ADSA(Advanced Driver-Assistance Systems)字面翻译过来是“先进驾驶员辅助系统”,实际上它是一种“辅助驾驶员更便捷更安全使用汽车”的系统. ADAS的研发历史可以追溯到上个世纪50年代,工程师开始尝试将雷达布置在汽车上,用以实现周围环境的检测功能.据维基百科中对ADAS系统的描述,第一台具有ADAS功能的量产车是在1997年由丰田推出的Celsior,该车具备自适应巡航功能. 随后越来越多的传感器被安装在车上,ADAS功能也越来越丰富. 能被称作ADAS的功能

摘要:什么是辅助驾驶?简而言之,就是借助汽车对周围环境的自动感知和分析,让驾驶员预先察觉可能发生的危险,有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性. 导读:基于昇腾AI异构计算架构CANN的辅助驾驶AI应用实战开发案例,不仅可以实时检测路面车辆,还能计算出车距,辅助驾驶员进行决策.此项目源码全部开源,传送门已开启,小伙伴们快来体验吧! 引言 科幻片中光怪陆离的飞行器,寄托着人类对未来出行的无限遐想.随着科技的进步,能够自动驾驶的汽车,已经离我们越来越近. 自动驾驶带给人类的惊喜不止是酷炫的自动超车变道,还

摘要:基于昇腾AI异构计算架构CANN(Compute Architecture for Neural Networks)的简易版辅助驾驶AI应用,具备车辆检测.车距计算等基本功能,作为辅助驾驶入门级项目再合适不过. 本文分享自华为云社区<盘它!基于CANN的辅助驾驶AI实战案例,轻松搞定车辆检测和车距计算!>,作者:昇腾CANN. 引言 科幻片中光怪陆离的飞行器,寄托着人类对未来出行的无限遐想.随着科技的进步,能够自动驾驶的汽车,已经离我们越来越近.自动驾驶带给人类的惊喜不止是酷炫的自动超车

来源: http://www.most.gov.cn/kjbgz/201710/t20171023_135606.htm 感谢对我们ADAS团队的肯定!

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

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最

基于Xilinx Zynq Z7045 SoC的CNN的视觉识别应用 由 judyzhong 于 星期三, 08/16/2017 - 14:56 发表 作者:stark 近些年来随着科学技术的不断进步,人工智能(AI)正在逐步从尖端技术变得普及.人工智能的发展涉及物联网.大规模并行计算.大数据以及深度学习算法等领域,深度学习是人工智能进步最重要的因素,它也是当前人工智能最先进.应用最广泛的核心技术.作为人工智能技术理想的应用领域,自动驾驶以及智能交通系统受到了人们广泛的关注.很多汽车企业都加入自

波音 737 MAX 8的事故,凸显传感器数据在失真的情况下,软件系统需要如何设计的问题:这点感觉波音那么大的公司,不应该不会没有考虑到. 正常来说传感器给出错误的数据,通常是计算出错误的结果,就像做数学 一样,这本无可辩驳,但这是一个安全驾驶系统,可能需要做更多DFMEA的措施,可能会冗余低效,但需要保证稳定安全,也是值得的.这点在以后基于智能AI计算出来的概率判断,可能更加有利于自动辅助驾驶系统,即使偶尔出现偏差,但通过大数据可以提供正常场景的纠正策略. 觉得这里应该区分出2个处理模式,一个

10月29日凌晨消息,IBM和Red Hat当地时间星期日联合宣布,IBM将以340亿美元收购红帽公司(Red Hat).根据两家公司发表的一份联合声明,IBM将以每股190美元的价格,以现金方式收购Red Hat全部股票. Red Hat将成为IBM混合云分部的一个部门,Red Hat CEO吉姆·怀特赫斯特(Jim Whitehurst)将加入IBM的高管团队,向公司CEO罗睿兰(Ginni Rometty)报告工作. 摩根大通在这一收购交易中向IBM提供咨询服务,并负责这一交易的融资工作.

