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基于地平线视觉感知的多传感器融合定位量产方案,自动驾驶实车测试demo
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地平线科技联合觉非科技分享的“基于地平线视觉感知的多传感器融合定位量产方案”,介绍了融合定位软件框架方案、资源消耗、核心指标、融合定位的设计组成及各模块详细方案介绍。欢迎自动驾驶技术(感知、融合、规控、定位、建图、传感器、嵌入式移植、测试、产品等)的同行朋友进群交流。
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地平线征程5芯片感知算法工程化部署培训,含J5硬件介绍、量化、算子支持等
多传感器融合感知技术的前沿算法与应用,包括Pointpillars、spconv+、BEVDet、LSS等
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基于环视鱼眼的室外车位检测、建图定位vslam,自动泊车APA、AVP
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端到端的多任务感知网络:检测、车道线、freespace,性能优于YOLOP。HybridNets: End-to-End Perception Network
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为什么需要多传感器融合
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多传感器融合SLAM松耦合与紧耦合
02 自动驾驶中常用传感器硬件介绍(Camera + LiDAR + Radar + IMU)(上篇)
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除了激光SLAM和视觉SLAM还有哪些研究方向
RTABMAP算法激光视觉融合SLAM
鱼眼单目深度估计地下车库demo,含坡道场景,助力低成本自动驾驶
04 自动驾驶中多传感器信息融合理论(上篇)(Camera + LiDAR + Radar + IMU)(一)
机器人多传感器融合
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车道线检测小数据训练模型的多场景测试demo(测试集),山城重庆的高速路、快速路测试
SLAM为什么需要IMU
03 自动驾驶中多传感器同步理论(Camera + LiDAR + Radar + IMU)(上篇)
城市记忆领航,实现L3级行泊一体自动驾驶的最佳落地途径 追势科技
行泊一体中的感知能力介绍,数据闭环、BEV感知方案等,nullmax纽劢科技CV首席科学家成二康博士的分享
无人驾驶建图定位ndt定位快速入门:部署、测试,全过程精细讲解(主讲录制人:严正清;技术小组:小组:陈云、贾岚博、刘志强、张连会)
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路径规划|基于维诺图的路径规划算法(ROS C++/Python/Matlab实现)
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