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自动驾驶离不开的仿真!Carla-Autoware联合仿真全栈教程
随着自动驾驶技术的不断发展 研发技术人员开始面对一系列复杂挑战 特别是在确保系统安全性 处理复杂交通场景以及优化算法性能等方面 这些挑战中 尤其突出的是所谓的 长尾问题 即那些在实际道路测试中难以遇到的罕见或异常驾驶情况 这些问题暴露了实车
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开始弃用NeRF?为什么Gaussian Splatting在自动驾驶场景如此受欢迎?(浙江大学最新)...
点击下方 卡片 关注 自动驾驶之心 公众号 ADAS巨卷干货 即可获取 今天自动驾驶之心为大家分享浙大刚刚出炉的3D Gaussian Splatting综述 文章首先回顾了3D Gaussian的原理和应用 借着全面比较了3D GS在静态
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史上最全自动驾驶岗位介绍
作者 自动驾驶转型者 编辑 汽车人 原文链接 https zhuanlan zhihu com p 353480028 点击下方 卡片 关注 自动驾驶之心 公众号 ADAS巨卷干货 即可获取 点击进入 自动驾驶之心 求职交流 技术交流群 本
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自动驾驶轨迹预测
目录 神经网络轨迹预测综述 比较新的轨迹预测网络 Uber LaneRCNN 5 Google VectorNet 6 Huawei HOME 7 Waymo TNT 8 Aptive Covernet 9 NEC R2P2 10 商汤 T
自动驾驶
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高翔博士Faster-LIO论文和算法解析
说明 题目 Faster LIO 快速激光IMU里程计 参考链接 Faster LIO 快速激光IMU里程计 iVox Faster Lio 智行者高博团队开源的增量式稀疏体素结构 Faster Lio是高翔博士在Fast系列的新作 对标基
激光slam
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图神经网络与智能化创作艺术:开启艺术的智能时代
导言 图神经网络 GNNs 与智能化创作艺术的结合为艺术领域带来了新的可能性 本文深入研究二者的结合方向 包括各自的侧重点 当前研究动态 技术运用 实际场景 未来展望 并提供相关链接 1 图神经网络与智能化创作艺术的结合方向 1 1 图神经
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神经网络
实现深度增强学习在自动驾驶领域的应用
自动驾驶技术作为人工智能领域的热门应用之一 正逐渐改变着我们的出行方式 随着深度学习的快速发展 深度增强学习作为一种结合了深度学习和增强学习的方法 为自动驾驶带来了更高的智能化水平 本文将介绍深度增强学习在自动驾驶领域的应用 并探讨其对未来
学习
自动驾驶
人工智能
CARLA实战 | CARLA文档里都没有的渲染关闭方法被我找到?
一 前言 大家好 我是自动驾驶打工人白夜 最近我在学习CARLA渲染相关的知识 发现很多小伙伴在进行仿真实验的时候 都希望有一种关闭渲染的方法 于是我决定来分享一下CARLA关闭渲染的几种方法 其中有一种方法 CARLA文档中都没有提到过
carla
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科技
汽车
ASAM CEO Marius Dupuis 到访深信科创
2023年12月14日 自动化及测量系统标准协会 以下简称 ASAM 首席执行官CEO Marius Dupuis 到访深信科创研发中心 参观深信科创在CARLA社区 Synkrotron OasisSim商业仿真平台建设方面的成果 并与深
自动驾驶
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自动化
实现深度增强学习在自动驾驶领域的应用
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自动驾驶多传感器融合学习笔记
目录 BevFusion liar radar BevFusion BevFusion是一种多传感器融合技术 它可以将来自不同传感器 如LiDAR和相机 的数据融合到一个统一的BEV表示中 BevFusion的优点在于它能够结合多种传感器的
深度学习宝典
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目标检测YOLO实战应用案例100讲-自动驾驶复杂场景下目标检测(续)
目录 3 2 YOLOv5框架的分析 3 3改进算法的基本思想 3 4改进聚类算法 3 5重构损失函数模型和NMS算法 lt
目标检测YOLO系列实战应用案例精讲100例
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6.【自动驾驶与机器人中的SLAM技术】鲁邦核函数的含义和应用
目录 1 给ICP和NDT配准添加柯西核函数 1 1 代码实现 2 将第1部分的robust loss引入IncNDTLO和LooselyLIO 给出实现和运行效果 3 从概率层面解释NDT残差和协方差矩阵的关系 说明为什么NDT协方差矩阵
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