2017年10月Google Waymo向美国交通部提交了一份43页的安全报告,报告中详细说明了Waymo如何装备和训练自动驾驶车辆,从而避免驾驶中的一般和意外情况发生.这份报告对Waymo的自动驾驶技术进行了详细的解读,希望能够对自动驾驶从业者带来一些启发. 自动驾驶技术的必要性 2013年在全球有120万人死于交通事故:2016年美国有37461人死于道路交通事故:2015年美国有240万人在交通事故中受伤:94%美国发生的交通事故中由于人为失误引起;2/3的人在一生中至少遭遇一次酒驾事故:

我们相信开发自动驾驶技术是我们这个时代最大的工程挑战之一,行业和研究团体之间的合作将扮演重要角色.由于这个原因,我们一直在通过参加学术会议,以及最近推出的自动驾驶数据集和基于语义地图的3D对象检测的Kaggle竞赛,来帮助研究社区解决自动驾驶这个挑战. 自动驾驶数据集Level5链接:https://level5.lyft.com/dataset/ Kaggle竞赛链接:https://www.kaggle.com/c/3d-object-detection-for-autonomous-veh

近日,斯坦福联合MIT.哈佛.OpenAI等院校和机构发布了一份291页的<2019年度AI指数报告>. 这份长达291页的报告从AI的研究&发展.会议.技术性能.经济.教育.自动系统.公众认知.社会学原则.国家战略和全球AI活力九个方面分析了AI的发展. 本文整理了<报告>中的几个要点,账号后台回复关键词“报告”即可获取291页报告的英文原文下载链接. 1.中国学者发表的论文期刊和会议论文数量已于2006年超过美国,并与欧洲数量相当.但在论文被引用相关指数上还未达到全球平

在经过近一年的法庭之争后,Waymo与Uber的自动驾驶专利权诉讼案于近日宣布和解.最终的结果,是Uber向Waymo支付0.34%股权(目前价值2.44亿美元).但事实上,与Uber的官司解决后,一场更大的争斗正在展开,Waymo也在面临着更大的挑战. Waymo和Uber的官司,让我们看到了科技行业的古老传统--被"老二"(也称后来者)超越的故事.如,IBM开创并推动了大多数公司使用数据库,但却被甲骨文做成了大生意:施乐硅谷实验室的很多创意,甚至早于苹果,但现在最辉煌的是却是后者-

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

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

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

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

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

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

5月29日,加利福尼亚州的一辆特斯拉Model S撞上停在路边的警车.据透露,当时这辆特斯拉正处于自动辅助驾驶即Autopilot模式.而在今年,这已经不是第一次特斯拉自动驾驶模式出问题了.此外,Uber今年3月份在亚利桑那州进行自动驾驶路测试时,车辆装上行人导致其被不治身亡.为此,Uber宣布中止在亚利桑那州的路测,甚至还解雇近300名员工. 出现了这么多恶性事件,是不是意味着自动驾驶就会停下前进的脚步?那你就太小看创业企业的决心和资本家的野望了.对自动驾驶的渴求.对其潜力的认可,已经让全球投

自动驾驶传感器比较:激光雷达(LiDAR) vs. 雷达(RADAR) 据麦姆斯咨询报道,2032年全球范围内自动驾驶汽车的产量将高达2310万辆,未来该市场的复合年增长率(CAGR)高达58%.届时,与自动驾驶汽车生产相关的市场营收将达到3000亿美元,而其中26%将来自激光雷达(LiDAR).雷达(RADAR).摄像头.惯性测量单元(IMU)等. 激光雷达(LiDAR)成像(左) vs. 高分辨率雷达(RADAR)成像(右) RADAR和LIDAR区别分析 如果一直关注自动驾驶汽车的新闻,可

L3级自动驾驶 2020年开年 3月9日,工信部在其官网公示了<汽车驾驶自动化分级>推荐性国家标准报批稿,并拟于2021年1月1日开始实施. 按照中国自身标准制定的自动驾驶分级标准,在千呼万唤中终于落地. 中国自动驾驶分级(公示版) 行业的反应足够热烈.标准公示次日,长安正式发布量产L3级有条件自动驾驶系统,并宣布该系统将配备刚刚发布的全新车型UNI-T.掌门人朱华荣亲自出镜担当主播,表示"自动驾驶汽车已经能够让用户'脱脚'.'脱手'.'脱眼'." 长安打响头炮的同时,此前

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

激光雷达Lidar与毫米波雷达Radar:自动驾驶的利弊 Lidar vs Radar: pros and cons for autonomous driving 新型无人驾驶汽车的数量在缓慢增加,各种扫描设备使汽车生产商能够制造出更独立.更智能.更安全的自动驾驶汽车.在本文中,我们将定义激光雷达或雷达遥感是一个更好的设备. QUICK NAVIGATION What is LIDAR? How does LiDAR remote sensing work? Where is LIDAR use

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

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