概述         高级驾驶员辅助系统(ADAS)作为车辆主动安全的关键系统,已经被越来越多的车辆配置.ADAS系统与车辆动力.制动.转向系统有直接耦合,是车辆中可靠性要求很高的控制系统,因此针对ADAS控制器功能和性能的实车道路及场地测试必不可少,对ADAS系统在不同工况下的功能及性能进行测试,通过主观评价及客观的数据分析来定位问题,进而优化系统.           实车道路及场地测试过程中需要记录大量数据,包括传感器原始数据(Camera/Radar/Lidar).控制器关键参数.整车C

智能驾驶技术的迭代研发,需要多种传感器.海量数据.海量场景的支撑.而目前多种传感器Gbit/s级别的数据同步采集.海量数据的快速分析和评估.关键场景的切片和提取,是业界公认的棘手问题. 为了解决上述的棘手问题,经纬恒润推出了智能驾驶实车测试系统——VDAS.VDAS主要由数据采集设备.环境感知系统.数据分析软件VDA组成. 数据采集设备 数据采集设备由车载工控机.多种数据采集板卡.传感器.车载显示屏等组成.通过配套的数据采集软件,实现各类车载总线数据.感知数据的采集,适配CAN/CANFD.以太

        随着智能驾驶技术在新车上逐步普及,车辆研发阶段需要做大量的实车测试工作,当前的测试方式主要是路采实车数据后,按标准和法规进行测试场景提取和测试数据分析.调查显示绝大部分智能驾驶研发厂商以传统的手动分析或借助非专业工具进行半自动处理数据为主,测试分析工作效率极低.             由于路试并非按照预定工况进行顺序驾驶,各种场景往往是在采集过程中无规律地出现,因此给数据筛选和分析工作带来了许多困难.数据分析的步骤一般是通过回放数据进行特定场景的提取,之后再进行数据评价,而往往

之前对无人驾驶的理解就是通过刘少山老师的书:第一本无人驾驶技术书 通读之后,对智能驾驶有了一个初步的认识,如感知.决策.控制都涉及哪些领域,有哪些可以利用的技术: 但经过一段时间的实践,发现即使是在我比较擅长的感知领域,在做很多东西时总有无从入手的感觉,比如非标传感器如何和系统配合,毕竟无论是PX2还是ROS,系统自带的Sensor驱动还是偏少,需要做大量的工作来读取传感器的感知数据. 前途是光明的,但道路是曲折的,一座一座山,一个一个坑,一条一条河,总让我有力不从心的感觉: 能力还是不够,或者

华为4D成像雷达.智能驾驶平台MDC 810 2020年10月底,华为发布了HI品牌,在今年2021年上海国际车展前夕,华为以 "专新致智" 为主题,举办HI新品发布会,发布了包括4D成像雷达.AR-HUD.MDC810在内的新一代智能化部件和解决方案. 作为智能汽车增量部件供应商,华为以Huawei Inside创新模式与车企深度合作,Huawei Inside包括1个全新的智能汽车数字化架构和5大智能系统,智能驾驶.智能座舱.智能电动.智能网联和智能车云服务,以及30多个智能化部件

智能驾驶L2发展策略 智能驾驶L2,以们通俗的定义是,以高级辅助驾驶的产品为主的各种巡航产品,包括定速巡航,自适应巡航ACC,预见性巡航,智能巡航等等. 车辆驾驶是集注意力高度集中,手把控方向盘和换挡,脚负责刹车油门的一些列综合协调的操作,那么驾驶久了必然会精力和身体疲劳,但由于L2或者高级辅助驾驶的加入,使得在一些安全的路段,脚已经不用踩着油门了,由巡航代替,手轻轻的放在方向盘上不用使力,由车道保持辅助了,而最主要的人注意力由驾驶车辆,变成了监管道路和车辆行驶情况,并且驾驶的注意力可以稍稍放松

智能驾驶操作系统OS 自动驾驶操作系统是一个流程化.复杂的综合系统,设计到众多流程和领域.首先,分为不同的层,包括:感知层.认知层.决策规划层.控制层和执行层几个层面. 自动驾驶操作系统是一个流程化.复杂的综合系统,设计到众多流程和领域.首先,分为不同的层,包括:感知层.认知层.决策规划层.控制层和执行层几个层面. 众所周知,我们的电脑除了硬件,还需要软件系统结合才能发挥最大效能,就是我们所说的操作系统,它是支持电脑基础运作的软件,例如任务安排.执行应用程序以及控制外部设备.我们前边讲过支撑自动

测试实机:iPhone 3GS(v6.1.2)其它机种也可以正常发布,方法以此类推 开发环境:Delphi XE7 Update 1(选择 iOS 8.1 SDK) 发布时需要到 Project > Option > Delphi Compiler > Linking > Minimum iOS version supported 设定为 6.0 实测画面:

不定期更新,主要是汇总Internet上的激光雷达厂商资讯,不涉及技术,以备参考. 1. Innoviz:固态激光雷达公司 新闻链接:http://36kr.com/p/5092055.html 激光雷达公司,Innoviz,www.innoviz.tech,宣布完成6500万美金B轮融资. Invoviz产品路线分为三个阶段:产品研发.推出针对后装市场的量产版 InnovizPro(供车厂.自动驾驶用于研发.测试).推出针对前装市场的量产版InnovizOne(固态激光雷达). 未来,Invo

