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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

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

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

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

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

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

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:

2020云栖大会将于9月17日-18日在线举行,届时将通过官网为全球科技人带来前沿科技.技术产品.产业应用等领域的系列重要分享.   阿里巴巴高德地图携手合作伙伴精心筹备了“智慧出行”专场.我们将为大家分享高德地图在打造基于DT+AI和全面上云架构下的新一代出行生活服务平台过程中的思考和实践,同时邀请了合作伙伴和业内资深专家分享行业动态.理论发展方向以及在业界和学术界的最新应用案例.   大量前沿.创新性技术目前已经广泛应用于高德地图各项产品中,本论坛将着重讲述「高精地图.高精算法.智能时空预测

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

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

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

本次分享的大纲: Perception Introduction Sensor Setup & Sensor Fusion Perception Onboard System Perception Technical Challenges 1. Perception Introduction Perception系统是以多种sensor的数据,以及高精度地图的信息作为输入,经过一系列的计算及处理,对自动驾驶车的周围的环境精确感知.能够为下游模块提供丰富的信息,包括障碍物的位置.形状.类别及速度信

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

随着科技的快速迭进和嬗变,大众的生活也在被全面革新和改变.不过有些改变是显性的,比如PC和智能手机的出现.有些改变却是隐性的,比如太空科技.云计算等.而在当下,又一个看似与大众生活紧密相关,但一般人却较少接触的技术即将迅速落地.而这项技术,就是自动驾驶卡车. 诚然,这几年自动驾驶一直都是风口.热潮,但离私家车开启全面自动驾驶之旅似乎还很遥远.而卡车不同,作为货运不可或缺的一部分,其在高速公路上的长途运输特性决定了它能够成为自动驾驶的最佳落脚点.此外,以Uber等为代表的企业也在不断在卡车运输领域

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-