【RoadRunner】自动驾驶模拟3D场景构建 | 软件简介与视角控制 在使用 RoadRunner 进行场景编辑时，视角控制是一个重要的功能，能够帮助用户高效地导航和操控复杂的 3𝐷 环境。通过上述方法，用户可以轻松地旋转、放大、缩小以及移动视角，从而准确定位和调整场景元素。掌握如何将视角框定在选定对象上以及根据光标位置调整视角，有助于提升工作效率。此外，用户可以根据需要切换透视和正交投影，以实现不同的视觉效果和精确度。  通过快捷键和鼠标操作的结合，用户能够灵活地设置视图方向，确保以最佳的角度进行场景设计。

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自动驾驶决策规划(五)——速度规划 图2-1图2-2图2-3静态障碍物演示。

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MATLAB/Simulink全景应用解析：从自动驾驶到航天控制的跨领域创新引擎 摘要：MATLAB/Simulink作为工程领域多学科建模与仿真的核心平台，已深度渗透汽车、航空航天、工业自动化等七大领域。本文系统阐述其在15+细分场景的应用实践，通过28个完整代码示例、18张技术图表及12个工业案例，揭示从算法设计到硬件部署的全流程。某车企应用案例显示，基于Simulink的自动驾驶系统开发使研发周期缩短42%，某航天项目实现90%成本节省。文中涵盖多域建模原理、代码生成技术及行业最佳实践，为工程师提供从理论到工程的一站式指南。

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【自动驾驶】针对低速无人车的线控底盘技术 【自动驾驶】针对低速无人车的线控底盘技术

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自动驾驶学习——RTK（实时动态差分定位） 定义RTK是实时动态差分定位技术的简称，通过基准站（固定已知位置）与流动站（车载接收器）的协同工作，利用载波相位差分算法消除卫星信号误差，实现厘米级定位精度。工作原理基准站修正误差：基准站接收卫星信号，计算实际位置与卫星信号的误差（如电离层延迟、卫星钟差等），并通过无线通信（如4G/5G）将修正数据发送给流动站。流动站实时解算：流动站结合自身接收的卫星信号和基准站的修正数据，利用载波相位差分技术解算精确位置。载波相位波长更短（约19厘米），相比传统伪距测量（米级误差），显著提升精度。多系统兼容。

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《乘用车自动紧急制动系统（AEBS）性能要求及试验方法》（GB/T 39901—2021）——解读自动驾驶相关标准法规 采用FMEA、FTA等方法分析潜在危害，定义安全完整性等级（ASIL），并验证系统在故障状态下的反应。：以30 km/h测试，车辆不得碰撞，预警阶段速度下降≤15 km/h或30%车速（取高值）。：检测到前方车辆（静止、移动或制动目标）时，至少通过两种模式（声学、触觉、光学）预警。：车辆以30 km/h驶向静止目标，中心线偏差≤0.5 m，距离≥60 m。：车辆与目标均以50 km/h行驶，相距40 m时前车以4 m/s²减速。：车辆50 km/h，目标20 km/h，同向行驶距离≥120 m。

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CVPR2025自动驾驶VLM论文笔记（一）：OmniDrive，SOLVE OmniDrive，SOLVE详解

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自动驾驶大模型---小米&华科的ORION端到端方案 本文介绍了小米汽车与华中科技大学联合开发的ORION自动驾驶端到端方案。该框架创新性地将视觉语言模型(VLM)与自动驾驶系统结合，包含QT-Former特征提取模块、大语言模型(LLM)推理模块和生成式规划器三大核心组件。通过视觉感知与语言理解的深度融合，ORION能更准确地理解人类指令并生成合理轨迹，同时提升系统的可解释性。实验证明，该方案在准确性、泛化能力和决策透明度方面均有显著优势。ORION框架为自动驾驶技术提供了新思路，有望推动行业向更安全、智能的方向发展。

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【自动驾驶 && 机器人】速度规划 |梯形/S型速度曲线 本文简要介绍了速度规划常用的T型和S型速度曲线

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AI原生行为分析在自动驾驶感知系统中的应用 本文旨在系统性地介绍AI原生行为分析技术在自动驾驶感知系统中的应用。我们将涵盖从基础概念到实际实现的完整知识链，包括行为分析的核心算法、系统架构设计、以及在实际自动驾驶系统中的集成方式。文章将从行为分析的基本概念开始，逐步深入到技术实现细节。我们将首先介绍为什么需要行为分析，然后解释其核心原理，接着通过实际代码示例展示实现方法，最后讨论应用场景和未来发展趋势。AI原生行为分析：直接从原始传感器数据中学习和推断交通参与者行为模式的方法自动驾驶感知系统：自动驾驶车辆中负责环境感知和理解的部分行为预测。

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自动驾驶3D目标检测综述（七） 本章紧接上一章内容，讲述第九章的内容：在驾驶系统中的3D目标检测。第九章 驾驶系统中的3D目标检测在本章节中，我们将会介绍驾驶系统中3D目标检测存在的一些严重问题。首先第一节，我们会回顾和分析三维目标检测以端到端方式和其他任务如追踪、策略预测、移动规划、定位一同训练的方法。第二节，我们会介绍为三维目标检测和自动驾驶所设计的仿真系统。第三节，我们会深入调查三维目标检测器和安全意识三维目标检测的鲁棒性话题。第四节，我们会回顾协同三维目标检测相关方法。

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