最近在和大家聊純視覺自動駕駛能否識別3D圖像時，有小伙伴提問，純視覺自動駕駛能否識別出高透明玻璃墻，今天智駕最前沿就和大家簡單聊聊相關內容。 當然，在開始今天的話題前，還是想申明下，在常規(guī)駕駛場景下，
光學 | 2026-02-28 15:39 評論在自動駕駛系統(tǒng)里，數(shù)據(jù)處理的實時性并不是一個抽象的技術指標，而是直接決定車輛“來不來得及反應”的關鍵能力。道路環(huán)境變化極快，前車急剎、行人突然橫穿、旁車并線等情況經(jīng)常出現(xiàn)，這些情況一般只會給系統(tǒng)幾十毫
傳感器 | 2026-02-28 15:39 評論不知道大家看到激光雷達探測到的點云時，有沒有注意到一個現(xiàn)象，那就是在三維點云圖像中會有一個圓形的“真空帶”中心。 無論車輛周邊的交通環(huán)境多么復雜，點云圖中靠近汽車底盤和車身周圍幾米的范圍內，是沒有任何
光學 | 2026-02-28 15:39 評論當自動駕駛汽車在城市道路、鄉(xiāng)間小路或石子路面行駛時，感知系統(tǒng)的穩(wěn)定性會面臨前所未有的考驗。這種考驗不僅源于環(huán)境光照的變化或障礙物類型的增多，更來自于車輛與路面交互時產(chǎn)生的物理震動和姿態(tài)劇烈波動。 顛簸
傳感器 | 2026-02-28 15:38 評論自動駕駛系統(tǒng)能否穩(wěn)定、安全地工作，關鍵在于它能不能持續(xù)學習、持續(xù)改進。自動駕駛系統(tǒng)并不是靠一個寫好的程序就能一直用下去的，它在運行過程中會經(jīng)常遇到“看不懂”或“判斷錯”的情況。如果無法將這些在實際駕駛
云計算 | 2026-02-28 15:38 評論在自動駕駛的發(fā)展歷程中，數(shù)據(jù)標注一直被視為算法進化的基石。然而，隨著大模型時代的到來，這一領域正經(jīng)歷著重構。 過去，標注員的任務是簡單地在二維照片上畫框，標記出車輛和行人的位置。但現(xiàn)在，為了支撐復雜的
人工智能 | 2026-02-28 10:47 評論在自動駕駛感知系統(tǒng)的傳感器中，毫米波雷達憑借其全天候探測能力、對運動目標的極高速度敏感度以及相對低廉的成本，始終占據(jù)著核心地位。 相較于激光雷達每秒產(chǎn)生的數(shù)百萬個、能夠細致描繪物體輪廓的致密點云，毫米
智能汽車網(wǎng) | 2026-02-27 13:36 評論在自動駕駛感知系統(tǒng)的傳感器中，毫米波雷達憑借其全天候探測能力、對運動目標的極高速度敏感度以及相對低廉的成本，始終占據(jù)著核心地位。 相較于激光雷達每秒產(chǎn)生的數(shù)百萬個、能夠細致描繪物體輪廓的致密點云，毫米
激光 | 2026-02-27 10:12 評論自動駕駛系統(tǒng)能否穩(wěn)定、安全地工作，關鍵在于它能不能持續(xù)學習、持續(xù)改進。自動駕駛系統(tǒng)并不是靠一個寫好的程序就能一直用下去的，它在運行過程中會經(jīng)常遇到“看不懂”或“判斷錯”的情況。如果無法將這些在實際駕駛
新能源汽車 | 2026-02-25 14:41 評論自動駕駛感知技術在過去幾年中經(jīng)歷了很大的變化，從最初的二維圖像檢測到鳥瞰圖投影，再到如今備受關注的占用網(wǎng)絡，感知技術的提升，讓自動駕駛的能力越來越強。 占用網(wǎng)絡的核心邏輯在于將車輛周圍的三維空間劃分成
新能源汽車 | 2026-02-25 14:39 評論大家好！我是不言，這是我的第196篇原創(chuàng)文章。 前天聊了激光振鏡的基本工作原理，今天我們來聊一聊2D振鏡和3D振鏡的區(qū)別。 這是一個非常核心的設備選型問題。 2D振鏡和3D振鏡的根本區(qū)別在于 ?“能否
鋰電 | 2026-02-25 11:46 評論車載攝像頭在自動駕駛中，就像是“看見世界”的眼睛，其主要任務是把外界的光學信息轉換成計算機能理解的像素數(shù)據(jù)，再通過一系列算法，從這些像素中提煉出“有什么物體、在什么位置、如何運動、可能想做什么”這類高
智能汽車網(wǎng) | 2026-02-25 11:14 評論世界模型經(jīng)歷了系統(tǒng)動力學階段（1960年～2000年）、認知科學階段（2001年～2017年）、深度學習階段（2018年至今），但將其應用到自動駕駛汽車上，還是近幾年才提出的。那世界模型是自動駕駛落地
新能源汽車 | 2026-02-25 11:14 評論當自動駕駛汽車在城市道路、鄉(xiāng)間小路或石子路面行駛時，感知系統(tǒng)的穩(wěn)定性會面臨前所未有的考驗。這種考驗不僅源于環(huán)境光照的變化或障礙物類型的增多，更來自于車輛與路面交互時產(chǎn)生的物理震動和姿態(tài)劇烈波動。 顛簸
人工智能 | 2026-02-25 10:27 評論不知道大家看到激光雷達探測到的點云時，有沒有注意到一個現(xiàn)象，那就是在三維點云圖像中會有一個圓形的“真空帶”中心。 無論車輛周邊的交通環(huán)境多么復雜，點云圖中靠近汽車底盤和車身周圍幾米的范圍內，是沒有任何
激光 | 2026-02-25 10:24 評論在自動駕駛系統(tǒng)里，數(shù)據(jù)處理的實時性并不是一個抽象的技術指標，而是直接決定車輛“來不來得及反應”的關鍵能力。道路環(huán)境變化極快，前車急剎、行人突然橫穿、旁車并線等情況經(jīng)常出現(xiàn)，這些情況一般只會給系統(tǒng)幾十毫
新能源汽車 | 2026-02-25 10:21 評論車載攝像頭在自動駕駛中，就像是“看見世界”的眼睛，其主要任務是把外界的光學信息轉換成計算機能理解的像素數(shù)據(jù)，再通過一系列算法，從這些像素中提煉出“有什么物體、在什么位置、如何運動、可能想做什么”這類高
傳感器 | 2026-02-25 09:37 評論最近在和大家聊純視覺自動駕駛能否識別3D圖像時，有小伙伴提問，純視覺自動駕駛能否識別出高透明玻璃墻，今天智駕最前沿就和大家簡單聊聊相關內容。 當然，在開始今天的話題前，還是想申明下，在常規(guī)駕駛場景下，
人工智能 | 2026-02-25 09:35 評論世界模型經(jīng)歷了系統(tǒng)動力學階段（1960年～2000年）、認知科學階段（2001年～2017年）、深度學習階段（2018年至今），但將其應用到自動駕駛汽車上，還是近幾年才提出的。那世界模型是自動駕駛落地
人工智能 | 2026-02-25 09:32 評論在我們日常開車時，別人想要超車，只要確認后方、旁邊有沒有車，打個燈、稍微加速、換個車道就完成了。這一動作乍一看非常簡單，但對自動駕駛汽車來說，這個過程需要多方協(xié)調。 自動駕駛車輛要完成超車動作，必須經(jīng)
人工智能 | 2026-02-24 18:51 評論
