darknet_ros程序阅读

原创 已于 2024-03-21 10:35:17 修改 · 703 阅读 · 1 ·
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#自动驾驶 #opencv #计算机视觉

于 2021-11-24 11:37:08 首次发布
博客涉及自动驾驶和计算机视觉领域，提到了OpenCV。自动驾驶需借助计算机视觉技术实现环境感知等功能，OpenCV作为计算机视觉库，在其中发挥重要作用，助力自动驾驶系统更精准地处理图像和视频信息。

felynman
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darknet_ros 使用教程
zsy54577的博客
10-14 647
darknet_ros 使用教程
出现错误/usr/bin/ld: cannot find -lcuda，安装darknet_ros
weixin_42785799的博客
04-06 1485
先在终端中搜索： sudo find / -name "libcuda.so*" 我的会显示： [sudo] password for lau: /usr/local/cuda-9.0/doc/man/man7/libcuda.so.7 /usr/local/cuda-9.0/targets/x86_64-linux/lib/stubs/libcuda.so find: ‘/run/user/...
Jetson Xavier NX 实现 darknet_ros
capen的博客
05-13 1448
文章目录前言一、下载 darknet_ros 与 darknet？二、使用GPU和CUDA1.引入库2.读入数据三、编译ROS总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、下载 darknet_ros 与 darknet？ 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 二、使用GP
无人机目标检测 Darknet-ROS 学习（一）
Hugh_LAJ的博客
05-21 1680
在无人机上实现目标检测，使用的设备是`阿木实验室P200`，飞控是`PX4`，板载计算机是`TX2`，目的是在无人机有限的计算资源上实现快速准确的目标检测，并且可以将目标检测结果传输给无人机，帮助无人机进行感知融合，智能避障以及路径规划等扩展任务。
【问题解决】编译darknet_ros时报错：OpenCV 4.x+ requires enabled C++11 support
Tanglixi的博客
07-01 2092
分析：因为安装的ubuntu版本是20.04，对应安的noetic包里自带的是Opencv4.2，因此需要更改ros编译时使用的opencv版本。之后再安装一个Opencv 3.x的版本即可。文件，做以下更改：（注释掉的是源代码，后边是更改后的）
darknet_ros配置安装记录
wubing's 博客
12-20 3002
1.下载： darknet_ros 直接下载zip就行，解压到ros环境下，会有三个文件夹，darknet是yolo作者写的框架，如果里面是空的，点击此处下载，然后进行编译。 2.安装过程遇到的问题 2.1 库文件找不到。 darknet_ros 在编译过程中会提示找不到有关的头文件。 报错文件为 /home/faris/learn_ros/src/darknet_ros-master/darknet_ros下面的： 提示找不到下列的头文件： extern "C" { #include <sys/
ROS下实现darknet_ros目标检测
Cade的博客
02-15 3568
ROS工作空间下的目标检测项目实现
ROS智能车实现darknet_ros检测物体
missbearC的博客
07-05 8694
文章目录一、搭建智能车环境1、下载包以及编译1.1、下载源码包1.2、编译1.3、错误解决（1）、controllers相关（2）、driver_base相关（3）、ackermann_msgs相关（4）、Could not find a package configuration file provided by "OpenCV"（5）、findLine.cpp找不到头文件2、启动仿真2.1、运行小车模型2.2、运行赛道3、自己建立赛道3.1、建立与保存地图3.2、修改文件4、通过自己建立的赛道进行gma
darknet_ros加速--使用GPU和CUDA
小弱鸡的博客
09-09 3960
更改darknet_ros文件里面的Makefile编译文件 参考教程：ubuntu下darknet的gpu配置(包含ros下的)当然这个是不完整的，不然我也没有必要重新写一份了。还有这个教程：darknet_ros +yolov3+Basler camera 实时目标检测环境配置（Ubuntu16.04+ROS kinetic），后面我会大致的讲一下。 第一处:更改Makefile前两行GPU和CUDNN的配置： 把0改成1 这里需要说明一下：ros-kinetic版本自带的opencv是3....
darknet_ros +yolov3+Basler camera 实时目标检测环境配置（Ubuntu16.04+ROS kinetic）
weixin_42469289的博客
08-14 3549
一、开发环境配置 （1）ubuntu16.04 +ROS kinetic安装 （2）Ubuntu16.04+ROS kinetic +Basler_camera环境配置以及相机标定 二、darknet_ros下载与环境配置 1.代码下载 代码Github主页：https://github.com/leggedrobotics/darknet_ros 下载命令： mkdir -p darknet_ros_yolov3/src cd darknet_ros_yolov3/src git clone --recu
darknet_ros源码解析（一）-代码配置
zhanghm1995的博客
