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本文档包含无人驾驶系统的平台介绍,以及相关软件系统的开发介绍.主要包含:无人驾驶感知系统,基于AUTOSAR的软件系统的开发技术,以及软件平台接口的组成。
无人驾驶硬件介绍 涵盖感知,规划和控制,ADAS,传感器; 1. apollo相关的技术教程和文档; 2.adas(高级辅助驾驶)算法设计(例如AEB,ACC,LKA等) 3.自动驾驶鼻祖mobile
无人驾驶技术是多个技术的集成,如图1所示,一个无人驾驶系统包含了多个传感器,包括长距雷达、激光雷达、短距雷达、摄像头、超声波、GPS、陀螺仪等。每个传感器在运行时都不断产生数据,而且系统对每个传感器产
深度学习在无人驾驶领域主要用于图像处理,也就是摄像头上面。当然也可以用于雷达的数据处理,但是基于图像极大丰富的信息以及难以手工建模的特性,深度学习能最大限度的发挥其优势。
文章对无人驾驶智能车底层控制系统中制动系统进行了研究,首先对于具体方案的选择上,选择通过机械机构控制踏板机构实现对车辆制动的控制,依据该思路,设计了一套以无刷直流电机为动力的执行机构。接着,围绕着制动
针对现代人们对安全、舒适和方便的生活环境需求,通过对智能家居远程监控系统的硬件开发,实现基于4G网络背景下的新型智能家居远程监控系统的设计,并且对家居远程监控系统进行研究。在4G网络背景下,将远程监控
无人驾驶的感知部分作为计算机视觉的领域范围,也不可避免地成为CNN发挥作用的舞台。本文是无人驾驶技术系列的第八篇,深入介绍CNN(卷积神经网络)在无人驾驶3D感知与物体检测中的应用。 卷积神经网络(C
Application of driverless technology in intelligent sensing technology
MTD2003在轨道式无人驾驶车中的应用.pdf
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