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自动驾驶系统系统采用先进的通信、计算机、网络和控制技术,对列车实现实时、连续控制。采用现代通信手段,直接面对列车,可实现车地间的双向数据通信,传输速率快,信息量大,后续追踪列车和控制中心可以及时获知前行列车的确切位置,使得运行管理更加灵活,控制更为有效,更加适应列车自动驾驶的需求。

自动驾驶系统系统采用先进的通信、计算机、网络和控制技术,对列车实现实时、连续控制。采用现代通信手段,直接面对列车,可实现车地间的双向数据通信,传输速率快,信息量大,后续追踪列车和控制中心可以及时获知前行列车的确切位置,使得运行管理更加灵活,控制更为有效,更加适应列车自动驾驶的需求。收起

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  • 自动驾驶数据标注是所有信息都要标注吗?
    数据标注在自动驾驶中扮演着类似教师的角色,通过人为添加语义标签,使车辆学会识别道路交通信息。高质量的数据标注不仅能提高模型的稳定性,还能降低安全风险,并加快迭代速度。然而,过度标注会增加成本和时间消耗,因此需要根据实际需求选择标注的重点和方式。例如,关键的安全对象如行人、交通灯等必须高质量标注,而稀有的“长尾”对象也需要特别关注。此外,标注的标准在训练集和验证/测试集中有所不同,前者允许一定的噪声和自动化标注,后者则要求严格一致。总之,数据标注的质量和策略对自动驾驶系统的性能和安全性至关重要。
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  • 英伟达首次开源自动驾驶VLA,Robotaxi进入「安卓时刻」,吴新宙带队全华班出品
    英伟达发布首个自动驾驶VLA Alpamayo-R1,性能超越传统端到端30%,开源助力自动驾驶门槛降低。Alpamayo-R1采用视觉-语言-动作模型,通过因果链数据集和多阶段训练策略,显著提升了自动驾驶在复杂场景下的表现。此模型不仅适用于Robotaxi,还能促进更多传统出行平台进入自动驾驶领域,推动行业竞争格局变化。
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  • 5000字长文拆解仿真技术置信度:核心挑战与测试技术路径
    01、引言 随着自动驾驶功能复杂度的指数级增长,单纯依赖道路测试进行验证的成本高昂、周期漫长且无法穷尽所有可能的边缘场景。仿真测试因此成为研发流程中不可或缺的一环,它能够以低成本、高效率的方式大规模生成和复现高风险的“边缘案例”与“关键场景”,从而加速算法的迭代与验证。 然而,仿真的价值完全取决于其结果的置信度。一个高置信度的仿真平台,其输出应在统计意义上与真实世界的传感器数据、车辆行为和环境交互
  • 为何车企都不要特斯拉FSD?
    特斯拉CEO埃隆·马斯克对传统车企拒绝授权其FSD(全自动驾驶)技术感到困惑与不满。尽管特斯拉FSD技术具有创新性和潜在价值,但传统车企出于安全、技术和商业模式等方面的考虑,普遍不愿接受。特斯拉需要在技术授权、安全验证和商业模式之间找到平衡,以克服传统车企的抵制,推动自动驾驶技术的发展。
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  • 如何处理自动驾驶感知传感器物理偏移问题?
    自动驾驶车辆在行驶过程中由于各种因素可能导致感知传感器发生微小的物理偏移或姿态变化,这对自动驾驶系统的感知、定位、融合和决策至关重要。为了应对这一挑战,需要采取一系列措施来预防和检测传感器偏移,包括严格的初始标定、定期维护和在线自动校准。此外,采用多传感器融合和冗余设计,能够提高系统的鲁棒性和稳定性,确保在单个传感器出现问题时,其他传感器仍能提供可靠的环境感知和定位信息。
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