机器学习标签_NVIDIA AI 技术专区

机器学习

使用 NVIDIA Isaac GR00T 开发端到端人形机器人策略

随着越来越多的团队从人形机器人启动转向特定任务的技能开发，对可重复开发工作流的需求也与日俱增。构建人形机器人仍然十分复杂，而且当今的开发流程仍然高度分散。因此，开发者在专注于构建机器人功能之前，会花费大量时间来配置机器人基础设施。虽然机器人社区已经开发出跨流程各个阶段的工具，但由于软件生态系统孤立、数据格式不兼容以及工具之间的手动集成，将它们连接到无缝工作流仍然是一项挑战。为解决这一问题，我们推出

 NVIDIA AI 技术专区
2026-08-04 12:01:51

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 3

#机器人 #人工智能 #机器学习
如何借助 RL 智能体技能和 NVIDIA NeMo 运行自动研究工作流

编码正成为长期运行的机器学习 (ML) 工作流程的实用运算符。他们可以检查资源库、设置运行时、解决构建问题、启动实验、监控执行、分析指标并汇总结果。对于研究而言，这一点很重要，因为有意义的指标通常只有在基本实验基础设施就绪后才会出现。是 Andrej Karpathy 的一个开源 Python 项目，用于自动化 AI 和 ML 模型训练。通过这种方法，将高层次的目标转化为假设，编辑和测试真实的代码

 NVIDIA AI 技术专区
2026-08-04 11:58:31

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 2

#人工智能 #机器学习
从模仿到自我纠正：深入理解DAgger在自动驾驶策略学习中的应用

随着端到端自动驾驶、世界模型（World Models）、人类反馈强化学习（RLHF）等技术的发展，DAgger 有望成为它们之间的“桥梁”

喜欢ADAS猴猴
2025-08-04 09:45:00

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 27

#自动驾驶 #学习 #人工智能 +2
自动驾驶中的传感器技术2——概述（2）-Camera

摘要自动驾驶摄像头技术通过光学镜头和图像传感器实现环境感知，主要包括前视、环视、侧视等13个摄像头类型，部分系统采用双目摄像头提升深度感知。摄像头核心组件包括光学透镜、图像传感器（CIS）和图像处理器（ISP），后者通过算法优化画质（如降噪、HDR）。技术特点上，单目、立体、鱼眼和红外摄像头分别适用于不同场景，车载摄像头需满足耐高温、抗震等严苛要求。CIS采用RGGB、RCCB等滤光阵列以平衡灵

 Godspeed Zhao
2025-07-26 16:01:50

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 28

#自动驾驶 #人工智能 #机器学习
英伟达市值一周蒸发4060亿美元，AI时代「卖铲人」怎么就不香了？

对于这家价值 2.5 万亿美元的巨头来说，这些跌幅也向投资者展示了一个更为紧迫的问题：它的波动性现在远远超过了谷歌、苹果、微软、Meta 等美股六巨头，甚至让上蹿下跳的比特币，都显得平静了许多。英伟达上周的「成绩单」，证实了市场的乐观预期。多年来，英伟达在 GPU 和 CUDA 上的投入让它构建了一个难以撼动的生态系统，宛如一道深不可测的护城河，竞争对手想追赶几乎是不可能的事。大约是微软公司的四倍

 mydear麦田
2024-09-08 21:38:57

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 38

#人工智能 #机器学习 #神经网络
最优化理论与自动驾驶（九）：CILQR约束条件下的ILQR求解

引入违反控制输入或状态约束的罚项，例如对于控制输入 uk\mathbf{u}_kuk 的上下限约束，可以定义一个惩罚项：其中是惩罚参数，用来调节约束的严格性。

机械心
2024-09-10 15:04:29

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 42

#自动驾驶 #人工智能 #机器学习
【自动驾驶】车辆纵向控制

本文主要介绍了自动驾驶中的纵向控制模型及PID控制器在巡航控制中的应用

 m0_72429709
2025-02-03 19:47:09

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#自动驾驶 #人工智能 #机器学习
智能文档处理：解析文档场景下多模态大模型的应用与研究前沿

解析文档场景下多模态大模型的应用与研究前沿一、TextIn 文档解析技术1. 现有大模型文档解析问题2. 文档解析技术背景3. TextIn 文档解析技术架构4. 版面分析关键技术 Layout-engine二、TextIn 文本向量化技术三、TextIn.com Text Intelligence

