【智路】智路OS Perception Lidar Service

gikod

已于 2024-09-17 10:29:51 修改

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分类专栏：智能交通文章标签：自动驾驶交通物流物联网边缘计算云计算

于 2024-09-15 22:46:48 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gikod/article/details/142290314

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15 篇文章

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Perception Lidar Service

https://gitee.com/ZhiluCommunity/airos-edge/raw/r2.0/docs/02_Service/Perception_Lidar_Service.md
Lidar感知模块的主要任务是接收激光雷达的点云数据，通过算法识别点云中的障碍物。

智路OS未提供Lidar感知的算法示例实现，请根据实际需求，基于Lidar检测框架自行实现。

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【智路】智路OS Perception Pipeline

我的博客

09-13

323

【代码】【智路】智路OS Perception Pipeline。

【智路】智路OS 服务组件开发

我的博客

09-17

1215

对于单相机检测模块，智路OS框架提供的输入是从camera视频解码的实时RGB图像数据，模块的输出为智路OS定义的感知障碍物结构化数据，单相机检测模块内部的算法和pipeline可以由开发者自定义。对于多传感器融合模块，智路OS框架提供的输入是多个传感器检测的感知障碍物结构化数据，模块的输出为智路OS定义的感知障碍物融合结构化数据，内部的相关的算法可以由开发者自定义。智路OS规定的传入Lidar感知的数据格式，开发者实现Perception接口时，根据传入的点云进行目标检测、跟踪等处理最终输出感知数据。

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【智路】智路OS 设备接入开发

我的博客

09-17

804

智路OS规定的写入RSU接入模块和RSU模块输出的数据格式，开发者在继承抽象基类RSUDevice后，调用内部的RSUCallBack将数据发送给智路OS框架，数据为从RSU接收的数据，例如BSM，智路OS框架会将需要RSU发送的数据通过WriteToDevice写入设备接入模块，接入程序解析数据并将编码后的数据发送给RSU。公共参数配置了每个路口的RSU、信号灯、相机、Lidar等设备的参数，在自定义实现中可以读取设备参数进行设备连接，智路OS会在调用Init接口时传入参数路径或结构数据。

【智路】智路OS Apollo Cyber RT API for Developers

我的博客

10-09

764

【代码】【智路】智路OS Apollo Cyber RT API for Developers。

自动驾驶时间同步

qt_dog的博客

04-10

1031

图像的时间戳是曝光触发时间；自动驾驶域控一般由多个芯片与多种类型的传感器组成，如：MCU + SoC + Camera + Lidar + Radar + USS + GNSS，其中 MCU/SoC/Camera/Lidar 等较为复杂的电子器械上一般自带专门的时间系统，由时间系统提供与时间相关的接口给到应用程序，这些时间系统间的时间需要保持一致。晶体振荡器每秒钟振荡几千至上百万次（振荡次数越多，时间间隔越精准），为时间系统提供较为精准的时钟信号，过程可以简单描述为：晶体每振荡N次，时间系统增加1纳秒。

理想汽车MindVLA自动驾驶架构核心技术梳理

最新发布

zhaoyqcsdn的博客

04-13

710

MindVLA通过。

自动驾驶的数据集以及yolov8和yolop

qq_44089890的博客

04-12

765

网络全部是分割了没有检测。自动驾驶的车道线和可行驶区域在数据集中的表示自动驾驶系统中的车道线和可行驶区域的表示方式主要有以下几种：基于几何模型：使用几何模型来描述车道线和可行驶区域的形状和位置，例如直线、曲线、多边形等。车道线和可行驶区域的几何模型可以通过传感器获取的数据进行拟合和计算，例如摄像头图像、激光雷达点云等。基于图像分割：使用图像分割技术来将图像中的像素分为不同的类别，例如车道线、道路表面、背景等。这种方法通常需要使用深度学习模型进行训练，以提高分割的准确性。基于语义地图：使用语义地图来描述车道线

