目前智驾决策规划控制方向是否还有前途？

最新推荐文章于 2025-11-05 08:02:06 发布
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自动驾驶之心是国内领先的技术交流平台，关注自动驾驶前沿技术与行业、职场成长等。我们成立了一系列的技术交流群，涉及：语义分割、车道线检测、2D/3D目标跟踪、2D/3D目标检测、BEV感知、多模态感知、Occupancy、多传感器融合、transformer、大模型、点云处理、端到端自动驾驶、在线地图、SLAM、光流估计、深度估计、轨迹预测、高精地图、NeRF、Gaussian Splatting、规划控制、模型部署落地、自动驾驶仿真测试、产品经理、硬件配置、AI求职交流等多个方向！

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51c自动驾驶~合集57
whaosoft~aiotの开发板商城
06-03 1397
多目标多头蒸馏模块：我们看到轨迹模仿学习之后的轨迹还过了其他的MLP，这就是其他头，它的目标也是不一样的，第一个是跟碰撞相关的，第二个是跟行驶区域相关的，第三个是跟舒适度相关的，也就是说不同的评判指标都有一个teacher，之前的模仿学习就是人类的teacher，那么这些teacher是怎么来的呢？本文作者提出的新的范式，就是规划模块是多模的输出，同时，目标也是多样性的，即不仅是GT的轨迹也同时引入了更多的正样本，由不同的专家给出的。还是那句话，小米汽车的成功，是小米价值观，小米模式，和小米方法论的成功。
51c自动驾驶~合集4
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10-31 1728
我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/12413878迈驰&旷视最新MCTrack：KITTI/nuScenes/Waymo三榜单SOTA1. 写在前面&出发点自2016年SORT[1]算法提出以来，多目标跟踪任务已经经历了多年的发展，从最初的TBD(Tracking-By-Detection)范式发展到TBA(Tracking-By-Attention), JDT(Joint-Detection-Tracking)等范式，从单模态到多模态跟踪，从2D跟踪发展到
都在搞端到端了，传统规控还有未来么？
CV_Autobot的博客
05-24 972
自动驾驶的规划控制主要是怎么做的？自动驾驶一般分为感知、预测、规划和控制四大基础模块，各个模块各司其职、分工明确，今天自动驾驶之心就和大家聊聊规划控制。一般来说规划控制的目的有两个：一是对车辆运动进行全局规划（从地点A到地点B运行路线）、行为决策（判断变道还是超车等）、局部规划（规划局部行驶轨迹，规避障碍物等）；二是精准控制车辆按规划轨迹行驶。端到端趋势下，传统规控还有未来么？特斯拉FSD V12...
年终总结！2024年自动驾驶热门方向综述汇总
CV_Autobot的博客
01-07 714
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> 点击击进入→自动驾驶之心『星球vip』技术交流群2024年是新能源行业和自动驾驶发展波澜壮阔的一年，有玩家出局也有玩家后来居上。2025年技术走向如何？行业走向如何？谁都说不好，洪流之下我们能做好的就是不断夯实自己的技术壁垒。只有自身能力过硬，才能在震荡中求生存，在起伏中谋发展。今天自动驾驶之心就和大...
理想智驾逆袭往事：端到端的百日冲刺
CV_Autobot的博客
11-05 84
他在部门大群里发出一则简短的招募贴，并未点明是端到端项目，而是这样写道：我们正在启动一个秘密项目，难度极大，风险极高，也不一定能成功。这次，郎咸朋没有使用黄畅研发出的“世界上最先进的模型”，只使用了普通的开源CNN框架，结果以一训练，识别率直接冲到了 90%。夏中谱的优势在于，他是一个对自动驾驶全领域、全技术都非常精通的人，清楚地知道每个模块的短板在哪里（以前每个模块都是独立的，一个的短板就是整体的短板），并能通过全局思维，将一个模块的短板用其它模块弥补，使各个模块形成合力，从而实现全局最优。
高精地图对自动驾驶来说有多重要？
3D视觉工坊
10-05 3366
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达“高精地图对自动驾驶来说有多重要？在自动驾驶上和一般的导航地图有什么区别？”1YiLu目前阶段而言非常重要，但现在也有不需...