BJROBOT 线速度校正   1.把小车平放在地板上,用卷尺作为测量刻度,选取车头或者车尾处作为小车的起点, 打开资料里的虚拟机,打开一个终端 ssh 过去主控端启动 roslaunch znjrobot bringup.launch. 2.在虚拟机端打开一个终端,ssh 过去小车主控端,启动校正线速度命令rosrunznjrobot_nav calibrate_linear.py 3.在虚拟机端再打开一个终端,直接启动 rosrunrqt_reconfigure  rqt_reconfigu

adb fail to open error: could not install *smartsocket* listener: cannot bind to 127.0.0.1:5037: 通常每个套接字地址(协议/网络地址/端口)只允许使用一次. (10048) could not read ok from ADB Server * failed to start daemon * error: cannot connect to daemon \asdk\platform-tools\a

最近使用python-canmatrix对can通信矩阵进行编辑转换时,发现arxml可以很容易转换为dbc,而dbc转arxml却需要费一番周折,需要额外处理添加一些信息. 注意:这里存疑,还是需要再确定一下. 关键在于arxml比dbc多了一部分信息. 参考资料 1. AUTOSAR DATABASE ARXML 与 VECTOR DATABASE FILE对比 https://blog.csdn.net/tiankefeng19850520/article/details/77622702

2015-11-01 下午取钱去长建驾校报名学车 4600(学费) + 100(暂住证) + 30(照片) + 10(体检) 2015-11-14 8:00-12:00 理论课2 光盘10  2015-11-15 8:00-12:00 理论课3 2015-11-16 8:00-12:00 理论课1 2015-11-19 13:00 理论课考试97 2015-11-28 上午交科目二考试费225 并预约2015-12-05的模拟课 2015-12-05 8:00-12:00 模拟课 2015-12

1.把小车平放在地板上,用资料里的虚拟机,打开一个终端 ssh 过去主控端启动roslaunch znjrobot bringup.launch. 2.在虚拟机端打开一个终端,ssh 过去主控端启动roslaunch znjrobot hector_slam.launch. 3.在虚拟机端打开一个终端,启动 rviz:rosrun rviz rviz. 4.全屏化后点击 File,点击 Open Config, 5.找到路径下~/catkin_ws/src/znjrobot_project/zn

1.把小车平放在地板上,用资料里的虚拟机,打开一个终端 ssh 过去主控端启动roslaunch znjrobot bringup.launch . 2.再打开一个终端,ssh 过去主控端,在 ~/catkin_ws/src/znjrobot_project/znjrobot/param/imu 路径下启动 imu 校正命令.rosrun imu_calib do_calib 3.按提示输入回车即可完成校正. 切记:运行imu自动校正,一定要先跳转到~/catkin_ws/src/znjrobo

版权声明:该教程版权归北京智能佳科技有限公司所有,未经公司授权禁止引用.发布.转载等,否则将追究其法律责任. 使用前说明:本使用文档说明略微简明,请结合指导视频进行操作会更容易理解!! 第一章节 BJROBOT ROS 网络配置及移动控制 1.工控机的系统用户名为 robot,密码:bjrobot  远程登录方式:a.teamview, 输入工控机IP,密码即可登录:                   b.ssh登录:ssh bjrobot@192.168.50.102 密码:bjrobot

最近看到几篇关于Simulink及AutoSar的Blog和Paper,感觉比较有意思,转载备忘之. 1. 看衰Simulink及AutoSar From:Tumiz的技术天地 https://blog.csdn.net/tumiz/article/details/48660191 作者:Tumiz 其实Simulink和AutoSar的开发流程现在是越来越流行,这篇文章里的一些观点还是有失偏颇: 毕竟技术的惯性还是很厉害的,一些不适用Simulink/AutoSar的软件可以通过在系统设计的过

导航前说明:一定要确保你小车在构建好地图的基础上进行! 1.把小车平放在你想要构建地图区域的地板上,打开资料里的虚拟机,打开一个终端, ssh 过去主控端启动roslaunch znjrobot bringup.launch. 2.在虚拟机端再打开一个终端,ssh 过去主控端启动roslaunch znjrobot camera.launch. 3.在虚拟机端打开一个终端,再次 ssh 过去小车主控端启动roslaunch znjrobot navigate.launch. 4.在虚拟机端打开一

1.把小车平放在地板上,用资料里的虚拟机,打开一个终端 ssh 过去主控端启动roslaunch znjrobotbringup.launch 2.在虚拟机端再打开一个终端,ssh 过去主控端启动roslaunch znjrobot camera.launch 3.在虚拟机端再打开一个终端,ssh 过去主控端启动roslaunch znjrobot lidar_slam.launch 4.在虚拟机端打开一个终端,启动 rviz:rosrun rviz rviz. 5.全屏化后点击 File,点击

1.把小车平放在地板上,用资料里的虚拟机,打开一个终端 ssh 过去主控端启动roslaunch znjrobot camera.launch. 2.在虚拟机端启动 roslaunch opencv_apps edge_detection.launch 进行边缘提取采集. 效果如下: 3.在虚拟机端启动 roslaunch opencv_apps hough_lines.launch 进行哈夫变换直线检测. 4.在虚拟机端启动 roslaunch opencv_apps find_contour