MIT6S094自动驾驶

自主汽车 硬件平台: 计算平台 杰特逊TX2 arduino-uno 车载平台 遥控车 传感器 velodyne-16 Razor-9dof-imu

自动驾驶系列报告之一:综合篇:自动驾驶的时代已经开始到来。这是一本讲述近几年自动驾驶行业概况的报告,概述了相关自动驾驶技术,主要自动驾驶公司的发展状况。

本参考手册提供了自动驾驶工具箱的全面信息。

基于HRnetSegmentation实现图像全景分隔，包括训练工程、tensorRT工程部署Demo、环境配置说明。该方案已在实际项目中应用，由自动驾驶工程师总结实践经验。

无人车的技术路线实际早已确定,那就是轮式机器人的技术路线。这已经从2007年的DARPA大赛到谷歌福特百度的无人车,超过十年的验证,轮式机器人技术完全适用于无人车。目前所有无人车基础算法的研究都源自机

自动驾驶月报:5G发展助力自动驾驶、公司间合作频繁

Udacity学城自动驾驶课程中提供了一个开源的自动驾驶汽车数据集，该数据集旨在支持开发者打造自动驾驶项目。该数据集包含了丰富的汽车行驶数据，用于训练自动驾驶系统的算法和模型。通过使用这个数据集，开发

《Automatic Steering Methods for Autonomous Automobile Path Tracking》译文

目前自动驾驶汽车在科技研发上已成尉然大观,但却有可能被阻挡于立法或伦理准则方面的某些漏洞或缺陷之外。因此,尽快建立健全有关法律法规及其伦理学基础,成为自动驾驶汽车能够进入商用阶段的关键所在。在奠定伦理

强化学习是通过对未知环境一边探索一边建立环境模型以及学得一个最优策略。强化学习具有以下特征:没有监督数据,只有奖励(reward)信号;奖励信号不一定是实时的,而很可能是延后的,有时甚至延后很多;时间