5G的三大业务场景eMBB.URLLC.mMTC: eMBB:英文全称Enhanced Mobile Broadband,即增强移动宽带,是利用5G更好的网络覆盖及更高的传输速率来为用户提供更好的上网接入服务,使得无线上网具有更高的上网速率和更稳定的传输,给客户带来的最直观的感受就是网速的大幅提升,即便是观看 4K 高清视频,峰值能够达到 10Gbps. 美国时间 2016 年 11 月 17 日凌晨 0 点 45 分,在 3GPP RAN187 次会议的 5G 短码方案讨论中,中国华为公司主推

此前有消息称,今年三月 Uber 无人驾驶汽车致命车祸是软件失误导致的.现在,美国运输安全委员会的事故初步调查报告给出了不同的说法. 从图中可见,黄色线以米为单位显示,橙色线显示了地图线路的中心,紫色阴影区域显示车辆行驶的路径,绿色线表示路径的中心. 之前报告指出,受害者 Elaine Herzberg 穿过马路时,汽车传感器才探测到她,但软件将之分类为"假阳性",认为不需要停下来. 昨天,美国运输安全委员会发布一份关于优步车祸的初步报告.报告称,车辆的雷达系统在撞击前 6 秒观察到了

CAN总线在整个无人驾驶系统中有着十分重要的作用.除了在VCU信号需要通过CAN总线进行传输外,无人车上的某些传感器(如雷达.Mobileye)的信号传递也是通过CAN实现的. 前言 本文主要内容是——无人驾驶中的CAN(Controller Area Network )总线. CAN总线在整个无人驾驶系统中有着十分重要的作用.除了在VCU信号需要通过CAN总线进行传输外,无人车上的某些传感器(如雷达.Mobileye)的信号传递也是通过CAN实现的. 我在无人驾驶,个人如何研究?中提到过 实现

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参考:阮久宏, 李贻斌, 荣学文, et al. 无人驾驶高速AWID-AWIS车辆运动控制研究[J]. 农业机械学报, 2009, 40(12):37-42. https://drive.wps.cn/view/p/28791423311?from=docs&source=docsWeb 全 轮 独 立 驱 动-独 立 转 向 (all-w heelindependent-drive & steering , 简称 AWID-AW IS)车辆的所有车轮均为主动轮, 可独立驱动/制动.独立

本文来自于公众号驭势未来,是驭势科技的微信公众平台,本博客收录的这篇文章版权作者吴甘沙,博客中仅对部分内容进行编辑. 作者:吴甘沙 原文链接:here 声明:文中的观点只代表版权作者的观点,本转载不涉及商业利益,只作为学习交流使用,并在此感谢作者无私的分享. ——————————————————————————正文分割线—————————————————————————— 很多场合,“智能驾驶”和“无人驾驶”被混为一谈,而后者显然更为大众所喜闻乐见.更加专业的群众,愿意用“L4”.“L5”来说事

无人驾驶之激光雷达&摄像头 (from 速腾CEO 邱纯鑫公开课分享) 根据听的一些讲座和看的书籍,个人感觉:目前现在的自动驾驶,根本问题还是在于感知(路况,周边物体,交通标识等等),控制的方法论问题并没有根本性的改变. 激光雷达与摄像头性能对比 摄像头的优点是成本低廉,技术上相对比较成熟. 摄像头的劣势,第一,获取准确三维信息非常难(单目摄像头几乎不可能,也有人提出双目或三目摄像头去做):另一个缺点是受环境光限制比较大. 激光雷达的优点在于,其探测距离较远,而且能够准确获取物体的三维信息: 另

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

源自:<无人驾驶无人驾驶车辆模型预测控制>——龚建伟 参考:https://wenku.baidu.com/view/8e4633d519e8b8f67c1cb9fa.html 0.车辆模型 汽车的车轮转角为δf 分别做垂直于后轮和前轮的射线,这两根射线会交于O点,两轮模型会绕O点进行运动,在短时间dt内,可以认为O点不动.连接O点和汽车的质心成一条线段,实际汽车的运动方向v将垂直于该线段.运动方向ψ与车身方向所成的夹角β,这个角度一般称为偏航角. β 可以由如下公式计算求得 假设t时刻的汽车

