特斯拉指出激光雷达重大“缺陷”,L4技术人员激烈反驳

特斯拉之前的自动驾驶系统有毫米波雷达,然而传感器融合其实是一个很复杂的算法,特斯拉工程师发现,毫米波雷达在智驾里的作用小于摄像头,但是加上毫米波雷达就增加了算法的复杂度,甚至可能带来一些信息干扰导致系统误判。如果不能实现1+1>2的效果,传感器越多反而是累赘。特斯拉的实践似乎将了雷达企业一军,来看激光雷达派...

让算法工程师失业,用视觉语言大模型VLM做自动驾驶

提交记录多达978份,也是最多的,这也显示出用视觉语言大模型做自动驾驶门槛很低,很多高校学生个人参赛,有些个人提交记录超过10份,如果端到端大模型真成为主流,那就意味着算法工程师失业了,随便找个大学生即可胜任,只需要VLM,甚至Python都不需要懂,更不要说C++了。

新书推荐 | 揭秘激光雷达“大脑”:标定、感知、定位算法详解

中国新车企的蓬勃发展,使得行业对激光雷达算法工程师求贤若渴,但目前市面上还缺少系统化介绍车载激光雷达相关应用的图书,于是作者揭皓翔创作《智能驾驶之激光雷达关键算法详解》,填补了市场的空白。揭皓翔博士,毕业于华中科技大学,先后在华为、东软担任高级算法工程师和技术负责人,在车辆及智能驾驶行业有多年的从业经验。

端到端,会「杀死」5万名自动驾驶工程师吗?

“华为自动驾驶有6千个工程师，主要用来写各种规则，因为rule-based（基于规则）环境太复杂，总有新的task（任务）出现。”一位特斯拉FSD工程师形容华为智驾团队，为什么规模必须很大时说道。这也是余承东压力大的原因，华为自动驾驶团规每年花费10亿美元，累计支出早已经超百亿，而主要成本就是工程师的薪资等人力...

21对话|小鹏李力耘:端到端好似“热兵器时代”,弯道超车更难了|...

规则时代,解决问题前,我们会先看问题是由感知,还是预测,还是两组问题共同导致的。我们会通过这两组算法工程师设计场景、数学模型和规则,去解决问题、回归场景。只是这样的细节问题太多了,还会牵扯更多模块。变成端到端后,打法不同了,整个链条变得很长。车企需要收集用于解决场景问题的大量数据,甚至将无监督的数据做...

激光雷达点云处理会遇到哪些问题?

某主机厂感知算法工程师说:“对于城区或者高速场景,一个水平FOV为120度的激光雷达已经够用了(www.e993.com)2024年11月20日。对于泊车场景,激光雷达的水平FOV就需要达到360度。”在城区或者高速场景,当前的量产车主要可实现的功能是辅助驾驶,激光雷达主要功能在于对前方目标物的识别检测,所以单个水平FOV为120°的激光雷达即可实现。某些车企为了增加...

雷达大战,4D还是激光?

就业内现状而言,很多工程师不相信短期内4D毫米波雷达能取代激光雷达。毕竟,这俩是异构的。有业内的工程师对媒体说过,“从我们的测试数据来看,现阶段,4D毫米波雷达不仅无法取代激光雷达,而且,与成熟的3D毫米波雷达相比,其优势也不是那么明显。”目前的局面就是,激光雷达和4D毫米波雷达各自发展,还无法深度攻入对方...

智驾的性价比之选:媲美激光的4D毫米波雷达

根据美国汽车工程师学会(SAE)制定的智能网联汽车自动驾驶分级标准,通常而言,自动驾驶等级越高,所需安装的毫米波雷达的数量也就越多。一般毫米波雷达可以解决大部分L2场景的应用,并且由于应用时间很长,技术成熟,出货量大,成本已经下探到300元级别,主机厂不太有动力替换价格更高的4D成像毫米波雷达;...

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运动控制算法工程师1人,自动化、控制理论、机器人、数学、计算机等专业。熟悉自控原理和现控理论,熟悉机械臂专业知识;对经典环境感知算法(滤波、SLAM等)和神经网络感知算法有经验;熟悉2D相机、3D传感器、激光雷达等光机电声传感器基本原理和处理方法;熟悉常见运动规划算法,掌握ROS/v-rep/Isaac等常见机械臂运动规划工具和...

特斯拉把 Robotaxi 想简单了

2016年,谷歌把无人车项目组分拆,成立了Waymo,由谷歌母公司Alphabet直接控制。侯聪和于骞就成了Waymo最早的一批工程师。侯聪负责性能优化,和各部门接触的比较多,也因此认识了当时在Waymo做规划和仿真的大方和汪堃。2019年,四个华人工程师共同创立了轻舟智航。