【自动驾驶 && 机器人】速度规划 |梯形/S型速度曲线

BigDavid123的博客

04-13

本文简要介绍了速度规划常用的T型和S型速度曲线

51c自动驾驶~合集17

whaosoft~aiotの开发板商城

04-13

331

行人检测是自动驾驶等应用中的一项重要任务，然而在低照明场景（如夜间），可见光（RGB）摄像头难以单独检测到行人，因此跨光谱融合方法显得尤为重要，利用热成像和可见光摄像头的互补信息提升检测效果。此外，行人视频数据中的顺序运动信息也强调了结合空间和时间信息的重要性，以提高检测性能。虽然多模态融合和时空建模已取得一定进展，但跨光谱时空融合仍有待进一步研究。已有的方法主要集中在单帧的跨光谱空间融合，或多帧单模态输入。

边缘计算革命：低功耗GPU在自动驾驶实时决策中的应用

像风一样自由

04-08

1038

自动驾驶系统需在30ms内完成环境感知、路径规划与车辆控制的全流程闭环‌。传统云端计算受限于网络延迟（通常>100ms）和带宽瓶颈，难以满足实时性要求。而边缘计算设备通过本地化部署，可实现多传感器融合（激光雷达+摄像头+毫米波雷达）的实时处理，典型场景下系统响应时延可压缩至20ms以内‌。

自动驾驶“无图化”开源框架争议：技术革新还是行业风险？

水务人

04-10

416

自动驾驶技术正经历从"高精地图依赖"向"无图化"的范式转变，而开源框架的兴起加剧了行业技术路线之争。本文系统性探讨无图化技术原理、开源框架的核心争议及其对产业链的影响：首先解析无图化的感知-决策技术栈演进，其次对比分析特斯拉FSD、华为ADS等典型方案的实现差异，进而聚焦开源框架引发的数据安全、责任归属与标准化缺失三大核心矛盾。研究揭示，无图化技术虽显著降低部署成本，但开源生态的不可控性可能引发算法同质化与安全漏洞扩散。最后提出建立开源协议分级制度、强化场景测试验证体系等解决方案，为行业健康发展提供决策参考

腾讯云发布交通物流数字底座助力推动智能化转型和融合创新发展

csdnsqst0046的博客

09-07

421

腾讯TCE向上提供池化服务，向下纳管异构硬件，充分复用公有云能力，覆盖计算、存储、网络、安全、数据库等近百个产品，在安全可靠的前提下，针对交通不同阶段不同方向业务的异构部署特征，为交通企业提供了安全、可靠、高效的云服务。近年来，交通物流行业持续与数字技术融合，智慧交通、智慧物流取得了显著的成绩。腾讯云副总裁李学朝表示，腾讯云顺应交通物流行业智能化转型趋势，以及国家融合创新发展布局，希望通过打造这样一个数字底座，助力推动行业转型升级，同时腾讯云也希望将底座能力开放给生态伙伴，共同服务好客户，实现协作共赢。

物联网|无人自助台球厅源码|哪些框架支持多设备连接？

04-09

1027

中小型项目：优先采用Spring Boot + Netty + MQTT协议栈，成本低且扩展灵活。大型分布式系统：推荐使用阿里云IoT Platform或ThingsBoard，结合Kafka实现高可用架构。参考资料适合小型智慧共享台球厅的物联网框架物联网设备连接与安全管理实践。

AI与5G的融合：如何实现更快速、更智能的物联网应用？

HUIBUR的博客

04-10

629

AI与5G的融合，使物联网设备具备更强的自主学习和决策能力，数据传输速率和稳定性大大提高，实现智能响应。AI可对物联网设备进行数据分析与预测，自动化决策，设备自主学习。未来，AI+5G将推动物联网的变革，实现智能、高效、安全的万物互联。

MQTT协议：IoT通信的轻量级选手

SlientICE的博客

04-08

1285

MQTT协议是一种轻量级的发布/订阅通信协议。MQTT通信包括连接建立、订阅、发布和断开等过程。MQTT基于TCP/IP，其通信过程涉及多种控制包和数据包。ESP32S3可以通过MQTT协议接收消息来控制IO9引脚上的LED。想象一下，如果互联网是一个繁忙的城市，那么MQTT就像是一个高效的快递系统。而传统HTTP通信？那就是你不得不亲自上门取包裹的情况！