近日,滴滴出行宣布完成新一轮超过55亿美元融资,以支持其全球化战略的推进和前沿技术领域的投资.其中,无人驾驶汽车将是这笔资金重要的投资方向.此前,滴滴在全球范围内的追赶对象Uber不断在无人汽车领域发力,滴滴此举,是否是要加强自身在出行行业的话语权和主动权?再加上特斯拉.谷歌.福特等不断在无人驾驶上做文章,立志做下一个巨鳄的滴滴,自然不会放过这个大热风口. 消除司机边界成本 滴滴野心显露 原本网约车条例的出台,让共享打车企业都松了一口气--总算被承认了.但是在各地具体实施以来,却让共享打车企业遭

CVPR2019:无人驾驶3D目标检测论文点评 重读CVPR2019的文章,现在对以下文章进行点评. Stereo R-CNN based 3D Object Detection for Autonomous Driving 1. introduction 本文提出了完全自动驾驶3D目标检测方法,包括3D图像检测疏密度,语义和几何信息.这个方法命名为Stereo R-CNN,将Faster R-CNN推广到3D图像输入信息,检测和关联左右两部分图像.通过在立体区域建议网络stereo Regio

无人驾驶汽车发展需要激光雷达和V2X技术

CVPR2020无人驾驶论文摘要 无人 导读/ Starsky是一种比较独特的方案.它是在高速上自动驾驶,第一公里最后一公里采用远程驾驶的模式,Starsky的卡车可以由人类远程操作.没有使用较为昂贵的激光雷达,而是选择了摄像头+毫米波雷达的传感器配置. 国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR)是IEEE一年一度的学术性会议,在世界范围内具有顶级的权威性与影响力,同时也是圈内学者关注和交流的重要场所. 素有计算机视觉领域"奥斯卡"之称的CVPR有着相当严苛的录用标准.据统计,会议往年的

路径跟踪是无人车研究方向的一项关键技术.路径跟踪控制算法是指能够使无人车按照预设路径,安全稳定行驶的控制方法. 建立无人车路径跟踪模型 预设无人车在A.B两点间,当前位置为D点,航向为hF 可以得到BD的距离dp :D到AB的垂线段距离d:夹角θp的值:航向角差h△=hf-hg2: 允许的误差范围为0.2m,在误差范围内和误差范围外的控制策略是不同的 ek为航向给定量rk和反馈量ck的差值,控制器PID的输入量,δ为角度调整值 △u为控制器输出,Kp为比例系数,TI.TD分别为积分和微分时间,K

好的确定车和路之间的关系,我们通常将车辆的在大地坐标坐标转化为车辆和道路之间的frenet坐标. 可能有人会疑问为什么转换后就方便了呢?我们来看一个例子. 在大地坐标下: 无人车首先要知道红色车的位置.通过传感器得到目标在车辆坐标系下的坐标,车辆的笛卡尔坐标系下坐标可以由惯导得到,可以推出目标在笛卡尔坐标下的位置信息,然后再和道路坐标比较,判断红色车辆在哪条车道内. 在frenet坐标下: 可以看出在frenet坐标下,车相对于道路的位置信息更加清楚. 给出笛卡尔坐标和frenet坐标相互转换的

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

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 过去主控端运行rosrun robot_upstart install znjrobot/launch/bringup.launch 2.按照上一步提示运行命令:sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl start znjrobot. 3.再继续运行 sudo service znjrobot start 4.此时通过 rostopic list,可以查看到 bringup.

建地图前说明:请确保你的小车已经校正好 IMU.角速度.线速度,虚拟机配置好 ROS 网络的前提进行,否则会造成构建地图无边界.虚拟机端无法正常收到小车主控端发布的话题数据等异常情况!! 1.把小车平放在你想要构建地图的区域内地板上,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,再打开一个终端,ssh 过去小车主控端启动, roslaunch znjrobot rplidar.launch 3.在虚拟