计算机视觉life为读者整理了国内几十家涉及SLAM的优秀公司,涵盖自动驾驶.仓储机器人.服务机器人.无人机.AR.芯片相机等领域. 一 自动/辅助驾驶: 1.百度: 主要产品:自动驾驶软件 百度智能汽车开启未来之路.基于SD地图.ADAS地图.高精地图.人工智能.大数据, 向国内外车企提供自动驾驶系统解决方案和HMI人机交互平台:与车企.Tier1厂商.芯片厂商以及服务提供商等共同打造智慧汽车新生态自动驾驶软件服务自动驾驶软件服务,是面向汽车企业提供包括感知.自定位和决策在内的应用级自动驾驶辅

特斯拉ADAS Tesla 目前在Model S和Model X上面采用的自动辅助驾驶系统集成了12个超声波传感器,用来识别周围环境: 一个前置摄像头,用来辨识前方物体: 一个前置雷达,用来辨识前方物体: 以及卫星高精度地图: 接下来的部分便十分有趣,Tesla虽然在所有车上面内置了自动辅助驾驶的硬件,但是真正把完整的自动辅助驾驶交给用户其实是一个不短的过程,而这其中促成这一切的关键是OTA空中更新--最初的Tesla只是拥有道路辅助警告,依靠每一辆Tesla都拥有免费的无线3G/4G LTE网

先进驾驶辅助系统(Advanced Driver AssistantSystem),简称ADAS,是利用安装于车上的各式各样的传感器(可侦测光.热.压力等变数), 在第一时间收集车内外的环境数据, 进行静.动态物体的辨识.侦测与追踪等技术上的处理, 从而能够让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险, 以引起注意和提高安全性的主动安全技术. 近年来ADAS市场增长迅速,原来这类系统局限于高端市场,而现在正在进入中端市场,与此同时,许多低技术应用在入门级乘用车领域更加常见,经过改进的新型传感器技术也在

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

随着自动驾驶技术的发展,一辆新车从被改装到上路需要经过的调试流程也有了许多提升.今天,我希望结合自己之前的调车经验来跟大家分享一下我们是如何将系统的各个模块逐步上车.调试.集成,进而将一辆“新手”车培养成“老司机”的. ▌自动驾驶简介 这是一段来自维基百科的关于自动驾驶的定义:自动驾驶汽车,又称无人驾驶汽车.电脑驾驶汽车或轮式移动机器人,为一种运输动力的无人地面载具.作为自动化载具,自动驾驶汽车不需要人类操作即能感测其环境及导航. 随着自动驾驶技术的发展,行业内涌现出了许多为了应对不同需求不同场

转自:http://www.sohu.com/a/160479216_121787 从技术和成本算笔账,自动驾驶L3过渡到L4有多难? 2017-07-28 09:34 英伟达解决方案架构师程亚冰认为,从 L3到L4则有50倍的计算量和数据量的提升,这基于现有的决策控制算法和学习技术是无法达到的.在成本方面,L4级无人驾驶汽车所需要的64线激光雷达成本高达8万美元左右,且生产技术要求水平极高.这些都为自动驾驶进入L4级别设置了短时间内难以突破的障碍. 李卓聪 / 文 民国“段子手”鲁迅先生曾说过

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

Mobileye 自动驾驶策略(一) 详解 Mobileye 自动驾驶解决方案 Mobileye的自动驾驶解决方案.总得来说,分为四种: Visual perception and sensor fusion(视觉感知和感知融合) Compute platform(计算平台) Driving policy and RSS(驾驶策略和责任敏感安全模型) Dynamic mapping(动态地图) 视觉感知和感知融合与传感器和数据相关,数据由摄像头.雷达.激光雷达等传感器收集,进入计算系统,创造36

自动驾驶是最近几年的热门领域,专注于自动驾驶技术的创业公司.新造车企业.传统车厂都在这个领域投入了大量的资源,推动着 L4.L5 级别自动驾驶体验能尽早进入我们的日常生活. 自动驾驶技术实现的核心环节是自动驾驶模型的训练,训练数据是由汽车实际采集回来的真实道路驾驶视频,数据规模有数 PB 到数十 PB 之多.在模型训练之前,先要对这些原始视频进行处理,截取其中的关键帧保存为照片.然后再由专业数据标注团队在图片上标记关键信息,比如红绿灯.道路标记等.最终经过标记的数十亿图片和标记数据成为真正要「喂

根据交通事故统计得出平均每分钟有一人死于交通事故 而辅助驾驶系统能够为驾驶员洞察了解汽车周围情况,识别危险的行驶状况. 提早为驾驶员告诉危险信息,可减少60%汽车驶上主路事故和1/3汽车前碰事故. 有多钟使用范围的 驾驶员辅助系统,可分为: 以避免事故为目的的安全性系统:自动紧急刹车,前碰预警,行人保护 有半自主行驶的舒适性系统:停车入位辅助,盲区识别,车道偏离预警 对汽车进行动力学干预的主动系统:车道保持辅助系统,ACC 没有动力学干预的被动系统:信息娱乐系统 汽车周围的电子眼 近程范围:停车