树莓派4B智能小车机器套件--入手组装实验记录 4WD智能小车(4WD SMART ROBOT KIT),支持Arduino.51.STM32.Raspberry Pi等4个版本.本套件采用的是树莓派4B.树莓派4B版特点,强大的树莓派控制器适合创客达人.树莓派爱好者.由于树莓派自带wifi功能使此版本小车轻松拓展摄像头云台. 其他版本特点.1.Arduino版(Arduino UNO),适合低年龄.低门槛使用.带有图形编程软件,简单易懂.Arduino控制器难度低,普及率高.但由于较少的IO口

没错!这个是我的毕业设计!!! 整个电子信息学院唯一一个优秀毕业设计 拿到这里炫耀了 实物如下: 电脑端显示效果: 自动驾驶实现过程: 1． 收集图像数据.建立局域网,让主机和Raspberry Pi在同一局域网下,建立Socket套接字进行数据交换,Raspberry Pi把摄像头采集到的视频帧流以JPEG格式发送给PC主机,主机定义几个按键通过蓝牙发送数据到Arduino上控制小车手动驾驶,每次按键按下后保存一张图像和对应的标签.需要反复的在场地上训练几次来增加数据量. 2． 训练神经网络.

Pony.ai 在多传感器感知上积累了很多的经验,尤其是今年年初在卡车上开始了新的尝试.我们有不同的传感器配置,以及不同的场景,对多传感器融合的一些新的挑战,有了更深刻的认识,今天把这些经验,总结一下,分享给大家,与大家一起讨论. 本次分享分为三部分: 为什么需要多传感器融合? 传感器融合的一些先决条件 如何做传感器融合? ▌为什么需要多传感器融合? 首先,单一传感器在自动驾驶中,都有各自的挑战,所以先了解下常用的传感器的挑战是什么: 1. Camera data 照相机数据遇到的挑战: ① 没

案例教学,把“问题”讲清楚了,赞 Pony.ai 在多传感器感知上积累了很多的经验,尤其是今年年初在卡车上开始了新的尝试.我们有不同的传感器配置,以及不同的场景,对多传感器融合的一些新的挑战,有了更深刻的认识,今天把这些经验,总结一下,分享给大家,与大家一起讨论. 本次分享分为三部分: 为什么需要多传感器融合? 传感器融合的一些先决条件 如何做传感器融合? ▌为什么需要多传感器融合? 首先,单一传感器在自动驾驶中,都有各自的挑战,所以先了解下常用的传感器的挑战是什么: 1. Camera dat

1.直方图滤波(Histogram Filter)的算法思想 直方图滤波的算法思想在于:它把整个状态空间dom(x(t))切分为互不相交的部分\(b_1.b_2....,b_{n-1}\),使得: 然后定义一个新的状态空间\(y_t \in \{0,-,n−1\}\),当且仅当\(x(t)∈b_i\)时,\(y_t=i\),由于\(y_t\)是一个离散的状态空间,我们就可以采用离散贝叶斯算法计算\(bel(y_t)\).\(bel(y_t)\)是对\(bel(x_t)\)的近似,它给出x(t)在

Mobileye 自动驾驶策略(二) 与多方都成功进行了合作,其中比较大型的合作包括法雷奥.百度和中国 ITS. 法雷奥是最近的的 Tier 1 合作伙伴,法雷奥和 Mobileye 签署协议,表示未来会将 RSS 加入其自动驾驶研发项目并联合其他工业标准一起使用并同意共同制定行业标准. 与百度签署了合作协议.百度计划在其 Apollo 开源项目及 Apollo Pilot 商用项目中部署 RSS 模型,Apollo 项目是 RSS 模型的首个开源应用. 最大的合作是与中国 ITS (Intel

学习Road map Part 04 自动驾驶.SLAM.ROS.树莓派

本次分享聚焦于高精地图在自动驾驶中的应用,主要分为以下两部分: 1. 高精地图 High Definition Map 拓扑地图 Topological Map / Road Graph 3D栅格地图 3D Grid Map 2. 定位 Localization 一． 高精地图 High Definition Map ★ 拓扑地图 Topological Map / Road Graph 1. 传统地图 我们先看下传统地图,这是从百度地图里截出来的图,从这张图我们可以看到很多信息: 拓扑信息:我