十三种物联网/通信模块综合对比——《数据手册--物联网/通信模块》

XU157303764的博客

04-10

737

物联网／通信模块用于将USB接口转换为其他类型的接口，如串口、并口等，实现不同设备之间的通信。常用于计算机与外部设备（如打印机、扫描仪等）的连接，以及数据传输和设备控制。通过无线电波与RFID标签进行通信，实现标签信息的读取和写入。广泛应用于物流、仓储管理、门禁系统、身份识别等领域。支持2G、3G、4G、5G网络通信，实现设备与移动网络的连接，进行数据传输和通信。：适用于移动设备、智能穿戴设备、物联网设备等需要移动网络连接的场景。基于LoRa（Long Range）技术，实现低功耗、长距离无线通信。

物联网卡（NB-IoT/4G）技术详解

A2321161581的博客

04-10

722

物联网卡（IoT SIM卡）是专为物联网设备设计的流量卡，支持NB-IoT、4G Cat.1等低功耗广域网络（LPWAN），广泛应用于智能烟感、共享设备、车联网等领域。

KaiwuDB：面向AIoT场景的多模融合数据库，赋能企业数字化转型

net core ，前端，python 全栈开发

04-10

809

分布式架构：支持水平扩展，满足海量数据处理需求多模融合：同一实例可同时建立时序库和关系库，实现多模数据统一管理原生AI支持：内置AI能力，驱动数据自治和价值挖掘高性能时序处理：针对时序数据场景进行深度优化产品广泛应用于工业物联网、数字能源、车联网、智慧矿山等领域，为企业数字化转型提供坚实的数据基座。KaiwuDB凭借其多模融合、原生AI、高性能时序处理等独特优势，正在成为AIoT时代企业数据管理的新选择。无论是降低总体成本、提升数据价值，还是简化运维管理，KaiwuDB都展现出了卓越的产品价值。

企业安全用电智能物联网断路器功能参数介绍

Acrel0010的博客

04-10

634

适用于交流 50Hz/60Hz，额定交流电压至 460V，额定电流至 125A 的线路中，监测线路电流、电压、剩余电流、频率、电量、进线温度、环境温湿度等数据实现过电流保护、漏电保护、过欠电压保护、缺相保护、过欠载保护、短路保护、线路打火保护、过温保护、计量监测、谐波分析等功能。要解决这些难点，需要采用智能化、数字化、一体化的监测系统，如接入物联网漏电断路器（智能空开）、部署电能质量分析仪、温湿度传感器、火灾预警装置，并通过统一云平台或APP实现远程监控、预警联动、历史分析与智能运维。

unity perception

03-30

### Unity Perception 功能介绍 Unity Perception 是一款由 Unity 提供的工具包，主要用于生成训练机器学习模型所需的数据集[^1]。它特别适合于基于相机的用例，能够模拟各种传感器输入并生成高质量的合成数据。以下是其主要功能： #### 数据标注支持 Unity Perception 支持多种自动化的数据标注方式，包括但不限于边界框、语义分割图以及实例分割图。这些标注可以直接通过内置的感知组件完成，无需手动操作。 #### 场景随机化为了提高生成数据的质量和多样性，Unity Perception 提供了强大的场景随机化功能。这允许开发者轻松调整光照条件、材质纹理以及其他环境参数，从而创建更加多样化且具有挑战性的训练样本集合[^3]。 #### 插件集成作为 Unity 游戏引擎的一个扩展插件，Perception 可以与其他 Unity 工具和服务紧密结合工作。例如，在某些项目中可以配合 Ray Perception Sensor 来增强对象检测能力[^2]；或者利用 State Machines 和 Behavior Trees 实现更复杂的交互逻辑设计。 #### 使用案例说明对于具体应用场景而言，如果是在虚拟现实(VR)领域开发，则可能还需要考虑如何处理来自外部设备(如HTC Vive控制器)的位置信息更新问题。此时可以通过修改 SteamVR_TrackedObject 脚本来实现自定义身体部位跟踪效果[^4]。 ```csharp // 示例代码展示如何重写SteamVR_TrackedObject部分功能来适配特定需求 public class CustomTracker : MonoBehaviour { public Transform body; void OnNewPoses() { // 原始位置赋值被禁用 // pose.pos = transform.position; if (body != null){ body.localPosition = new Vector3(pose.pos.x, pose.pos.y, pose.pos.z); } } } ``` 以上就是关于 Unity Perception 的一些基本信息及其潜在用途概述。希望对你有所帮助！