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最新推荐文章于 2025-07-08 15:02:03 发布
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端到端自动驾驶：特斯拉FSD Beta技术拆解
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
10-25 18万+
端到端自动驾驶：特斯拉FSD Beta技术拆解 ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，这篇文章围绕特斯拉FSD Beta的端到端自动驾驶技术展开，先介绍端到端自动驾驶的定义、与传统方案的区别及FSD Beta的特点，再阐述其硬件基础、技术架构，解析关键技术，还涉及训练数据与标注、安全与冗余设计、实际应用场景与挑战以及技术迭代与更新等内容，展现了该技术的多方面情况。
自动驾驶---Tesla FSD Version 13
智能汽车人的博客
12-31 2237
自从2022年之后，特斯拉并没有再进行过AI Day的活动，其自动驾驶路线也只有内部工程师，或者和特斯拉工程师有接触的同行才略知一二，截止到目前位置特斯拉是否真的已经实现一段式端到端仍然无法确定。但FSD在13的版本中，通过引入新的视频处理能力、提升数据处理和训练能力、降低系统延迟、改进用户界面和泊车能力，以及增加音频输入，显著提高了自动驾驶系统的性能和用户体验。
Tesla的FSD 架构设计
WSSWWWSSW的博客
07-04 2696
特斯拉的FSD（完全自动驾驶）架构设计以，结合和，形成了一套高度集成的系统。
特斯拉FSD详解
weixin_43163941的博客
03-18 1120
纯视觉方案：采用8个摄像头（360°视野，最远250m探测），用OccupancyNetwork建模环境并预测运动，BEV生成鸟瞰图辅助决策。使用Transformer处理连续帧的视觉图像组成的时序数据，端到端训练从图像到控制指令（转向、加速减速）。
特斯拉FSD软件进化史
自动驾驶实战
08-20 2189
特斯拉FSD自动驾驶是以摄像头为核心的纯视觉解决方案。纯视觉方案的最初设计灵感来自对人类视觉的研究；即人眼睛搜集的信息到达视网膜后，经过大脑皮层的多个区域、神经层，最终形成生物视觉，并在脑中生成图像。特斯拉的目标就是通过算法、软件及硬件来设计汽车的视觉皮层，建立像人脑一样的、基于视觉的计算机神经网络系统。历经十年，特斯拉自动驾驶软硬件系统不断进化。
特斯拉FSD硬件进化
自动驾驶实战
08-21 3291
FSD 芯片主要由 CPU、GPU 和 NNA（神经网络加速单 元）三个计算模块，以及各种接口，片上网络等组成，其中 CPU 由三组四核 ARM Cortex-A72 架构组成，主频 2.2GHz，主要用于通用的计算和任务，GPU 支持 16/32 位浮点运算，算力为 600GFlops，主要用于轻量级的后处理任务，NNA 包括 2 个 NPU（神经网络处理器），每个 NPU 都封装了 32MB 的 SRAM。此外，HW4.0 主板增加了 4D 毫米波雷达接口（代号 Phoenix），但未配置超声波雷达。
Ext2Fsd-0.53：在Windows下访问Linux文件系统
weixin_35826166的博客
07-08 1457
系统托盘功能允许用户通过点击托盘图标快速访问软件的主要功能，从而提高工作效率。在Ext2Fsd-0.53.exe中，可以通过以下步骤自定义系统托盘选项：打开设置菜单：在软件主界面，点击“设置”选项进入自定义配置界面。配置系统托盘：在“系统托盘”子菜单中选择开启或关闭相关功能，并设置快捷操作。保存配置：修改完成后，保存配置并退出设置菜单。Ext2Fsd-0.53.exe允许用户通过网络访问Linux文件系统，并提供安全权限的自定义配置。
FSD自动驾驶泛谈
flomingo1的专栏
04-30 1735
FSD是特斯拉的自动驾驶技术，旨在使车辆能够在没有人类驾驶员干预的情况下进行导航和驾驶。该系统通过先进的感知系统、算法和机器学习技术，实时分析道路环境和交通状况，预测潜在风险并采取相应的安全措施。FSD技术能够实现车辆的智能调度和优化行驶路线，提高道路通行效率，同时减少拥堵和等待时间。
马斯克再掀行业革命！特斯拉 FSD 开放授权，汽车业迎来 “安卓时刻”
欢迎来到运通链达的官方博客！我们深度探讨人工智能技术与应用，贯彻科技向善理念，推动科技进步与社会福祉和谐共生。
05-27 1063
【摘要】特斯拉FSD开放授权，标志着汽车行业迈入“安卓时刻”，推动智能驾驶生态协同。本文深度剖析FSD技术壁垒、行业变革、社会影响及未来挑战，展望全球智能汽车新格局。
精选资源
FSD50K_baseline:FSD50K数据集的基准系统
05-15
FSD50K_baseline 该存储库将包含以下用于基准实验的代码。 如果您使用此代码或其一部分，请引用： Eduardo Fonseca，Xavier Favory，Jordi Pons，Frederic Font，Xavier Serra，“ FSD50K：人为标记的声音事件的...
