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  • 自动驾驶在颠簸路面如何确保感知准确性?
    自动驾驶汽车在颠簸路面行驶时,感知系统的稳定性受到挑战。物理震动和姿态波动影响传感器数据,导致误判。通过传感器安装架构与机械减震技术,以及软件层面的去畸变算法,提高感知准确性。多模态感知与冗余机制确保系统鲁棒性。感知预览控制与主动底盘系统协同工作,优化传感器工作环境。未来自动驾驶感知系统将在复杂路况下表现出色。
    自动驾驶在颠簸路面如何确保感知准确性?
  • 自动驾驶汽车如何检测石头这样的小障碍物?
    自动驾驶汽车如何检测小障碍物?首先考虑是否需要检测,然后利用目标检测、语义分割和小目标检测等多种视觉任务和技术,识别并报告潜在障碍物,保障行车安全。
    自动驾驶汽车如何检测石头这样的小障碍物?
  • 浙江大学研究员彭思达:底层空间感知技术对训练机器人有何作用?
    浙江大学研究员彭思达在GAIR 2025“世界模型”分论坛上分享了其团队在赋予机器人通用空间感知能力方面的多项工作,包括相机定位、深度估计和物体运动估计技术。彭思达介绍了一系列创新方法,如基于Transformer的图像匹配技术MatchAnything,用于相机定位;Pixel-Perfect-Depth解决深度估计中的飞点问题;InfiniDepth提升深度估计精度;以及SpatialTracker实现三维跟踪。这些技术有助于机器人更好地理解环境并做出决策。
    浙江大学研究员彭思达:底层空间感知技术对训练机器人有何作用?
  • 规划模块在自动驾驶系统中主要干了啥事?
    规划模块在自动驾驶系统中负责制定符合法规、保障安全且舒适的行驶路线,通过全局、行为与局部轨迹规划,结合路径生成、速度规划、避障与决策等功能,生成可执行的时空轨迹与行为指令。该模块面临环境不确定性、实时性和复杂交互等挑战,通过混合策略、仿真测试和多层安全保障机制来解决。
    规划模块在自动驾驶系统中主要干了啥事?
  • 自动驾驶汽车是如何进行“场景理解”的?
    自动驾驶中的场景理解是指车辆通过感知系统获取周围环境信息后,将其转化为有用信息,以便决策和控制模块做出安全、可靠的行动。场景理解涉及整合路面信息、理解对象间关系和意图,以及时间维度的表示。为了达到更好的效果,需要合适的表示方式、丰富的数据和合理的架构。此外,还需考虑实时性、鲁棒性和可验证性,以确保自动驾驶的安全性能。
    自动驾驶汽车是如何进行“场景理解”的?