Waymo的技术在公开道路上.封闭测试场.仿真器进行了广泛的测试,所以可以保证自动驾驶系统的每一部分在其ODD内都有强大.可靠.安全的处理能力. Waymo的自动驾驶系统由三个相互独立.严格测试的子系统组成: 1)经过OEM认证的基础车辆系统: 2)传感器和计算机等内部硬件系统: 3)做出所有驾驶决策的自动驾驶软件系统: 这些子系统组合起来构成一个完整的自动驾驶系统,然后我们对其进行进一步的测试和验证.对各个系统的测试和验证可以确保自动驾驶车辆满足我们对系统设定的所有安全要求. 3. Testi

日前,Uber 开源了基于 web 的自动驾驶可视化系统(AVS),称该系统为自动驾驶行业带来理解和共享数据的新方式.AVS 由Uber旗下负责自动驾驶汽车研发的技术事业群(ATG)开发,目前该系统已在 Voyage.Applied Intuition 等多家公司应用.Uber 在其官网上发布了这一开源消息,雷锋网 AI 科技评论编译如下. 自动驾驶汽车数据不再封闭,Uber 开源新的数据可视化系统 当自动驾驶汽车在城市环境中驾驶时,了解它们感知到了什么对于开发使其能够安全运行的系统至关重要.并

树莓派-4WD智能小车操作小结 树莓派4B-4WD智能小车,双层结构,第一层结构为:小车扩展板(底层)+树莓派主板,通过铜柱隔离固定,小车扩展板相当于计算机的外设扩展板:上面一层为第二层,是三个舵机承载板,前部一个舵机,载有彩灯和超声波探测器:后部由垂直和水平两个方向旋转180度的舵机,搭载高清摄像头,负责智慧识别.人脸追踪等功能,需要编程进行训练. 操作方式有三.1.微信小程序,扫二维码(或在微信小程序中搜索智能小车),进入小程序,利用蓝牙,可以控制小车的运动,除了摄像头之外,均可以控制:2.

一,波音737 MAX再次坠毁 继2018年10月29日,印尼波音737MAX飞机坠入爪哇海,导致178名乘客不幸遇难后,时隔不足5月,上周日,埃塞俄比亚航空公司一架波音737MAX客机在飞往肯尼亚途中再次坠毁.这也是近五个月来第二架波音737MAX客机坠毁.机上搭乘149名乘客和8名机组成员,全部遇难.其中包括8名中国公民.   有1人的身份已经被初步确认了,是浙江万里学院新闻专业大四女生,今年才22岁. 根据她在微博上透露的信息,她这次去非洲,是为了去那里看一看长颈鹿. 波音737MAX飞机

jsbsim的脚本文件分为几大类: 1.系统脚本: systems  包含通用飞机各部分功能模块组件以及自动飞行控件:Autopilot.xml  和 自动飞行的算法控件:GNCUtilities.xml 2.引擎脚本: engine:包含各个飞机的发动机控件 3.飞机脚本: aircraft:包含各个飞机的控件.输入输出.初始化参数 4.控制脚本: scripts:一次飞行模拟的全过程 现在来分析一次自动驾驶飞行所使用的部分脚本,以及脚本中的参数意义. 分析:C172的自动驾驶飞行 在脚本文件

 科技新闻小鹏汽车2016-03-28 10:42 [摘要]车辆路径规划问题中路网模型.路径规划算法和交通信息的智能预测为关键点. 由于驾驶员的驾驶工作繁重,同时随着汽车拥有量的增加,非职业驾驶员的数量增多,导致交通事故频繁发生.如何提高汽车的主动安全性和交通安全性已成为急需解决的社会性问题. 图1 智能汽车示意图 随 着计算机技术.电子技术.图像处理等信息处理技术研究的发展,研究人员开始将各种先进的技术应用于汽车控制上,辅助驾驶员进行汽车的操纵控制.在这些汽车 电子控制系统研究的基础上,结合蓬

