转自:http://www.sohu.com/a/160479216_121787 从技术和成本算笔账,自动驾驶L3过渡到L4有多难? 2017-07-28 09:34 英伟达解决方案架构师程亚冰认为,从 L3到L4则有50倍的计算量和数据量的提升,这基于现有的决策控制算法和学习技术是无法达到的.在成本方面,L4级无人驾驶汽车所需要的64线激光雷达成本高达8万美元左右,且生产技术要求水平极高.这些都为自动驾驶进入L4级别设置了短时间内难以突破的障碍. 李卓聪 / 文 民国“段子手”鲁迅先生曾说过

机器之心报道,作者:李泽南. 去年的 7 月 5 日,百度在北京国际会议中心开办了首届「AI 开发者大会」.在会上,百度首次喊出了「All in AI」的口号.一年的时间过去了,今天在同样地点举行的第二届开发者大会上,李彦宏说道:去年我吹过一个牛,百度的 L4 级别无人驾驶车的量产,会在 2018 年的 7 月份.今天我要说的是,这个牛,马上就要实现了!而百度的最新战略.技术实力.以及生态发展也在这场大会上一一展现在我们的面前. 本次大会的亮点: 全球首款 L4 自动驾驶巴士「阿波龙」量产下线

L4自动驾驶技术 一．SAE的五个级别分别是: L0:驾驶员完全掌控车辆,无任何自动化能力. L1:自动系统有时能够辅助驾驶员完成某些驾驶任务.比如高速自动巡航(自动认知所在车道),和一些驾驶辅助功能等等. L2:自动系统能够完成某些驾驶任务,但驾驶员需要监控驾驶环境,完成剩余部分,同时保证出现问题,随时进行接管.其实在大多数场景下是没有自动驾驶能力的,只有比如高等级的自动泊车.自动跟车等等功能,现在很多高端一些的车辆都有这些能力,但还远远谈不上普及. L3:自动系统既能完成某些驾驶任务,也能在

随着自动驾驶技术的发展,一辆新车从被改装到上路需要经过的调试流程也有了许多提升.今天,我希望结合自己之前的调车经验来跟大家分享一下我们是如何将系统的各个模块逐步上车.调试.集成,进而将一辆“新手”车培养成“老司机”的. ▌自动驾驶简介 这是一段来自维基百科的关于自动驾驶的定义:自动驾驶汽车,又称无人驾驶汽车.电脑驾驶汽车或轮式移动机器人,为一种运输动力的无人地面载具.作为自动化载具,自动驾驶汽车不需要人类操作即能感测其环境及导航. 随着自动驾驶技术的发展,行业内涌现出了许多为了应对不同需求不同场

自动驾驶是最近几年的热门领域,专注于自动驾驶技术的创业公司.新造车企业.传统车厂都在这个领域投入了大量的资源,推动着 L4.L5 级别自动驾驶体验能尽早进入我们的日常生活. 自动驾驶技术实现的核心环节是自动驾驶模型的训练,训练数据是由汽车实际采集回来的真实道路驾驶视频,数据规模有数 PB 到数十 PB 之多.在模型训练之前,先要对这些原始视频进行处理,截取其中的关键帧保存为照片.然后再由专业数据标注团队在图片上标记关键信息,比如红绿灯.道路标记等.最终经过标记的数十亿图片和标记数据成为真正要「喂

知名半导体制造商恩智浦NXP已经准备好了自家的自动驾驶计算开源平台Bluebox,将为汽车制造商提供现成的一体化自动 驾驶计算解决方案.专为自动驾驶设备的BlueBox中央计算引擎.不仅能够为无人驾驶提供人工智能,还为车间通讯和多重传感器提供接口支持,充当车辆的 “神经系统”,传统汽车制造商使用该方案能够轻松开发四级无人驾驶汽车(能够真正实现自主式无人自动驾驶). 专为自动驾驶设备的BlueBox中央计算引擎.BlueBox结合了雷达.LIDAR(激光探测与测量).视觉传感以及加载的车联网(Ve

http://blog.csdn.net/solomon1558/article/details/70173223 Torontocity HCI middlebury caltech 行人检测数据集 ISPRS航拍数据集 mot challenge跟踪数据集 数据集名称 KITTI 很知名的数据集 数据集链接 http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/ Oxford RobotCar 对牛津的一部分连续的道路进行了上百次数据采集,收集到了多种天气.行人和交通情况

一,波音737 MAX再次坠毁 继2018年10月29日,印尼波音737MAX飞机坠入爪哇海,导致178名乘客不幸遇难后,时隔不足5月,上周日,埃塞俄比亚航空公司一架波音737MAX客机在飞往肯尼亚途中再次坠毁.这也是近五个月来第二架波音737MAX客机坠毁.机上搭乘149名乘客和8名机组成员,全部遇难.其中包括8名中国公民.   有1人的身份已经被初步确认了,是浙江万里学院新闻专业大四女生,今年才22岁. 根据她在微博上透露的信息,她这次去非洲,是为了去那里看一看长颈鹿. 波音737MAX飞机

使用神经网络来实现自动驾驶,也就是说使汽车通过学习来自己驾驶. 下图是通过神经网络学习实现自动驾驶的图例讲解: 左下角是汽车所看到的前方的路况图像.左上图,可以看到一条水平的菜单栏(数字4所指示方向),白亮的区段显示的就是人类驾驶者选择的方向.而最右端则对应向右急转的操作(箭头3),中心稍微向左一点的位置(箭头2),则表示在这一点上人类驾驶者的操作是慢慢的向左拐.这幅图的第二部分(箭头5)对应的就是学习算法选出的行驶方向,类似的白亮的区段(箭头6)显示的就是神经网络在这里选择的行驶方向是稍微的左