热爱跑步的恒川
2024-05-15 16:04:49

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 105

#人工智能 #机器学习 #数据挖掘 +1
大模型训练必知的Qwen3训练经验

通用知识训练：4096序列长度，30T总token，119种语言和方言；该阶段主要聚焦于语言结构、语法、常识与通用世界知识的学习，为后续阶段提供强大的多语言理解与生成能力支撑。

程序员笑武
2025-06-18 19:20:32

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#人工智能 #机器学习 #算法 +2
解决安装nvidia-docker2，出现的Could not handshake: Error in the pull function问题

解决安装nvidia-docker2，出现的Could not handshake: Error in the pull function问题。解决国内无法安装nvidia相关工具的问题

 艾菲爸
2024-02-22 10:57:00

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#docker #ubuntu #机器学习 +3
自动驾驶-车辆运动学模型

β。

Shoulderc
2024-12-19 09:17:04

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 14

#自动驾驶 #人工智能 #机器学习
VLA和World Model世界模型，哪种自动驾驶路线会胜出？

换句话说，VLA没有智慧，它只是在模仿，只是记忆力比较好，而世界模型拥有智慧，拥有对物理世界的理解，能够推导出因果关系，能做到零样本学习，无需标注的数据。其次是token化的视觉或点云难以表达物理世界的全部信息，理论上世界模型泛化能力很强，具备因果推理，但还是受限于传感器的信息，物理世界不只有视觉，视觉也不是像摄像头这样，有帧率，有FOV，人眼类似于事件相机，只在意有价值的信息，而目前摄像头和激光

 自动驾驶之心
2025-09-05 07:31:27

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#自动驾驶 #人工智能 #机器学习
自动驾驶系统系统时间同步方案设计

下一代自动驾驶系统需要采用多激光雷达、多毫米波雷达、多摄像头等各类传感器，传感器从采集数据到处理到发送到域控制器内部，存在延时，且延时的时长不稳定。为了提高自动驾驶的传感器融合、决策规划和融合定位等性能，自动驾驶高级域控制器HPC与其关联的传感器均需要做时间同步，实际过程就是需要定义清楚传感器输入数据的时间戳信息（包括打时间戳的时刻及精度要求），同时也需要定义整体时间同步方案和同步精度要求。...

瞻邈
2022-08-28 16:00:27

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 6

#自动驾驶 #人工智能 #机器学习
【自动驾驶】基于几何模型的跟踪方法——Stanley算法

本文介绍了自动驾驶中基于几何模型的路径跟踪算法：Stanley算法

 m0_72429709
2025-02-07 13:12:57

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 28

#自动驾驶 #人工智能 #机器学习 +1
Doe-1：采用大世界模型的闭环自动驾驶

24年12月来自清华的论文“Doe-1: Closed-Loop Autonomous Driving with Large World Model”。端到端自动驾驶因其从大量数据中学习的潜力而受到越来越多的关注。然而，大多数现有方法仍然是开环的，并且存在可扩展性弱、缺乏高阶交互和决策效率低下的问题。本文探索自动驾驶的闭环框架，并提出一个大型驾驶世界模型（Doe-1）用于统一感知、预测和规划。将自

 硅谷秋水
2024-12-23 00:34:49

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 29

#自动驾驶 #人工智能 #机器学习 +2
多模态文档解析模型 PaddleOCR-VL，我的PDF之神！

PDF之神，大模型时代智能文档处理引擎，是文档的“照相机”，更是信息的“翻译官”，能将杂乱的版面直接“翻译”成规整的结构化数据。10月16日，百度正式发布并开源自研多模态文档解析模型PaddleOCR-VL，该模型在。在文档解析四大核心能力纬度上，PaddleOCR-VL实现全线SOTA，刷新全球OCR VL模型性能天花板。

银晗
2025-10-16 22:45:24

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 9

#人工智能 #深度学习 #机器学习 +1
自动驾驶可视化利器(一)--PlotJuggler

PlotJuggler是一个类似于rqt_plot的基于Qt的数据可视化工具。但PlotJuggler拥有更强大和好用的功能。主要的功能包括三个方面：1）可以导入bag数据包，自动解析bag包中的数据信息；2）实时数据流的显示，对于速度、位姿等时间序列的数据显示优势明显；3）对数据包中的话题republic回放，可以用Rviz显示，也可以进行程序仿真。具体的效果展示如下图所示。