自动驾驶将驶向何方？大模型（World Models）自动驾驶综述
自动驾驶实战
08-02 2241
自动驾驶系统的开发是一个技术与哲学的双重挑战，核心在于模拟人类的直觉推理和常识。尽管机器学习在模式识别上取得了进展，但在复杂情境下仍存在局限。人类决策基于感官感知，但能预见行动结果和预判变化，这是机器难以复制的。世界模型是解决这一差距的关键，它模仿人类的感知和决策，使系统能预测和适应环境。这一概念从70年代的控制理论发展而来，与模型预测控制（MPC）紧密相关，并受到心理模型理论的支持。神经网络的发展，尤其是循环神经网络（RNN），为动态系统建模提供了新深度，促进了对环境交互的理解。
今天就谈谈端到端自动驾驶的因果关系，如何通俗易懂的解释分析？
CV_Autobot的博客
07-12 1818
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个方向学习路线今天自动驾驶之心分享一篇端到端最新的工作—DriveInsight！谈谈端到端自动驾驶的因果关系。如果您有相关工作需要分享，请在文末联系我们！自动驾驶课程学习与技术交流群事宜，也欢迎添加小助理微信AIDriver004做进一步咨询>>点击进入→自动驾驶之心『端到端自动驾驶』技术交流群论文作者|J...
学习华为熵减模型：激发组织活力（系列之三）
Peter_Changyb的博客
01-17 3180
任总杭州讲话：华为公司怕平衡，要把奖励和机会向成功者、奋斗者、业绩优秀者倾斜，大胆倾斜。我们要拉开差距，后进者就有了奋斗的方向和动力，组织才会被激活。
自动驾驶仿真工程师，有哪些职业进阶方向？
CV_Autobot的博客
09-01 2048
作者|李慢慢 编辑| 车路漫漫点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【仿真测试】技术交流群本文只做学术分享，如有侵权，联系删文大家好，我是李慢慢。这篇文章不聊技术，聊聊职业路。从本公众号创办至今，两年多来我一直在分享一些自动驾驶仿真工程师的实用技能，110多篇原创不知道有帮助到你们多少呢？（看每篇文章的分享量，想来效果也不会太差吧）。不过我...
【第9期】自动驾驶出租车到底“破坏力”几何？麦肯锡这份报告告诉你 ...
weixin_33890499的博客
02-08 227
雷锋网新智驾按：自动驾驶汽车到底要走向何方？是继续维持现状由私人拥有？还是全面转向出租车运营？ 现在谁都说不准。不过，从各家巨头的动向来看，自动驾驶出租车恐怕会成为未来一段时间的主流。麦肯锡认为：自动驾驶出租车是汽车行业的未来。在本文中，麦肯锡将用大量使用案例解释它做出这一判断的原因。本文由雷锋网(公众号：雷锋网)新智驾编译。 未来 20 年...
51c自动驾驶~合集39
whaosoft~aiotの开发板商城
12-04 1950
我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/12707676大幅超越所有SOTA！地平线DiffusionDrive：生成式方案或将重塑端到端格局？近年来，由于感知模型的性能持续进步，端到端自动驾驶受到了来自工业界和学术界的广泛关注，端到端自动驾驶算法直接从原始传感器采集到的信息输入中学习驾驶策略。这种基于数据驱动的方法为传统的基于规则的运动规划提供了一种可扩展且强大的替代方案，而传统的基于规则的运动规划通常难以推广到复杂的现实世界驾驶环境。为了有效地从数据中学习驾
图神经网络 图像处理,神经网络与图像处理
m0_54846070的博客
08-30 2489
神经网络的云集成模式还不是很成熟，应该有发展潜力，但神经网络有自己的硬伤，不知道能够达到怎样的效果，所以决策支持系统中并不是很热门，但是神经网络无视过程的优点也是无可替代的，云网络如果能够对神经网络提供一个互补的辅助决策以控制误差的话，也许就能使神经网络成熟起来1人工神经网络产生的背景自古以来，关于人类智能本源的奥秘，一直吸引着无数哲学家和自然科学家的研究热情。Jenkins等人研究光学神经网络，建立了光学二维并行互连与电子学混合的光学神经网络，它能避免网络陷入局部最小值，并最后可达到或接近最理想的解；..
