个人技术分享

多传感器融合技术通过结合不同传感器的优势，提高自动驾驶系统的准确性和鲁棒性。传统方法依赖规则和模型，而现代方法如基于深度学习的视觉和LiDAR融合，通过前融合或目标级融合，实现更高效的数据处理和更准确的目标检测。BEV技术作为前融合的一种，通过虚拟摄像机和空间变换金字塔，有效提高了3D车道检测的性能。

CARLA 使用服务器-客户端架构运行，其中 CARLA 服务器运行模拟并由客户端向其发送指令。客户端代码使用 API 与服务器进行通信。

非常值得学习的一篇文章，几乎把自动驾驶场景下所有的优化都加上了，并且也开源了。和Unisim做了对比，指出Unisim使用lidar指导采样的问题是lidar的垂直FOV有限，高处的东西打不到，使得lidar FOV外的效果不好。

本测试用例表格涵盖了自动驾驶系统中多个关键功能和场景的测试，旨在确保系统在不同条件下的表现和稳定性。此表格设计旨在提供一个清晰的框架来组织和管理自动驾驶仿真测试用例，确保测试工作的系统性和有效性。

汽车是芯片应用场景之一，汽车芯片需要具备车规级。 车规级芯片对加工工艺要求不高，但对质量要求高。需要经过的认证过程，包括质量管理标准ISO/TS 16949、可靠性标准 AEC-Q100、功能安全标准ISO26262等。 汽车内不同用途的芯片要求也不同，美国制定的汽车电子标准把其分为5级。汽车各系统对芯片要求由高到低依次是：动力安 全系统 > 车身控制系统 > 行驶控制系统 > 通信系统 > 娱乐系统。自动驾驶芯片产品趋势：一体化。

自动驾驶和战术决策任务环境的集合开发和维护.环境公路在这项任务中，自我车辆在充满其他车辆的多车道高速公路上行驶。智能体的目标是达到高速，同时避免与相邻车辆发生碰撞。在道路右侧行驶也会触发。此外，还提供更快的变体 ，其模拟精度降低，可提高大规模训练的速度。合并在这项任务中，自我车辆在主干道上起步，但很快接近入口匝道上驶入车辆的路口。代理商现在的目标是保持高速，同时为车辆腾出空间，以便它们可以安全地并入交通。环形交叉在这项任务中，自我车辆如果接近交通畅通的环形交叉路口。

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自动驾驶和战术决策任务环境的集合开发和维护.环境公路在这项任务中，自我车辆在充满其他车辆的多车道高速公路上行驶。智能体的目标是达到高速，同时避免与相邻车辆发生碰撞。在道路右侧行驶也会触发。此外，还提供更快的变体 ，其模拟精度降低，可提高大规模训练的速度。合并在这项任务中，自我车辆在主干道上起步，但很快接近入口匝道上驶入车辆的路口。代理商现在的目标是保持高速，同时为车辆腾出空间，以便它们可以安全地并入交通。环形交叉在这项任务中，自我车辆如果接近交通畅通的环形交叉路口。

小马智行和Robotruck，又一个长线故事。

综合来看，北京渡众机器人公司将Autoware 自动驾驶软件与自动驾驶小车结合在港口物流中应用，可以为物流业带来更高效、更安全、更智能的运营模式，提高港口作业效率，降低成本，提升整体竞争力。4. 控制：Autoware 还包含控制算法，可以帮助北京渡众机器人公司的自动驾驶车辆进行精确的车辆控制，包括加速、刹车、转向等，确保车辆安全、稳定地行驶。3. 规划：基于感知和定位的数据，Autoware 可以进行路径规划，帮助北京渡众机器人公司的自动驾驶车辆规划最佳行驶路径，避开障碍物和遵守交通规则。

这种创新的方法使得生成过程易于控制，并且可以获取静态场景，从而实现高质量的场景重建。通过大量实验验证，MagicDrive3D框架在生成符合道路地图、3D边界框和文本描述的高度真实感的街景方面表现出色，如下图1所示，展示了生成的相机视图可以增强鸟瞰图（BEV）分割任务的训练，为场景生成提供全面的控制，并能够为自动驾驶仿真创建新颖的街景。通过在 FRONT 相机上增加 4 个不同的装置，并添加渲染视图进行训练，可以减轻来自视角变化的负面影响，下表5展示了这一点，说明了街景生成在训练感知任务中的实用性。

【自动驾驶】针对低速无人车的线控底盘技术

本文重点探讨了高精度时间同步技术在多传感器融合中的重要性。通过选择统一的时钟源和基于以太网的协议，确保多传感器数据在统一时间框架内准确处理，为自动驾驶系统提供了可靠的时间基准。

特斯拉的Dojo架构由计算单元和Network Fabric（指芯片上用于连接和通信的网络架构，是一种高性能的互连系统，负责在芯片内部不同计算单元之间传输数据）组成，采用了多种技术例如采用2D网格网络进行数据传输、对神经网络分割、调用本地存储方式等解决带宽和延迟的限制。自定义目标支持：特斯拉可以通过LLVM的目标描述文件，定义Dojo芯片的特性，并扩展LLVM的指令选择和代码生成模块，以支持特斯拉可能有的特定的硬件加速单元和自定义指令集自定义指令。使用LLVM作为底层处理生成硬件所需的二进制代码。

对于主流的新能源车企来说，120W到200W的镜头已经不再满足使用，行业开始升级到800W像素，比如说蔚来、理想。目前具备800W像素摄像头模组生产能力的厂商还比较少，比如说舜宇、联创电子等。

对于主流的新能源车企来说，120W到200W的镜头已经不再满足使用，行业开始升级到800W像素，比如说蔚来、理想。目前具备800W像素摄像头模组生产能力的厂商还比较少，比如说舜宇、联创电子等。

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自动驾驶长尾问题是指自动驾驶汽车中的，即。感知的长尾问题是当前限制单车智能自动驾驶车辆运行设计域的主要原因之一。自动驾驶的底层架构和大部分技术问题已经被解决，剩下的5%的长尾问题，逐渐成了制约自动驾驶发展的关键。这些问题包括各种。

特斯拉的Dojo架构由计算单元和Network Fabric（指芯片上用于连接和通信的网络架构，是一种高性能的互连系统，负责在芯片内部不同计算单元之间传输数据）组成，采用了多种技术例如采用2D网格网络进行数据传输、对神经网络分割、调用本地存储方式等解决带宽和延迟的限制。自定义目标支持：特斯拉可以通过LLVM的目标描述文件，定义Dojo芯片的特性，并扩展LLVM的指令选择和代码生成模块，以支持特斯拉可能有的特定的硬件加速单元和自定义指令集自定义指令。使用LLVM作为底层处理生成硬件所需的二进制代码。

分布式架构、功能包安装、机器人模型.urdf.xacro以及坐标变换TF