齿轮人生
2023-08-18 23:30:13

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 3

#自动驾驶 #人工智能 #机器学习
自动驾驶-控制算法（三）

本文主要记录模型预测控制(MPC)的原理，以及基于MPC实现自动驾驶车辆路径跟踪。

Shoulderc
2024-12-19 09:09:13

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 28

#自动驾驶 #人工智能 #机器学习
自动驾驶中的传感器技术62——USS（8）

本文介绍了超声波雷达在汽车泊车辅助系统中的应用与发展。文章首先区分了UPA（倒车雷达）和APA（自动泊车辅助）两种技术，指出APA采用三级架构实现更智能的泊车功能。随后详细分析了APA系统面临的五大技术挑战，包括信号干扰、探测距离、扫描效率等问题。文章还深入探讨了超声波传感器的频率特性、方向性设计原理，以及村田制作所采用的温度补偿技术。最后介绍了Elmos芯片在智能泊车系统中的关键作用，包括精确测

 Godspeed Zhao
2025-10-04 09:00:00

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 16

#自动驾驶 #人工智能 #机器学习
ROS2-MOVEIT和对应的代码-自动驾驶和ROS2

MoveIt 是一个强大的机器人运动规划框架，广泛用于机器人的路径规划、操控和仿真。随着ROS 2的推出，MoveIt 也进行了更新，以支持更现代的ROS 2架构。MoveIt 2是MoveIt在ROS 2上的迭代版本，它提供了改进的实时性能和更好的安全特性。

远方雪-
2024-09-20 10:55:02

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 25

#自动驾驶 #人工智能 #机器学习
一文读懂全球26家自动驾驶仿真软件：功能、优劣势与适用场景(Carsim/CarMaker/SCANeR/VTD/51/Silab等等..)

传统动力学巨头（CarSim, CarMaker）、综合平台（VTD, SCANeR）、传感器专家（PreScan, Pro-SiVIC）、云仿真新锐（Cognata, Parallel Domain）、科技巨头（NVIDIA, 腾讯）以及汽车巨头自研（Waymo）都在激烈竞争。CARLA、AirSim等开源项目极大地降低了研究门槛，促进了创新。51Sim-One、腾讯TAD Sim、百度Apol

human factor
2025-06-16 10:40:41

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#自动驾驶 #人工智能 #机器学习
nvidia-smi 常用命令

官方文档：https://developer.download.nvidia.cn/compute/DCGM/docs/nvidia-smi-367.38.pdfNVIDIA-SMI系列命令总结

 linzhiji
2021-09-24 10:41:03

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 1

#深度学习 #机器学习 #自然语言处理
自动驾驶感知系统--惯性导航定位系统

（f）量化误差，这在所有数字系统中是固有的，由于它可能存在于标准化环境中，当输入不变时它的值可能是变换的。该系统通过加速度计测量车辆在惯性参考系中的加速度，通过陀螺仪测量载体的旋转运动，可以进行惯性坐标系到导航坐标系的转换，将角速度相对时间进行积分，结合车辆的初始运动状态（速度，位置），就能推算出车辆的位置和姿态信息。牛顿第二定律在INS中也有重要的作用，简单来说，牛顿第二定律说明了加速度的大小与

 Johnny 周
2023-07-29 19:30:56

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 3

#自动驾驶 #人工智能 #机器学习
多模态数字人交互系统（语音/视觉/手势融合）

多模态数字人交互系统整合语音、视觉、手势等多种交互方式，通过ASR/TTS语音技术、视觉属性解耦表征、手势识别等技术实现拟人化交互，并采用大模型实现跨模态语义一致性。该系统在文旅、教育、直播等领域有广泛应用，能提供自然、高效、个性化的服务，但也面临多模态融合、性能优化、数据安全等挑战，尤其是在数据采集传输、隐私保护、合规风险等方面需重点防护。该系统代表了人机交互的新方向，需持续优化以提升体验并保障

 Made In SQL
2025-06-14 12:25:01

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 30

#机器学习
自动驾驶仿真测试实践：高精地图仿真——高精地图仿真方案|基于OpenDRIVE文件的定位仿真方案|基于外部数据注入的高精地图仿真方案|地图解析插件MapPlugin开发原理|高精地图仿真案例

随着自动驾驶技术的快速发展，基于高精地图的自动驾驶功能已初步落地应用，并持续迭代升级。在研发测试阶段，多方面因素导致测试人员可能无法拿到控制器内部高精地图对应的OpenDRIVE文件 ①，使得仿真场景与控制器内部高精地图无法完全匹配，自动驾驶功能受限，得不到有效的测试验证；而实车道路测试风险和成本高、周期长、覆盖度低等问题，很难保证自动驾驶系统的可靠性和安全性。针对这一核心技术痛点，本文提出了基于

