-
-
3
-
3
-
2二楼学习
-
0
-
1我想问问,一般通过什么方法预测前方路段为坡道,并且在识别到坡道的时候,同时能获取到坡道长度。会需要用到哪些传感器,或者什么技术啊,纯新人,求教
-
1485博,在读,可以lunwen文章,qi刊辅导,主要擅长车辆工程,机械工程,电气自动化,控制系统,计算机,三维建模,二维图纸,数据分析,仿真建模。无人驾驶,能量管理,并网,储能,工况识别,机器学习,深度学习,仿真与实验平台搭建,有丰富sci核心发表经验,欢迎骚扰。
-
1
-
0
-
0
-
0浪潮信息的AutoDRRT 2.0就是针对自动驾驶领域的技术革新,主要在计算组件的分布式、高容错和低延时三个方面进行了技术革新。它提升了BEV模型扩展效率,使得效率提升了一倍,同时在通信方面,性能提升了14倍,GPU_Direct模式下,延时下降了85%,效率提升了近6倍。
-
2看二楼看二楼
-
1https://tcnd6puhd9us.feishu.cn/share/base/form/shrcnjD7mIh3ZFjgzzdOwW2b6Ig
-
0
-
3
-
2有没有懂自动驾驶决策的大佬,我研究方向就是做自动驾驶换道决策,然后我想是用LSTM网络和PPO集成一个结构,然后仿真用sumo,用Python实现,这该怎么实现,就是怎么去入到这个门啊。可以有偿
-
0
-
0目前燕大机械研0,导师让做智驾,请问考虑我院校层次和发展前景什么方向就业好点
-
2北京启迪创企投资管理有限公司持续看好自动驾驶!自动驾驶能力是车企在电动智能化时代重要的竞争力,电动智能化对于出行方式的改变正在加速,其影响深远,并将深刻改变汽车行业的格局。
-
0上海和苏州的自动驾驶牌照可以互通了。 上海的无人车企业可以到苏州来考牌了,价格便宜,一牌两用。
-
0Tesla 根本就不应该把一个处于”beta 状态”的功能,自动推送到所有 Model S 的系统里面。实际上,像 autopilot 这种功能,关系到人的生命安全,根本就不应该有”beta版本”或者“测试版本”之说。Tesla 把这样不成熟的系统,强制推送给用户,然后又说如果出了事故,用户负所有责任,这是一种推卸责任的做法。要知道,没有任何人愿意拿自己的生命给 Tesla 做“beta 测试”。
-
3
-
0
-
2现在的智能驾驶还在婴儿阶段,是模拟人眼看到的东西进行判断分析,这种技术永远存在安全隐患。而真正的智能驾驶是在道路上,打个比方,两个过十字路口的火车为什么不会相撞,很简单,因为他们提前算好了各自通过的时间和通过用时,只用等那辆通过后另一辆再通过即可。延伸到自动驾驶,两辆车过十字路口,智能道路算好两辆车到路口时间以及速度,再对汽车进行速度微调,错开过十字路口的时间即可,这样就不需要红绿灯,过十字路口也
-
1最近网上了解很多关于各个品牌的智能驾驶,提出了一个问题,为什么国内没有品牌和特斯拉一样做端到端的纯视觉智能驾驶,而是偏向于激光雷达和基于精度地图的智能驾驶算法,我也肯定其他品牌在智能驾驶应用方面的成功,但纯粹从智能驾驶技术出发,造成国内汽车企业奉行拿来主义的原因是什么,目前国内汽车品牌追求商业化追求生存,国人其实喜欢的是发展和应用过程,而不是从0到1的创造过程,我充分的肯定国内电动汽车在三电领域做出
-
0双非本科大一在读,车辆工程专业,汽车电子方向,学校的培养方案都是机械和汽车电子类的课程,行业发展需要三电,智能座舱,智能网联汽车方向的人才,求业内人士指点我该怎样在智能网联汽车上入手学习?最好能推荐一些具体的课程、书籍。
-
0
-
0
-
0诚寻智驾公司,数据标注经验丰富
-
3主要是不能精准识别吧? 如果都能识别了 ,遵守交通法规不应该有难度 。
-
1书籍:Practical Robotics in C++: Build and Program Real Autonomous Robots Using Raspberry Pi 作者:Lloyd Brombach 出版:BPB Publications 01 书籍介绍 《基于C++的实用机器人技术》一书教授了完整的机器人技术:从为机器人控制器设置计算机到为轮式电机供电。本书为您提供了用于构建移动机器人平台的有关电子、硬件和软件方面的车间知识。 您将学习如何利用传感器检测障碍物,如何训练您的机器人构建地图并规划避障路径,以及如何构建模块化的代码结构以及与其他机器
-
1
-
1最近一直在看点云自动驾驶的文章,最近做不下去了,什么文献都没有,有做类似的东西的人吗,感觉要放弃这个了
-
5随便什么想法,只要有一点把握都行
-
1地平线HorizonRobotics在开源生态软件建设方面有什么突出表现吗?
-
0
-
2
-
0书籍:Machine Learning for Decision Makers: Cognitive Computing Fundamentals for Better Decision Making,2nd 作者:Patanjali Kashyap 出版:Apress 《决策者的机器学习》这本新版书籍向您详细解析机器学习细节,让您了解认知计算、物联网、大数据、人工智能、量子计算等技术。本书解释了机器学习技术如何用于解决社会和行业问题,无论是基础问题还是复杂问题。 这本第二版书籍在第一版书籍的基础上加以优化,在修订所有章节的同时,更新了研究方法、案例研究和实用示
-
3网页链接 #智能汽车试驾发生事故#
-
0
-
0自动驾驶领域的文盲,不当之处见谅! 前不久才接触照片建模,可不可以在车前方装两个摄像头,建模后就可以得到精确的路面环境模型,就可以独立实现自动驾驶了!
-
1