基于DRL和TORCS的自动驾驶仿真系统 --之环境配置 玩TORCS和DRL差不多有一整年了,开始的摸爬滚打都是不断碰壁过来的,近来在参与CMU的DRL10703课程学习和翻译志愿者工作,也将自己以前的一些工作做一些备忘,以作为有兴趣同学的参考. TORCS仿真器平台安装 仿真器平台主要包括两步:安装TORCS,然后添加锦标赛用的patch. TORCS仿真器的安装 The open racing car simulator(TORCS)主页 仿真器源文件下载地址 支持windows和linu

如今自动驾驶在全球范围内的发展势头愈发“凶猛”,该领域人才也一度被视为“香饽饽”. 即使在美国,自动驾驶工程师的起薪也已经突破了25万美元,我国‘“开价”之高更是令人咋舌. 人才.人才.还是人才!重要的事情说三遍! 我们深知,少数的几位技术大咖根本无法支撑自动驾驶技术的持续性发展,更多的工程师需要加入到自动驾驶的研发队伍中,可是具备丰富经验的专家又很忙,人才培训怎么办? 对此,Udacity 团队的David Silver深有感触! 作为Udacity 团队中自动驾驶课程培训的leader,Da

基于TORCS(C++)和Torch7(lua)实现自动驾驶端到端深度强化学习模型(A3C-连续动作)的训练 先占坑,后续内容有空慢慢往里填 训练系统框架 先占坑,后续内容有空慢慢往里填 训练系统核心模块解析 先占坑,后续内容有空慢慢往里填 Torch7与TORCS通信机制(基于linux共享内存) 先占坑,后续内容有空慢慢往里填 TORCS控制接口 先占坑,后续内容有空慢慢往里填 Torch7实现A3C连续动作模型 先占坑,后续内容有空慢慢往里填 训练流程 山西运煤车煤运西山 调参注意事项 上

作为战略新兴产业,人工智能已经开始广泛应用于多个领域.近几年,科技公司.互联网公司等各领域的企业纷纷布局自动驾驶.那么,自动驾驶技术究竟发展得如何了?日前,华为云携手上海交通大学创新中心举办的华为云人工智能大赛·无人车挑战杯(以下简称无人车挑战杯大赛)正在如火如荼地进行中. 此次大赛的难点之一在于无人车检测算法的开发.在开发过程中,参赛者需要自行采集交通灯.自动泊车位等图片数据,然后进行数据的预处理.标注,最后完成检测算法的开发并部署至无人车. 面对上述难点,华为云为选手提供了面向开发者的华为云

欢迎添加华为云小助手微信(微信号:HWCloud002 或 HWCloud003),输入关键字"加群",加入华为云线上技术讨论群:输入关键字"最新活动",获取华为云最新特惠促销.华为云诸多技术大咖.特惠活动等你来撩 作为战略新兴产业,人工智能已经开始广泛应用于多个领域.近几年,科技公司.互联网公司等各领域的企业纷纷布局自动驾驶.那么,自动驾驶技术究竟发展得如何了?日前,华为云携手上海交通大学创新中心举办的华为云人工智能大赛·无人车挑战杯(以下简称无人车挑战杯大赛)正

大家好,今天我们主要介绍一下轨迹规划的探索和挑战,我主要从四个方面介绍: 轨迹规划的概念 决策 横向规划 纵向规划 轨迹规划的概念: 轨迹规划的核心就是要解决车辆该怎么走的问题.比如我们知道了附近有行人.骑自行车的人以及前方的卡车,如果我们现在将要左转,该怎么办?这就是轨迹规划该解决的问题. 轨迹规划的输入包括拓扑地图,障碍物及障碍物的预测轨迹,交通信号灯的状态,还有定位导航(因为要知道目的地是哪才能规划路径).车辆状态等其他信息.而轨迹规划的输出就是一个轨迹,轨迹是一个时间到位置的函数,就是在