 北汇信息
2024-06-12 10:24:28

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 22

#自动驾驶 #人工智能 #机器学习 +1
26家自动驾驶仿真软件深度解析：选型指南与避坑手册

1.CarSim：还有相关的 TruckSim 和 BikeSim 是 Mechanical Simulation 公司开发的强大的动力学仿真软件，被世界各国的主机厂和供应商所广泛使用。CarSim 针对四轮汽车，轻型卡车，TruckSim 针对多轴和双轮胎的卡车，BikeSim 针对两轮摩托车。CarSim 是一款整车动力学仿真软件，主要从整车角度进行仿真，它内建了相当数量的车辆数学模型，并且这

 human factor
2025-06-13 17:27:49

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 19

#自动驾驶 #人工智能 #机器学习
【自动驾驶】车辆横向控制模型——运动学模型

本文主要介绍了自动驾驶横向控制的车辆模型

 m0_72429709
2025-02-05 17:55:59

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 44

#人工智能 #机器学习 #算法
搭建自动驾驶闭环仿真测试平台 LGSVL simulator (release 2019.04 版本) + Autoware (1.11版本)

搭建自动驾驶闭环仿真测试平台@[TOC](搭建自动驾驶闭环仿真测试平台)参考:搭建自动驾驶闭环仿真测试平台2021.10.21后续补充

 GeekPlusA
2021-10-21 18:53:14

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#自动驾驶 #人工智能 #机器学习
马尔可夫决策过程在自动驾驶中的应用与挑战

1.背景介绍自动驾驶技术是近年来迅速发展的一门科学与技术，它旨在通过将计算机系统与汽车系统紧密结合，使汽车能够自主地完成驾驶任务。自动驾驶技术可以大致分为五个层次：0-4，其中层次0表示完全依赖驾驶员，层次4表示完全无人干预。自动驾驶技术的主要组成部分包括传感器、计算机视觉、局部化地图、路径规划、控制算法等。在自动驾驶系统中，马尔可夫决策过程(Markov Decision Process...

禅与计算机程序设计艺术
2024-01-08 01:31:39

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 14

#自动驾驶 #人工智能 #机器学习
2024年，自动驾驶的薪资走向怎么样？

2024年正式开启了。这几个月也分享了很多自动驾驶和CV方向的面经和经验，像理想、华为给到的薪资更是羡煞旁人！有的硕士生都拿到了近65w的总包，一些博士朋友也不少给到了近80w。不得不说，今年的自动驾驶行业稳扎稳打了一年，产品陆续都出来了，明年相关产品和量产车型预计更多，2024年的自动驾驶行业，大胆预测下，蒸蒸日上，给出的薪资会更多。对于秋招不是很满意的同学和年后打算跳槽的小伙伴，现在可以着手准

 自动驾驶之心
2024-01-03 07:30:50

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#自动驾驶 #人工智能 #机器学习
完全地理解这个世界是世界模型要干的事！2024自动驾驶世界模型大观~

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号戳我->领取自动驾驶近15个方向学习路线>>点击进入→自动驾驶之心『世界模型』技术交流群编辑 | 自动驾驶之心何谓世界模型？“整体上来说，完全地理解这个世界是世界模型要干的事。”——任少卿在接受采访中说到。那么何谓世界模型呢？按照最初wayve展示的demo，世界模型依赖实车采集的海量数据，基于生成模型去生成未来场景来和真实的未来时刻数据.

自动驾驶之心
2024-10-16 07:31:35

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#自动驾驶 #人工智能 #机器学习
ThreeDWorld：交互式多模态物理模拟平台

21年12月来自MIT-IBM实验室、MIT、哈佛和斯坦福的论文“ThreeDWorld: A Platform for Interactive Multi-Modal Physical Simulation”。

硅谷秋水
2024-11-06 02:07:55

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#机器学习 #人工智能 #机器人
为什么Transformer适合做多模态任务？

提问：最近在学习Attention和Transformer相关的技术，看到很多资料说Transformer适合做多模态任务，看了模型结构中不知道哪里体现出了这一点？蜡笔小熊猫（复旦大学计...

