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一文读懂基于DL的无人驾驶视觉感知系统的应用场景

复杂环境场景时,边界形状复杂多样,导致泛化难度较大。不同于其它的检测有明确的检测类型(如车辆、行人、交通灯),通行空间需要把本车的行驶安全区域划分出来,需要对凡是影响本车前行的障碍物边界全部划分出来,如平常不常见的水马、锥桶、坑洼路面、非水泥路面、绿化带、花砖型路面边界、十字路口、T字路口等进行划分。

  • 2022-01-18
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计算机视觉技术在无人驾驶中的应用

当前,人工智能是下一代信息技术的核心和焦点,而无人配送则是人工智能典型的落地场景,因为完成无人配送需要自动驾驶技术、机器人技术、视觉分析、自然语言理解、机器学习、运筹优化等一系列创新技术的高度集成。目前,美团的日订单数量已经超过 2000 万单,在人力有限的情况下,对无人配送就有着非常迫切的需求。美团无人配送团队已经自主研发两款适应不同业务场景的无人车产品,其中一款适用于室内外道路的小型低速无人车,还有一款长距离室外运输的中型无人车。

  • 2022-01-18
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高精地图在无人驾驶中的应用

传统电子地图是对路网的一种抽象:都将路网抽象成有向图的形式——图的顶点代表路口,边代表路口与路口的连接。路名、地标以及道路骨架信息都可以被抽象成存储于这些有向图顶点或边中的属性。这种抽象的地图表征形式能很好地适应人类驾驶员需求,其原因在于人类生来就有很强的视觉识别及逻辑分析能力。在驾驶过程中,人类驾驶员一般都能有效判别如下信息:识别路面及路面标示线,确定自己在路面的大致位置,寻找并辨认路标等。参照辨识出的信息,结合当前GPS(一般精度在5-10米)在当前电子地图中的位置,人类驾驶员便大致知道自己在实际路网中的位置,并计划下一步如何驾驶。

  • 2022-01-18
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基于计算机视觉的无人驾驶感知系统

本文是无人驾驶技术系列的第三篇,着重介绍基于计算机视觉的无人驾驶感知系统。在现有的无人驾驶系统中,LiDAR是当仁不让的感知主角。但是由于LiDAR的成本高等因素,业界有许多是否可以使用成本较低的摄像头去承担更多感知任务的讨论。本文探索了基于计算机视觉的无人驾驶感知方案。首先,验证一个方案是否可行需要一个标准的测试方法,我们介绍了广泛被使用的无人驾驶视觉感知数据集KITTI。然后,我们讨论了在无人驾驶场景中使用到的具体计算机视觉技术,包括Optical Flow和立体视觉、物体的识别和跟踪以及视觉里程计算法。

  • 2022-01-17
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基于ROS构建无人驾驶车辆环境感知系统

机器人操作系统(ROS)是一个强大而灵活的机器人编程框架,是一种基于消息传递通信的分布式多进程框架,有很多知名的机器人开源函数库,例如基于 Quaternion 的坐标转换、3D 点云处理、定位算法、各类 SLAM 等。开发者可以根据应用功能把软件分为多个模块或节点(Node),各模块只是负责读取和分发消息,模块间通过消息关联。

  • 2022-01-17
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于ROS的无人驾驶系统

无人驾驶技术是多种技术、多个模块的集成,简单的嵌入式系统不能满足无人驾驶系统对性能的要求。机器人操作系统(ROS)是一种广泛应用于机器人产业的分布式多进程软件框架,可实现多个模块的协同工作。本文讨论在ROS的基础上进行改进和提高,可满足无人驾驶技术对稳定、高性能操作系统的要求。

  • 2022-01-17
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光学雷达(LiDAR)在无人驾驶技术中的应用

无人驾驶汽车的成功涉及高精地图、实时定位以及障碍物检测等多项技术,而这些技术都离不开光学雷达(LiDAR)。本文将深入解析光学雷达是如何被广泛应用到无人车的各项技术中。文章首先介绍光学雷达的工作原理,包括如何通过激光扫描出点云;然后详细解释光学雷达在无人驾驶技术中的应用,包括地图绘制、定位以及障碍物检测;最后讨论光学雷达技术目前面临的挑战,包括外部环境干扰、数据量大、成本高等问题。

  • 2022-01-17
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基于Spark与ROS的分布式无人驾驶模拟平台

本文着重介绍基于Spark与ROS的分布式无人驾驶模拟平台。无人驾驶的安全性和可靠性是通过海量的功能和性能测试来保证的。无人驾驶系统是一个复杂的系统工程,在它的整个研发流程中,测试工作至关重要同时也繁重复杂。显然将全部测试工作都集中在真车上进行是一种成本异常高昂且安全系数非常低的方案。通过综合考虑测试中各种可能发生的正常或异常状况,软件模拟成为了面向无人驾驶系统的更安全且更经济有效的替代测试手段。

  • 2022-01-17
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