11-22 5118
YOLO（You Only Look Once） 作为一个检测速度非常快，检测目标种类极其丰富的深度学习算法，受到了非常多的研究人员和深度学习爱好者的青睐。 网上有关darknet(YOLO算法的框架)的代码已经有非常详细的博客介绍，但因为平时喜欢在ROS框架下进行算法开发，便于做一些实际应用，所以就想要在能够在ROS框架下使用YOLO，所幸已经有大牛将YOLO写成了非常好用ROS包——darkn...
darknet_ros(yolo移植到ros系统)代码分析
mxdsdo09的博客
01-24 7237
     darknet_ros就是darknet在ros操作系统下的版本，即在ros下使用yolo进行目标检测。 首先对其文件分类：.launch文件是ros格式的roslaunch文件；src文件夹下的就是它的主要代码，把ros和darknet结合起来的部分；cfg文件是放各种yolo网络的配置，weights文件夹是放置网络权重。 这些yaml文件是设置ros参数以及决定在ros...
无人机目标检测 Darknet-ROS 学习（三）
Hugh_LAJ的博客
05-26 1474
上一节已经讲解了Darknet-ROS项目工程里各个文件的大致作用以及ROS节点之间的相互关系，希望可以帮助理解yolo是如何在ROS平台上运行的。这一节来更加细致的学习一下相机D455和yolo的使用以及Darknet-ROS的运行。
《自动驾驶与机器人中的slam技术:从理论到实践》笔记——ch7（4）
qq_74174950的博客
12-30 768
主要是通过激光雷达获取环境三维点云（也可以选择IMU、轮速计来进行辅助传感），软件核心模块是前端点云配准帧间匹配、实现相邻点云的对齐（可以先找到最近邻（暴力最近邻、栅格和体素法、二分树与k-d树、四叉树和八叉树），之后进行拟合（直线拟合、平面拟合））进行基础点云处理，处理完之后进行点云匹配（使用点到点ICP、点到线ICP、似然场法的匹配方法），之后利用栅格地图的方法建立子地图，可使用关键帧或者是体素的方法将子地图拼接构建成局部地图，并使用回环检测来进行地图优化。去畸变是去当前帧激光点云的畸变。
51c自动驾驶~合集64
whaosoft~aiotの开发板商城
01-04 690
推理时，DriveLaW-Video 首先将历史帧、文本提示等编码为潜在特征并进行去噪生成视频，同时，其中间层的潜在特征被提取出来作为关键的感知信号，连同自车状态、高层指令一起输入给 DriveLaW-Act，后者通过流匹配（Flow Matching）生成最终的平滑轨迹。一个完全预训练的生成器比没有经过驾驶域预训练的生成器带来了 +3.2 PDMS 的提升，这表明更大的语料库加深了模型对驾驶物理规律的掌握，并转化为更强的规划能力，表现出明显的规模定律（scaling law）。
自动驾驶-人工驾驶混行在无锡典型瓶颈路段的微观-宏观耦合仿真研究
huanghm88的专栏
01-05 121
自动驾驶-人工驾驶混行交通仿真研究摘要 本研究针对无锡典型瓶颈路段，构建了自动驾驶(AV)与人工驾驶(HV)混行交通的微观-宏观耦合仿真系统。采用Python开发，结合SUMO微观仿真与宏观交通流理论，实现了多尺度交通分析。研究重点考察了梁溪大桥匝道、太湖大道交叉口等无锡典型瓶颈在不同AV渗透率下的交通特性变化。仿真结果表明：当AV渗透率达30%时，瓶颈路段通行能力提升15-22%；渗透率达70%时，拥堵延误减少40%以上。研究揭示了混行环境下AV渗透率、车联网通信能力等因素对交通效率的影响机制。
为何高阶自动驾驶偏爱 Raw Sensor？
最新发布
yuanmenghao
01-05 497
高阶自动驾驶系统普遍选择输出原始RAW数据的摄像头而非自带ISP处理的智能摄像头，这源于对信息完整性和算法自由的追求。RAW数据保留了12-14位光强信息，支持端到端AI训练和多摄协同HDR，而ISP处理会丢失动态范围并引入非线性失真。尽管RAW传输需要更高带宽（如8MP@30fps约3Gbps），但GMSL等高速接口能胜任。特斯拉、小鹏等L3+方案均采用Raw Sensor+中央ISP架构，而智能摄像头仍适用于L2及环视等场景。Raw Sensor为算法演进提供了原始信号基础，是实现真正机器视觉的关键。
小鹏汽车端到端自动驾驶技术深度研究报告
luoganttcc的博客
01-04 743
小鹏汽车发布第二代VLA系统，实现端到端自动驾驶技术重大突破。该系统创新性地去除传统"视觉-语言-动作"架构中的语言转译环节，直接从视觉信号生成动作指令，响应速度提升300%。依托3万卡云端算力集群和720亿参数基座模型，训练数据量达1亿clips，覆盖场景相当于人类驾驶65000年。配合自研图灵AI芯片(总算力2250TOPS)，在22公里复杂路况测试中实现98%智驾占比和0接管。计划2026年Q1向Ultra车型全量推送，目前已覆盖全国2595个城市无图区域。小鹏坚持"跳过
自动驾驶汽车与人工驾驶汽车混行对交通影响的研究方案：基于宏观-微观耦合仿真的多场景分析
huanghm88的专栏
01-05 35
本研究提出一个宏观-微观耦合仿真框架，探究自动驾驶汽车（AV）与人工驾驶汽车（HV）混行交通的影响。通过扩展元胞传输模型（宏观）和SUMO仿真（微观），分析特定场景（如高速公路匝道、施工路段、隧道入口）在不同AV渗透率下的通行效率、拥堵机制及冲突变化。研究重点关注无信号灯交叉口的路权分配演化及高风险微观行为交互模型，探索最优AV比例。预期结果显示：协同模式AV在适当渗透率下可提升效率15%-25%，施工路段存在最佳AV比例（40%-50%），高AV渗透率交叉口可能形成"虚拟信号"通行流。
darknet_ros话题
07-22
- **硬件优化**：如引用[1]所述，当资源不足时，只运行 darknet_ros 程序测试是否卡顿。如果卡顿，可升级 GPU 或使用轻量模型（如 YOLO-tiny）[^1]。 - **消息未发送问题**：引用[1]提到，darknet_ros 可能未发送...
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