人工智能与算法学习
2021-12-14 23:43:34

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 4

#计算机视觉 #人工智能 #nlp +2
聊聊地平线自动驾驶解决方案~

比亚迪、大众、理想、小鹏、博世、大陆、采埃孚等头部车企与一级供应商，均与地平线以多种模式开展合作，共同推动智驾技术量产落地。每一代芯片与方案，都配备成熟的量产开发平台，提供软硬件参考设计、电路板及系统集成示例，以及持续迭代的开发工具链，帮助客户在功能验证、路测标定、批量生产等各环节实现敏捷开发和高效交付。架构，并先后演进出伯努利、贝叶斯和纳什三代设计。）全场景智驾系统则集成了这些先进算法，能够在山

 自动驾驶之心
2025-05-22 07:30:25

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#自动驾驶 #人工智能 #机器学习
自动驾驶中的传感器技术7——概述（7）-IMU

摘要：IMU（惯性测量单元）是自动驾驶系统的核心传感器，由加速度计和陀螺仪组成，通过测量车辆加速度和角速度实现自主定位。其技术优势在于实时性强、不受信号遮挡影响，可与GPS、激光雷达等传感器融合提升定位精度。当前MEMS技术使IMU具备体积小、功耗低等特性，但存在误差累积问题。工程实践中采用松/紧耦合算法实现多传感器数据融合。未来发展趋势是IMU与域控制器集成，需解决时间同步、温度补偿等技术挑战。

Godspeed Zhao
2025-07-30 09:18:30

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 25

#自动驾驶 #人工智能 #机器学习
自动驾驶中的BEV感知是什么？一篇看懂鸟瞰视图技术

BEV技术在自动驾驶中的关键作用与发展 BEV（鸟瞰视图）通过统一多传感器数据到车辆坐标系下的俯视图，解决了传统2D感知中的视角割裂、尺度歧义和时序漂移问题。其优势包括统一视角、物理尺度一致性和与下游规控模块的高效对齐。主流BEV感知方法如LSS和Transformer（BEVFormer、PETR）实现了从2D图像到3D空间的转换，而多模态融合（如BEVFusion）结合激光雷达的几何精度与摄像

 六月星辰梓
2025-07-29 17:15:54

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 26

#自动驾驶 #人工智能 #机器学习 +2
自动驾驶技术架构

自动驾驶汽车技术架构较为复杂，涉及了多领域的交叉互容，例如汽车、交通、通信等，基于自动驾驶相关的软硬件、辅助开发工具、行业标准等各方面关键问题，自动驾驶汽车关键技术可分文以下几个部分。

Johnny 周
2023-07-23 21:19:28

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#自动驾驶 #人工智能 #机器学习
RAG-Anything：全面的一体化多模态文档处理 RAG 系统

**RAG-Anything**是一个综合性多模态文档处理RAG系统。该系统能够无缝处理和查询包含文本、图像、表格、公式等多模态内容的复杂文档，提供完整的检索增强(RAG)生成解决方案。

Python编程杰哥
2025-06-25 20:19:25

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 26

#人工智能 #算法 #机器学习 +2
DiffE2E：基于扩散的端到端自动驾驶框架，融合多技术实现CARLA与NAVSIM最佳性能！

端到端学习已成为自动驾驶领域的一项变革性范式。然而，驾驶行为固有的多模态特性以及长尾场景中的泛化挑战仍然是稳健部署的关键障碍。作者提出了DiffE2E，一个基于扩散的端到端自动驾驶框架。该框架首先通过分层双向交叉注意力机制对多传感器感知特征进行多尺度对齐。

江湖人称麻花滕
2025-07-09 21:16:16

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 22

#自动驾驶 #人工智能 #机器学习 +4
推荐系统中的多模态数据：融合与应用

1.背景介绍推荐系统是现代互联网企业的核心业务之一，它通过分析用户行为、内容特征等多种数据源，为用户推荐个性化的内容或产品。随着数据的多样性和复杂性不断增加，传统的单模态推荐系统已经无法满足现实中复杂多样的需求。因此，多模态数据在推荐系统中的应用和研究成为了热门话题。本文将从以下几个方面进行阐述：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解具体代码实...