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linux磁盘读写工具ext2fsd-0.69
03-13
Linux磁盘读写工具Ext2Fsd-0.69是一款专为Windows系统设计的实用程序，它允许用户在Windows环境下直接访问和操作Linux文件系统，尤其是EXT2、EXT3和EXT4这三种常见的Linux文件系统。这款工具对于那些需要在Windows和...
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ext2fsd-0.69 Windows 系统下的ext2/3/4 分区读写工具
06-30
linux磁盘读写工具ext2fsd-0.69 这是一款可以在Windows =10下读取Linux ext2 ext3 和 ext4 系统分区的小工具，可以实现在 Windows 系统中挂载 Linux 分区的目的,并可以像在Windows磁盘一样在Linux分区中读写数据，...
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
fsd安装
07-17
在您提到的FSD（全称可能为Full Self-Driving，完全自动驾驶）软件或相关工具的安装过程中，需要明确的是，FSD通常是指特斯拉（Tesla）在其车辆中提供的自动驾驶功能，而不是一种可以随意下载和安装的第三方软件。如果您是指特斯拉FSD功能的安装或激活，请注意以下几点： 1. **特斯拉FSD功能是通过车辆OTA更新提供的**。如果您已经购买了FSD功能，系统会在有新版本时自动推送更新。您可以在车辆的“控制”>“软件”菜单中查看当前软件版本及更新状态[^1]。 2. **FSD功能的购买和激活**：在部分国家和地区，用户可以在购车前或购车后通过特斯拉官网或应用程序购买FSD套件。一旦购买成功，系统将自动为您激活该功能，并在后续的OTA更新中获得最新的自动驾驶功能增强[^1]。 3. **开发者或技术爱好者对FSD系统的探索**：如果您是开发者或技术爱好者，希望研究FSD系统的底层逻辑或进行定制开发，通常需要通过逆向工程、开源项目或第三方工具来实现。例如，社区中存在一些开源项目尝试模拟或扩展特斯拉FSD的功能，如Openpilot等。这些项目通常需要具备一定的编程能力和硬件知识，并且可能存在法律和技术风险。具体安装步骤通常包括下载源代码、配置编译环境、刷入设备等流程。具体操作可参考项目的GitHub页面或相关技术论坛[^1]。 4. **第三方工具和软件**：如果您希望使用与FSD相关的辅助工具或模拟器，可以考虑以下几种方式： - 使用特斯拉官方API进行数据读取和远程控制，需注册开发者账号并获取API密钥。 - 使用开源社区提供的工具链，如teslausb、teslamate等，这些工具可以帮助您记录行车数据、分析驾驶行为等。 - 模拟器方面，可以使用如CARLA等开源自动驾驶仿真平台，结合FSD相关的算法模型进行测试和研究。 ### 安装示例（以Openpilot为例） ```bash # 克隆Openpilot仓库 git clone https://github.com/commaai/openpilot.git # 进入项目目录 cd openpilot # 安装依赖项（适用于Ubuntu系统） sudo apt-get update sudo apt-get install -y python3-pip python3-venv libgl1 libsm6 # 创建虚拟环境并激活 python3 -m venv venv source venv/bin/activate # 安装Python依赖 pip install -r requirements.txt # 编译和运行 make ./run.sh ``` 以上步骤仅为简化示例，实际安装过程可能涉及更多细节配置和硬件适配。 ---
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