激光雷达与纯视觉方案,哪个才是自动驾驶最优选?
通过多摄像头数据的融合与同步,自动驾驶系统能够生成一个全景视图,并对目标物体进行精确定位和跟踪。基于深度学习的目标识别技术是纯视觉方案的核心,神经网络通过对大量标注数据的训练,能够自动提取图像中的特征信息,实现对复杂场景中多种目标的识别。例如,YOLO(YouOnlyLookOnce)、SSD(SingleShotMultiBoxDetector...
对话任少卿:世界模型是自动驾驶与机器人的新范式
那后来这俩图像和物体检测就可以融合了,再后来所有图像类的任务基本上都融合了,可能后续说图像类的任务和语音类的任务也快融合了。实际上是希望最后变成所有智能体的任务,自动驾驶开车也好,机器人走路也好,机器狗爬山也好,所有任务都是用同样一套框架去做,这也是端到端之后要做的事情。量子位:所以Transformer是一...
科普| 自动驾驶环境感知传感器大解析
前融合,是指各个传感器直接将采集到的包括图像、点云、无线消息等原始数据全部集中到一个大算力核心处理上,由处理器进行原始数据匹配综合、分析提取,最终输出融合感知结果。但这样的方式计算量巨大,对原始数据格式和数据质量也有着非常高的要求。而后融合则是更多的把大量的原始数据处理过程分散在感知设备端,由设备供应商...
...新一代座舱,自动驾驶以及舱驾融合的产品和方案已在CES2024上推出
中科创达:公司在图形,图像,视频等领域具备相关产品技术和应用,新一代座舱,自动驾驶以及舱驾融合的产品和方案已在CES2024上推出金融界3月4日消息,有投资者在互动平台向中科创达提问:伴随着大模型引入自动驾驶领域,Sora的出现不仅意味着自动驾驶训练的模拟仿真技术可以得到大幅的提升,更重要的是走通用AGI技术路线...
聊聊自动驾驶离不开的感知硬件
激光雷达(LiDAR,LightDetectionandRanging)是一种基于激光技术的遥感测量设备,广泛应用于自动驾驶车辆的感知系统。激光雷达通过发射激光脉冲并接收反射信号来测量物体与传感器之间的距离,从而生成高精度的三维点云图。这种图像可以帮助自动驾驶车辆识别周围环境中的物体,包括行人、车辆、建筑物等。激光雷达是自动驾驶车辆...
自动驾驶传感器如何进行数据融合?
自动驾驶感知模块中传感器融合已经成为了标配,只是这里融合的层次有不同,可以是硬件层(如禾赛,Innovusion的产品),也可以是数据层(这里的讨论范围),还可以是任务层像障碍物检测(obstacledetection),车道线检测(lanedetection),分割(segmentation)和跟踪(tracking)以及车辆自身定位(localization)等(www.e993.com)2024年10月18日。
叠铖光电超宽光谱图像传感器如何破解自动驾驶难题?
陆叶青表示,“汽车‘新四化’的上半场是电动化,而下半场就是智能化的时代,要实现更加智能、更加安全的全自动驾驶,离不开全方位感知信息的获取以及融合计算。而叠铖光电所开发的全天候超宽光谱图像传感器,是解决自动驾驶到无人驾驶的一个革命性创新解决方案,其图像传感器全天候清晰成像的能力,将为自动驾驶方案注入无限...
最Sexy 的事,终于发生在了自动驾驶
端到端自动驾驶,是将感知、规划、决策、控制等多个环节融合成神经网络模型,从而实现一端输入感知数据、一端输出决策的效果,由于采用了人脑决策方式,使得驾驶更具有整体化思维,更类人。目前,端到端模型主要指感知规划一体化,像自动泊车这种涉及到控制模块的功能,就没有必要使用端到端来处理。
《L4自动驾驶专题报告:Robotaxi研究十问(整体框架篇)》钛祺智库...
UniAD通过多层Transformer架构覆盖感知、预测和规划任务,每一层并行处理和交互图像信息,最终根据本车对周围环境的感知及预测信息以实现路径规划。UniAD在多项自动驾驶任务中刷新SOTA。UniAD的亮点在于模型通过Transformer的多层架构覆盖关键任务,各层之间的信息输入输出相互融合,能够并行处理多个不同的任务;感知与预测...
特斯拉放大招,自动驾驶的GPT时刻就要来了?
这样的发展路径,似乎表明了,大模型与自动驾驶的融合,对国内车企而言,既是一种挑战,也是一种机遇。大模型的出现,让自动驾驶进入了一种更像“人”的阶段,也就是通过大量数据的学习,能够泛化出举一反三的能力,在没有见过的场景,或是罕见状况时,也能通过触类旁通的方式随机应变,而不是根据事先预设的代码...