅几兆(小于4M)。
- 前言 激光雷达生成的点云数据通过可视化显示,是下图中的效果: 能看到激光雷达发射多线激光束(蓝色圆圈形纹),通过接收器进行处理加工,最好可视化展示出来。从图能看到车、行人、路灯杆、周围的建筑物等。 那么通过什么来处理这些点云数据呢? 答案是:PCL点云库 目录 简介 特征 PCL的代码库图 PCL项目由哪些开发的? 以下适合纯使用者,快... 前言 激光雷达生成的点云数据通过可视化显示,是下图中的效果: 能看到激光雷达发射多线激光束(蓝色圆圈形纹),通过接收器进行处理加工,最好可视化展示出来。从图能看到车、行人、路灯杆、周围的建筑物等。 那么通过什么来处理这些点云数据呢? 答案是:PCL点云库 目录 简介 特征 PCL的代码库图 PCL项目由哪些开发的? 以下适合纯使用者,快...
- 在移动互联网大潮之后,自动驾驶、无人机、服务机器人等人工智能硬件会成为下一个产业爆发点,其中关键的技术之一就是动态定位和环境建模的SLAM技术。在计算机视觉(Computer Vision)创立之初,人们就想象着有朝一日计算机能和我们一样,用眼睛去观察世界,理解周遭的物体,探索未知的领域。这样一个美妙而又浪漫的梦想,吸引了无数科研人员日夜为之奋斗。但事情的进展远不如预想那么顺利。我们眼中的花... 在移动互联网大潮之后,自动驾驶、无人机、服务机器人等人工智能硬件会成为下一个产业爆发点,其中关键的技术之一就是动态定位和环境建模的SLAM技术。在计算机视觉(Computer Vision)创立之初,人们就想象着有朝一日计算机能和我们一样,用眼睛去观察世界,理解周遭的物体,探索未知的领域。这样一个美妙而又浪漫的梦想,吸引了无数科研人员日夜为之奋斗。但事情的进展远不如预想那么顺利。我们眼中的花...
- 现在(2022年及之前),机器人成本不算透明; 未来,机器人成本会和电脑手机一样,各部件成本公开透明。 在2020年的一篇文章中: 从2050回顾2020,职业规划与技术路径(节选) 未来必然是智能机器人时代,这一点不仅是共识,也是大势所趋。 近期,2022年7月21日,Apollo ... 现在(2022年及之前),机器人成本不算透明; 未来,机器人成本会和电脑手机一样,各部件成本公开透明。 在2020年的一篇文章中: 从2050回顾2020,职业规划与技术路径(节选) 未来必然是智能机器人时代,这一点不仅是共识,也是大势所趋。 近期,2022年7月21日,Apollo ...
- 超现实的虚拟世界被誉为自动驾驶汽车 ( autonomous vehicles ,AV) 的最佳驾驶学校,因为它们已被证明是安全地尝试危险驾驶场景的卓有成效的测试平台。特斯拉、Waymo 和其他自动驾驶公司都严重依赖数据来启用昂贵且专有的逼真模拟器,因为测试和收集细微的几乎崩溃的数据通常不是最容易或最理想的重建方式。&nb... 超现实的虚拟世界被誉为自动驾驶汽车 ( autonomous vehicles ,AV) 的最佳驾驶学校,因为它们已被证明是安全地尝试危险驾驶场景的卓有成效的测试平台。特斯拉、Waymo 和其他自动驾驶公司都严重依赖数据来启用昂贵且专有的逼真模拟器,因为测试和收集细微的几乎崩溃的数据通常不是最容易或最理想的重建方式。&nb...
- 这个讲的不错: 第六篇 无人驾驶的sensor fusion和多目标tracking - 知乎 题图来自matlab公开课--sensor fusion and tracking 侵权删。 但凡目前自动驾驶公司的一线工程师,或多或少都听过多传感器融合,sensor fusion这个名词。这个领域可谓是自动驾驶技术岗位... 这个讲的不错: 第六篇 无人驾驶的sensor fusion和多目标tracking - 知乎 题图来自matlab公开课--sensor fusion and tracking 侵权删。 但凡目前自动驾驶公司的一线工程师,或多或少都听过多传感器融合,sensor fusion这个名词。这个领域可谓是自动驾驶技术岗位...
- 2022年5月30日上传arXiv的论文“OpenCalib: A Multi-sensor Calibration Toolbox for Autonomous Driving“,作者来自商汤科技和上海AI实验室。 准确的传感器标定是实现智能车辆多传感器感知和定位系统的先决条件。传感器的内参标定是获取传感器内部的映射关系,外... 2022年5月30日上传arXiv的论文“OpenCalib: A Multi-sensor Calibration Toolbox for Autonomous Driving“,作者来自商汤科技和上海AI实验室。 准确的传感器标定是实现智能车辆多传感器感知和定位系统的先决条件。传感器的内参标定是获取传感器内部的映射关系,外...
推荐直播
-
从AI基础到昇腾:大模型初探、DeepSeek解析与昇腾入门
2025/04/02 周三 16:00-17:30
不易 / 华为云学堂技术讲师
昇腾是华为研发的AI芯片,其具有哪些能力?我们如何基于其进行开发?本期直播将从AI以及大模型基础知识开始,介绍人工智能核心概念、昇腾AI基础软硬件平台以及昇腾专区,旨在为零基础或入门级学习者搭建从AI基础知识到昇腾技术的完整学习路径。
回顾中 -
基于开源鸿蒙+海思星闪开发板:嵌入式系统开发实战(Day1)
2025/03/29 周六 09:00-18:00
华为开发者布道师
本次为期两天的课程将深入讲解OpenHarmony操作系统及其与星闪技术的结合应用,涵盖WS63E星闪开发板的详细介绍、“OpenHarmony+星闪”的创新实践、实验环境搭建以及编写首个“Hello World”程序等内容,旨在帮助学员全面掌握相关技术并进行实际操作
回顾中 -
基于开源鸿蒙+海思星闪开发板:嵌入式系统开发实战(Day2)
2025/03/30 周日 09:00-12:00
华为开发者布道师
本次为期两天的课程将深入讲解OpenHarmony操作系统及其与星闪技术的结合应用,涵盖WS63E星闪开发板的详细介绍、“OpenHarmony+星闪”的创新实践、实验环境搭建以及编写首个“Hello World”程序等内容,旨在帮助学员全面掌握相关技术并进行实际操作
回顾中 -
从AI基础到昇腾:大模型初探、DeepSeek解析与昇腾入门
2025/04/02 周三 16:00-17:30
不易 / 华为云学堂技术讲师
昇腾是华为研发的AI芯片,其具有哪些能力?我们如何基于其进行开发?本期直播将从AI以及大模型基础知识开始,介绍人工智能核心概念、昇腾AI基础软硬件平台以及昇腾专区,旨在为零基础或入门级学习者搭建从AI基础知识到昇腾技术的完整学习路径。
回顾中 -
基于开源鸿蒙+海思星闪开发板:嵌入式系统开发实战(Day1)
2025/03/29 周六 09:00-18:00
华为开发者布道师
本次为期两天的课程将深入讲解OpenHarmony操作系统及其与星闪技术的结合应用,涵盖WS63E星闪开发板的详细介绍、“OpenHarmony+星闪”的创新实践、实验环境搭建以及编写首个“Hello World”程序等内容,旨在帮助学员全面掌握相关技术并进行实际操作
回顾中
热门标签