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

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

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

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

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

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

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

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

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

机器之心报道,作者:李泽南. 去年的 7 月 5 日,百度在北京国际会议中心开办了首届「AI 开发者大会」.在会上,百度首次喊出了「All in AI」的口号.一年的时间过去了,今天在同样地点举行的第二届开发者大会上,李彦宏说道:去年我吹过一个牛,百度的 L4 级别无人驾驶车的量产,会在 2018 年的 7 月份.今天我要说的是,这个牛,马上就要实现了!而百度的最新战略.技术实力.以及生态发展也在这场大会上一一展现在我们的面前. 本次大会的亮点: 全球首款 L4 自动驾驶巴士「阿波龙」量产下线

原文地址:https://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/80210180,转载主要方便随时查阅,如有版权要求,请及时联系. 我们知道,自动驾驶在学界其实已经是个很老的topic了.而这几年,伴随着以深度学习为主力的第三次AI浪潮,大家似乎看到了自动驾驶商业化的重大机会,于是无论是学界还是工业界都开始将注意力转向该领域.放眼望去,满大街似乎都在搞自动驾驶.前段时间,百度又发布了自动驾驶平台Apollo的2.5版本.要想搭个环境玩一下的话,其实官方

自动驾驶QNX,Linux,Autosar概述 QNX是一个分布式.嵌入式.可规模扩展的实时操作系统.遵循POSIX.1 (程序接口)和POSIX.2 (Shell和工具).部分遵循POSIX.1b(实时扩展). LynxOS是一个分布式.嵌入式.可规模扩展的实时操作系统,遵循POSIX.1a.POSIX.1b和POSIX.1c标准. RT-Linux是一个嵌入式硬实时操作系统,它部分支持POSIX.1b标准. KURT-Linux不是为嵌入式应用设计的,不同于硬实时/软实时应用,提出"严格(f

华为MDC自动驾驶 智能驾驶汽车中,包含四个核心子系统:传感器.计算平台.执行器与应用算法,华为MDC( Mobile Data Center: 移动数据中心)定位为智能驾驶的计算平台.此平台集成了华为在ICT领域30多年的硏发与生产制造经验,搭载智能驾驶操作系统AOS.VOS及MDC Core,兼容AUTOSAR,支持L2+~L5平滑演进, 结合配套的完善工貝链,客户或生态合作伙伴可灵活快速的开发岀针对不同应用场景的智能驾驶应用. 华为MDC平台致力于通过底层技术与架构创新,坚持"平台+生态&

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

基于TensorRT 3的自动驾驶快速INT8推理 Fast INT8 Inference for Autonomous Vehicles with TensorRT 3 自主驾驶需要安全性,需要一种高性能的计算解决方案来处理极其精确的传感器数据.研究人员和开发人员创建用于自动驾驶的深度神经网络(DNNs)必须优化其网络,以确保低延迟推理和能源效率.由于NVIDIA TensorRT中有了一个新的Python API,这个过程变得更加简单. Figure 1. TensorRT optimize

在OpenShift平台上验证NVIDIA DGX系统的分布式多节点自动驾驶AI训练 自动驾驶汽车的深度神经网络(DNN)开发是一项艰巨的工作.本文验证了DGX多节点,多GPU,分布式训练在DXC机器人驱动环境中运行. 还使用了一个机器人学习平台来驱动深度学习(11.3)的工作负载.目前,OpenShift 3.11已部署在许多大型GPU加速的自动驾驶(AD)开发和测试环境中.这里显示的方法同样适用于新的OpenShift版本,并且可以转移到其他基于OpenShift的集群中. DXC Robo

基于自动驾驶车辆的NVIDIA-TensorRT推理实时优化 Optimizing NVIDIA TensorRT Conversion for Real-time Inference on Autonomous Vehicles 自动驾驶系统使用各种神经网络模型,这些模型需要在gpu上进行非常精确和高效的计算.Zoox是一家全新开发robotaxis的初创公司,利用NVIDIA DRIVE的高性能.节能计算.最近,Zoox在旧金山发布了一个小时的完全自主的游戏,详细展示了他们的人工智能堆栈.

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