禅与计算机程序设计艺术
2023-12-27 17:56:21

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 3

#人工智能 #算法 #机器学习 +1
仿真效率2000倍提升！Nature封面罕见给了自动驾驶！

Nature正刊封面报道自动驾驶重要进展，最新自动驾驶仿真测试方法，可以将模型迭代效率提升2000倍！自动驾驶仿真是自动驾驶技术发展的重要组成部分，它能够在安全、可控的环境中对自动驾驶算法进行测试和评估。也是自动驾驶研发过程中不可或缺的一环，它能够在无需实际道路测试的条件下，对自动驾驶系统进行全面和高效的测试与验证。4月23日研梦非凡《自动驾驶前沿技术系类课-自动驾驶仿真》将深入探讨了自动驾驶仿

 自动驾驶之心
2024-04-22 07:30:57

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#自动驾驶 #人工智能 #机器学习
在自动驾驶领域，扩散模型主要用在哪些方面？

从DALL-E 2、Stable Diffusion到Sora，具备强大生成能力的扩散模型，也逐渐应用至自动驾驶领域，展现出广阔的发展前景，尤其是近年BEV、端到端技术的突破，对于训练数据及仿真场景的高质量生成，扩散模型发挥着不可替代的作用，甚至在多任务学习、规划和决策中，也被寄予厚望！为了让大家系统掌握扩散模型，高效找idea，研梦非凡5月30日邀请了大模型资深算法工程师魏导师，为大家继续讲解《

自动驾驶之心
2024-05-30 07:31:07

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#自动驾驶 #人工智能 #机器学习
自动驾驶：PID控制

自动驾驶是当今汽车技术领域的热点话题之一，它通过使用先进的传感器、计算机视觉和控制算法等技术，使车辆能够在没有人类干预的情况下进行自主驾驶。在自动驾驶系统中，PID控制是一种常用的反馈控制算法，它具有简单、稳定和可靠的特点。本文将介绍PID控制算法的原理、应用和优缺点。

饕子
2023-07-08 09:46:05

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 1

#自动驾驶 #人工智能 #机器学习
《管理世界》指标复刻|上市公司人工智能数据

姚加权等（2024）的研究表明，企业引入人工智能技术后，倾向于减少对低技能劳动力的依赖，同时增加高技能劳动力的需求，从而优化人力资本配置。姚加权等（2024）的异质性分析发现，企业层面的因素（如产权性质、治理结构）以及行业和地区层面的因素（如技术密集度、区域创新环境）均会影响人工智能的生产率提升效果。通过构建企业级人工智能指标，研究发现人工智能可显著提升中国上市公司生产率，其机制在于调整企业劳动力

 AI数据皮皮侠
2025-05-24 12:00:00

 2028

 16

#人工智能 #机器学习 #大数据 +3
关于端到端自动驾驶的四个常见误区

作者|EatElephant 编辑| 智能车情报局点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号戳我-> 领取自动驾驶近15个方向学习路线>>点击进入→自动驾驶之心『端到端自动驾驶』技术交流群本文只做学术分享，如有侵权，联系删文????导读原文来自知乎，作者为EatElephant。本文是作者在“2024年，端到端自动驾驶在国内是否会有实质性的突破和进展？”这一知乎热门问题中的回答，.

自动驾驶之心
2024-05-16 07:31:35

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#自动驾驶 #人工智能 #机器学习
【Python】Python视频制作工具Manim入门，基础形状详细介绍

来源：Python数据之道 (ID:PyDataLab)作者：阳哥01写在前面最近几个月，我在微信视频号「价值前瞻」和「Python数据之道」发布了一些视频，有不少同学问到这些视频是怎么做...

风度78
2022-02-22 11:59:00

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 6

#人工智能 #python #机器学习 +2
端到端自动驾驶到底给特斯拉带来了什么？

自动驾驶是一个复杂精细的集成系统，以往自动驾驶系统涵盖环境感知、地图定位、决策规划、控制执行等多个模块的online（在线）系统。每个模块分工明确各司其职，使得自动驾驶车辆能够实时感知周围环境，做出决策并规划出安全路径直达目的地。但是这种模块化的系统往往依赖繁杂冗余的后处理逻辑，代码量十分庞大，往往数十万行甚至上百万行！面对成山的历史代码，谨慎的算法工程师一般只敢小修小改，生怕捅出篓子，更不要说代

 自动驾驶之心
2024-03-22 20:22:48

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#自动驾驶 #人工智能 #机器学习
gpus = sys.argv[1]IndexError: list index out of range报错

LR: </font> <font color=green size=5 weight=700>非垃圾短信 </font> 用时: %0.3fs</br>" % (end2 - start2))print(" <font size=5 weight=700> SVM:

qq_48773373
2023-04-07 21:28:24

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#python #机器学习
百度apollo自动驾驶modules\planning\tasks\deciders\path_decider\PathDecider类代码解析

百度apollo planning模块PathDecider类代码详解

 wujiangzhu_xjtu
2022-10-23 23:51:45

 900

#自动驾驶 #人工智能 #机器学习