一家科技公司有一块试验地用于测试自动驾驶系统.试验地由n×m个格子组成,从上到下依次编号为第1到n行,从左到右依次编号为第1到m列.试验车位于其中的某个格子上,每次自动驾驶系统可以控制汽车往上下左右移动一格.汽车不能走出边界,也不能碰到障碍格. 你需要编写自动驾驶系统中的导航部分.在测试的一开始,试验地里没有任何障碍.你的程序会依次收到q条信息,它们的格式是以下两种之一: ? x y,表示询问从第1行第1列的格子出发,到达第x行第y列的格子最少需要移动多少次.* x y,表示第x行第y列的格子变

jsbsim的脚本文件分为几大类: 1.系统脚本: systems  包含通用飞机各部分功能模块组件以及自动飞行控件:Autopilot.xml  和 自动飞行的算法控件:GNCUtilities.xml 2.引擎脚本: engine:包含各个飞机的发动机控件 3.飞机脚本: aircraft:包含各个飞机的控件.输入输出.初始化参数 4.控制脚本: scripts:一次飞行模拟的全过程 现在来分析一次自动驾驶飞行所使用的部分脚本,以及脚本中的参数意义. 分析:C172的自动驾驶飞行 在脚本文件

 科技新闻小鹏汽车2016-03-28 10:42 [摘要]车辆路径规划问题中路网模型.路径规划算法和交通信息的智能预测为关键点. 由于驾驶员的驾驶工作繁重,同时随着汽车拥有量的增加,非职业驾驶员的数量增多,导致交通事故频繁发生.如何提高汽车的主动安全性和交通安全性已成为急需解决的社会性问题. 图1 智能汽车示意图 随 着计算机技术.电子技术.图像处理等信息处理技术研究的发展,研究人员开始将各种先进的技术应用于汽车控制上,辅助驾驶员进行汽车的操纵控制.在这些汽车 电子控制系统研究的基础上,结合蓬

导读 经过数月的测试和数百万英里的无人驾驶汽车技术开发,Waymo 正式在美国推出了具有商业性质的自动驾驶汽车的共享服务. 该公司的 Waymo One 项目将为客户提供 24 小时自动驾驶汽车服务.最初,这项服务将仅限于菲尼克斯周边城市,包括坦佩 (Tempe).梅萨 (Tempe) 和钱德勒 (Chandler). 虽然可能会有很多潜在客户想要乘坐自动驾驶汽车,但 Waymo One 服务最初只会提供给有限数量的人.这些客户包括菲尼克斯地区的数百人,他们是 Waymo 自 2017 年 4

基于DRL和TORCS的自动驾驶仿真系统 --之环境配置 玩TORCS和DRL差不多有一整年了,开始的摸爬滚打都是不断碰壁过来的,近来在参与CMU的DRL10703课程学习和翻译志愿者工作,也将自己以前的一些工作做一些备忘,以作为有兴趣同学的参考. TORCS仿真器平台安装 仿真器平台主要包括两步:安装TORCS,然后添加锦标赛用的patch. TORCS仿真器的安装 The open racing car simulator(TORCS)主页 仿真器源文件下载地址 支持windows和linu

学习Road map Part 04 自动驾驶.SLAM.ROS.树莓派

AirSim 官方Github: https://github.com/Microsoft/AirSim AirSim 是微软的开源自动驾驶仿真平台(其实它还能做很多事情,这里主要用于自动驾驶仿真研究). AirSim 没有独立的官网,它托管在 Github 上面. AirSim 使用了 Unreal Engine 作为自己的图像开发引擎.所以想要运行AirSim,我们必须先会用Unreal Engine和它使用的平台工具. 下面我简单介绍一下 Unreal Engine,和如何使用它. 1 什

编程界的新宠 Julia 发布 1.0 正式版本,多种优势集于一身2018-08-14 14:14 公司Julia 的累积下载次数超过 200 万,已被应用于自动驾驶汽车.机器人.3D 打印.精准医疗.增强现实.基因组学.能源交易.机器学习.金融风控和太空任务设计等多个领域. 此次 Julia 1.0 版本的发布,更是将商业用户越来越看重的稳定性与原有的快速.高生产力的特性结合起来,足以媲美 Python,R,C++和 Java 等编程语言. 众多来自科技.咨询和金融等行业的公司都有采用 Jul

Preparing Cities for Robot Cars The possibility of self-driving robot cars has often seemed like a futurist's dream, years away from materializing in the read world. 自动驾驶机器人汽车的可能性貌似看起来常常是未来主义者的梦想,在真实世界里的实现还要好几年. Well, the future is apparently now. 然而

如今自动驾驶在全球范围内的发展势头愈发“凶猛”,该领域人才也一度被视为“香饽饽”. 即使在美国,自动驾驶工程师的起薪也已经突破了25万美元,我国‘“开价”之高更是令人咋舌. 人才.人才.还是人才!重要的事情说三遍! 我们深知,少数的几位技术大咖根本无法支撑自动驾驶技术的持续性发展,更多的工程师需要加入到自动驾驶的研发队伍中,可是具备丰富经验的专家又很忙,人才培训怎么办? 对此,Udacity 团队的David Silver深有感触! 作为Udacity 团队中自动驾驶课程培训的leader,Da

2017年7月5日,百度举行了AI开发者大会,在会上发布了Apollo项目,并进行了演示,该项目在Github上已经能够被访问.出于一个程序员的好奇,昨天试玩了一把,确实不错. http://apollo.auto/,这个是阿波罗的首页,感兴趣的可以注册成为开发者.https://github.com/ApolloAuto/apollo这个时候github的地址.装了个ubuntu,然后建一个目录.git clone https://github.com/ApolloAuto/apollo.gi