51c自动驾驶~合集50
whaosoft~aiotの开发板商城
02-11 1102
我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/13756479
基于C语言与AG32VF303单片机的智能输液器控制系统设计（含ESP8266 WIFI模块、PCB及源码文档）
12-03
本设计实现了一种基于AG32VF303可编程逻辑器件与ESP8266无线通信模块的智能输液监控系统。该系统提供了完整的源代码、设计文档及印制电路板布局文件，适用于学术研究、教学实践或工程开发等应用场景。经过充分验证的程序代码具备较高的可靠性，可供后续扩展与二次开发参考。 系统硬件架构以AG32VF303为核心处理器，配合ESP8266模块构建无线通信链路。操作界面支持物理按键与移动终端远程控制两种交互模式，用户可根据实际需求灵活选择控制方式。主要功能模块包括：输液流速精确调节单元、药液温度恒温管理单元以及储液容器液位监测预警单元。 工程文件中已包含完整的电路板设计资料，可直接用于生产制造。该设计方案充分考虑了临床输液过程的实际需求，通过集成化的控制策略实现了输液参数的智能化管理。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
【自主多无人机系统通信模式选择的概率模型】基于动态环境中的实时数据做出决策，从而提高多无人机协同作业中的协作效果与任务成功率（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文提出了一种针对自主多无人机系统的通信模式选择概率模型，该模型能够基于动态环境中实时采集的数据进行智能决策，有效提升多无人机在协同作业中的协作效率与任务执行成功率。研究结合了不确定性因素的影响，采用Matlab实现算法仿真，构建了适应复杂环境变化的通信机制，重点解决了多无人机系统在动态环境下通信稳定性与可靠性的问题，具有较强的实用性和工程应用价值。; 适合人群：具备一定控制理论、通信系统或无人机相关背景，熟悉Matlab/Simulink仿真的科研人员及研究生；适用于从事多智能体系统、无线通信优化或协同控制方向的研究者。; 使用场景及目标：①应用于多无人机协同任务中的通信【自主多无人机系统通信模式选择的概率模型】基于动态环境中的实时数据做出决策，从而提高多无人机协同作业中的协作效果与任务成功率（Matlab代码实现）资源动态分配与模式切换；②为应对动态环境干扰下的通信中断问题提供决策支持；③提升复杂场景下无人机集群的任务完成率与系统鲁棒性； 阅读建议：建议结合Matlab代码深入理解模型实现细节，重点关注概率决策机制与实时数据处理流程，可进一步扩展至其他多智能体系统通信优化场景进行二次开发与验证。
UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-03
内容概要：本文主要围绕UWB-IMU与UWB定位技术的对比研究展开，基于Matlab代码实现，结合状态估计算法（如UKF、AUKF等）对两种定位方式的性能进行分析与比较。研究重点在于通过数据融合提升定位精度与稳定性，尤其适用于复杂环境下的高精度定位需求。文中提供了完整的仿真代码和实现方法，便于读者复现与扩展应用。此外，文档还列举了大量相关科研方向和技术服务内容，涵盖机器学习、信号处理、路径规划、电力系统等多个领域，展示了广泛的技术支持能力。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事定位技术、状态估计、传感器融合或相关科研UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高精度室内定位系统的设计与优化；②开展UWB与IMU融合定位算法的研究与验证；③学习和掌握卡尔曼滤波（如UKF、EKF）在实际定位问题中的应用；④为科研项目提供算法仿真支持和技术参考。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析，重点关注数据融合策略与状态估计实现过程，同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路。注意区分纯UWB与UWB-IMU融合方案的性能差异，深入理解IMU在补偿UWB信号缺失方面的关键作用。
基于Flask框架构建的弹幕微电影在线播放与互动平台_集成用户注册登录电影分类展示收藏评论弹幕实时发送与显示会员特权后台管理权限控制电影数据爬取与入库个人中心电影.zip
12-03
基于Flask框架构建的弹幕微电影在线播放与互动平台_集成用户注册登录电影分类展示收藏评论弹幕实时发送与显示会员特权后台管理权限控制电影数据爬取与入库个人中心电影.zip
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)
12-03
内容概要：本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开，涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制，并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程，所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术，提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用，如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法，以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解，展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群：具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础，从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生；熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标：①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模；②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题；③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率；④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法； 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程，关注算法实现细节与仿真结果分析，同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
智驾场景下的方向盘控制
06-13
这通常涉及横向控制（控制方向盘角度）和纵向控制（控制车速）的协同工作[^2]。 #### 3. 数据采集与训练 在某些情况下，可以通过数据驱动的方法优化方向盘控制策略。例如，使用OpenCV或其他计算机视觉工具采集驾驶...
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