CAN总线在整个无人驾驶系统中有着十分重要的作用.除了在VCU信号需要通过CAN总线进行传输外,无人车上的某些传感器(如雷达.Mobileye)的信号传递也是通过CAN实现的. 前言 本文主要内容是——无人驾驶中的CAN(Controller Area Network )总线. CAN总线在整个无人驾驶系统中有着十分重要的作用.除了在VCU信号需要通过CAN总线进行传输外,无人车上的某些传感器(如雷达.Mobileye)的信号传递也是通过CAN实现的. 我在无人驾驶,个人如何研究?中提到过 实现

知名半导体制造商恩智浦NXP已经准备好了自家的自动驾驶计算开源平台Bluebox,将为汽车制造商提供现成的一体化自动 驾驶计算解决方案.专为自动驾驶设备的BlueBox中央计算引擎.不仅能够为无人驾驶提供人工智能,还为车间通讯和多重传感器提供接口支持,充当车辆的 “神经系统”,传统汽车制造商使用该方案能够轻松开发四级无人驾驶汽车(能够真正实现自主式无人自动驾驶). 专为自动驾驶设备的BlueBox中央计算引擎.BlueBox结合了雷达.LIDAR(激光探测与测量).视觉传感以及加载的车联网(Ve

http://blog.csdn.net/solomon1558/article/details/70173223 Torontocity HCI middlebury caltech 行人检测数据集 ISPRS航拍数据集 mot challenge跟踪数据集 数据集名称 KITTI 很知名的数据集 数据集链接 http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/ Oxford RobotCar 对牛津的一部分连续的道路进行了上百次数据采集,收集到了多种天气.行人和交通情况

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

使用神经网络来实现自动驾驶,也就是说使汽车通过学习来自己驾驶. 下图是通过神经网络学习实现自动驾驶的图例讲解: 左下角是汽车所看到的前方的路况图像.左上图,可以看到一条水平的菜单栏(数字4所指示方向),白亮的区段显示的就是人类驾驶者选择的方向.而最右端则对应向右急转的操作(箭头3),中心稍微向左一点的位置(箭头2),则表示在这一点上人类驾驶者的操作是慢慢的向左拐.这幅图的第二部分(箭头5)对应的就是学习算法选出的行驶方向,类似的白亮的区段(箭头6)显示的就是神经网络在这里选择的行驶方向是稍微的左

一家科技公司有一块试验地用于测试自动驾驶系统.试验地由n×m个格子组成,从上到下依次编号为第1到n行,从左到右依次编号为第1到m列.试验车位于其中的某个格子上,每次自动驾驶系统可以控制汽车往上下左右移动一格.汽车不能走出边界,也不能碰到障碍格. 你需要编写自动驾驶系统中的导航部分.在测试的一开始,试验地里没有任何障碍.你的程序会依次收到q条信息,它们的格式是以下两种之一: ? x y,表示询问从第1行第1列的格子出发,到达第x行第y列的格子最少需要移动多少次.* x y,表示第x行第y列的格子变

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

导读 经过数月的测试和数百万英里的无人驾驶汽车技术开发,Waymo 正式在美国推出了具有商业性质的自动驾驶汽车的共享服务. 该公司的 Waymo One 项目将为客户提供 24 小时自动驾驶汽车服务.最初,这项服务将仅限于菲尼克斯周边城市,包括坦佩 (Tempe).梅萨 (Tempe) 和钱德勒 (Chandler). 虽然可能会有很多潜在客户想要乘坐自动驾驶汽车,但 Waymo One 服务最初只会提供给有限数量的人.这些客户包括菲尼克斯地区的数百人,他们是 Waymo 自 2017 年 4

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

学习Road map Part 04 自动驾驶.SLAM.ROS.树莓派

AirSim 官方Github: https://github.com/Microsoft/AirSim AirSim 是微软的开源自动驾驶仿真平台(其实它还能做很多事情,这里主要用于自动驾驶仿真研究). AirSim 没有独立的官网,它托管在 Github 上面. AirSim 使用了 Unreal Engine 作为自己的图像开发引擎.所以想要运行AirSim,我们必须先会用Unreal Engine和它使用的平台工具. 下面我简单介绍一下 Unreal Engine,和如何使用它. 1 什

编程界的新宠 Julia 发布 1.0 正式版本,多种优势集于一身2018-08-14 14:14 公司Julia 的累积下载次数超过 200 万,已被应用于自动驾驶汽车.机器人.3D 打印.精准医疗.增强现实.基因组学.能源交易.机器学习.金融风控和太空任务设计等多个领域. 此次 Julia 1.0 版本的发布,更是将商业用户越来越看重的稳定性与原有的快速.高生产力的特性结合起来,足以媲美 Python,R,C++和 Java 等编程语言. 众多来自科技.咨询和金融等行业的公司都有采用 Jul

Preparing Cities for Robot Cars The possibility of self-driving robot cars has often seemed like a futurist's dream, years away from materializing in the read world. 自动驾驶机器人汽车的可能性貌似看起来常常是未来主义者的梦想,在真实世界里的实现还要好几年. Well, the future is apparently now. 然而

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

2017年7月5日,百度举行了AI开发者大会,在会上发布了Apollo项目,并进行了演示,该项目在Github上已经能够被访问.出于一个程序员的好奇,昨天试玩了一把,确实不错. http://apollo.auto/,这个是阿波罗的首页,感兴趣的可以注册成为开发者.https://github.com/ApolloAuto/apollo这个时候github的地址.装了个ubuntu,然后建一个目录.git clone https://github.com/ApolloAuto/apollo.gi

新浪科技讯,北京时间 4 月 10 日下午消息,据电动汽车新闻网站 Electrek 报道,特斯拉正在加快部署第三代 Autopilot 自动驾驶计算机,因为当前一代产品的计算能力即将被耗尽. 2016 年,当特斯拉推出第二代 Autopilot 自动驾驶计算机时,马斯克当时证实,第一代 Autopilot 自动驾驶计算机的计算能力已经使用到了极限.换言之,特斯拉已无法向该系统引入新功能,只能对现有特性进行一些增量改进. 如今,第二代 Autopilot 自动驾驶计算机也出现了类似的情况.为此,

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.

全球自动驾驶创业公司最主流的测试开发用车是林肯MKZ,这是因为其高性能高精度的线控能力表现,易于使用逆向工程实现改装,以及存在成熟的线控改造服务提供商AS和Dataspeed,共同为自动驾驶初创及辅助驾驶研发提供了稳定易用的开发平台. 但MKZ同样也存在问题,如车价和改装成本较高,并且现车在中国一车难求. 那我们是否有可能找到一个与线控改装MKZ性能匹敌,并且成本更低的线控改装乘用车解决方案,以降低整个行业,包括自动驾驶初创,研究机构,高校等的进入门槛,来促进自动驾驶的发展和落地呢? 在改装并测

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