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本章详细介绍了iceoryx的内存管理机制，主要包括共享内存架构、内存池管理和Chunk生命周期等核心内容。系统采用Segment和MemPool两层架构，通过预分配共享内存实现零拷贝通信。关键点包括：1) MePoo内存池的配置与计算；2) 共享内存创建流程(shm_open→ftruncate→mmap)；3) Chunk的生命周期管理(分配、借出、发布、释放)；4) 基于RelativePointer的跨进程内存访问机制。设计上强调确定性，避免运行时动态分配，使用无锁数据结构满足实时性要求。

Tesla 的做法看似矛盾——用 RAW 训练，却用 RGB 标注——实则体现了深刻的工程哲学：🔑让机器看原始世界，让人看可理解世界，再用系统对齐二者。这不是偷懒，而是在信息完整性与标注可行性之间找到最优解。所以，下次惊叹于 Tesla 在暴雨夜中精准识别交通灯时，请记住：那背后不仅是 AI 的胜利，更是一套精密协同的数据生产体系的胜利。灵感来源：Tesla AI Day 2021/2022, CVPR 自动驾驶研讨会, NVIDIA 技术博客。

摘要： GMSL（Gigabit Multimedia Serial Link）是自动驾驶摄像头数据传输的核心技术，解决了传统LVDS方案的短板。相比LVDS，GMSL通过单根同轴电缆实现长距离（≤15米）、高带宽（6–12 Gbps）传输，并集成供电（PoC）和双向控制功能，将每路摄像头的线束从6+根缩减至1根。其工作流程包括串化（Serializer）和解串（Deserializer），最终输出标准MIPI CSI-2接口供自动驾驶SoC处理，对上层完全透明。特斯拉等车企通过GMSL大幅简化了整车线束架

PROSAC算法是RANSAC的智能升级版，通过利用数据点的先验信息（如特征匹配得分）实现高效模型估计。核心优势在于： 渐进式采样策略：优先选择高置信度点生成假设模型，大幅提升收敛速度（比RANSAC快5-10倍） 精度保障：找到内点后精化拟合，精度与MSAC相当 天然适配现代视觉系统：可直接利用特征匹配得分等现有信息 典型应用场景： 有先验信息的视觉任务（特征匹配、SLAM等） 实时性要求高的系统（AR/VR、自动驾驶） 特征提取器提供置信度得分的场景 算法仅需提供数据点和对应置信度得分，即可实现智能采样

在很多含有 大量噪声和异常点（outliers） 的拟合任务中，普通最小二乘法容易被异常点拉偏。RANSAC 可以在存在外点时稳健拟合，但在 near-outliers 情况下，它可能被误收内点，导致模型偏移。MSAC（M-Estimator Sample Consensus） 是 RANSAC 的自然扩展，通过 残差代价 选择模型，而不是仅仅依赖内点数量，从而获得更精确、稳定的拟合结果。

本文档详细介绍了 iceoryx 中间件的多种构建方案，从基础配置到高级开发场景。主要内容包括：快速入门的最小化构建方式；核心构建选项说明（如语言绑定、测试、监控工具等）；典型应用场景配置（学习实验、开发调试、生产环境）；以及高级功能（如内存检查器、混合模式）。文档提供了完整的构建命令示例，并标注了各选项的默认值和功能影响，帮助开发者根据需求选择最佳构建策略。所有命令均经过验证，可直接使用。

本文介绍了高性能中间件iceoryx的设计理念与技术特点。现代嵌入式系统面临数据规模增长、多进程架构和实时性要求等挑战，传统IPC方案存在性能瓶颈。iceoryx采用零拷贝共享内存机制，通过预分配内存池、无锁并发和相对指针等技术实现微秒级延迟和确定性传输。其核心组件包括RouDi守护进程、MePoo内存池和发布订阅API，采用控制/数据/通知三平面架构确保性能隔离。相比DDS、ROS等方案，iceoryx专注于本机进程间通信，具有轻量级、硬实时等特点，适合自动驾驶、工业控制等场景。该项目由Eclipse基金

引言自动驾驶感知中，需要对物体（主要是车辆）进行实时跟踪与预测，是车辆进行决策的前提条件之一。MATLAB自动驾驶工具箱rackingKF类及相关函数提供了线性卡尔曼滤波器可以在位置、速度和加速度上对物体的运动进行跟踪。本文将基于线性卡尔曼滤波的理论知识对MATLAB帮助文档中的rackingKF类实例进行解读。trackingKF 简介trackingKF 可以对车辆、行人、自行车和静...

缩写全称中文ADASAdvanced Driver Assistance System高级驾驶辅助系统ACCAdaptive Cruise Control自适应巡航AEBAutonomous Emergency Braking自动紧急制动APSAutomated Parking System自动泊车系统BCWBlind Collisi...

目录1 最小二乘算法的缺陷2 RANSAC算法2.1 原理2.2 实例2.3 参数参考感谢阅读RANSAC全程Random sample consensus，中文即“随机抽样一致算法”，该方法采用迭代的方式从一组包含离群（outlier或者错误数据）的被观测数据中估算出数学模型的参数，相比最小二乘方法，它融合了剔除不合格数据的思想，因此对于有部分错误数据的数据样本，能够更快更准的给出辨识...

在自动驾驶中，毫米波雷达、激光雷达以及摄像头都可用于环境感知，但受限于对图形的识别能力，对于车道及其分类只能由摄像头实现（不考虑高精地图和定位）。以下结合MATLAB官方实例介绍利用视觉感知和自动驾驶工具箱基于视觉实现车道线识别和分类功能。

目录1 什么是鸟瞰图2 MATLAB鸟瞰图2.1 创建鸟瞰图2.2 属性与方法3 实例与解释4 参考文献完1 什么是鸟瞰图2 MATLAB鸟瞰图2.1 创建鸟瞰图2.2 属性与方法3 实例与解释4 参考文献完...

前几篇博客助中介绍坐标系相关的知识，包括车辆坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系等等，发现在MATLAB自动工具箱中已经有相对比较全面的介绍（未涉及单目相机相关坐标系），这里仅作翻译以串联起前述文章，相关术语尽量力求准确，部分语句为了尽量表达清晰会有意译。原文《Coordinate Systems inAutomated Driving Toolbox》链接：https://www....

本文将介绍单目相机基本概念及其内参矩阵和外参矩阵在MATLAB下的表示方法，并分析车体坐标系到相机坐标系、相机坐标系的像素坐标系的转换关系，再给出在MATLAB中的相关类和函数，最后由简入难给出相关实用案例。

概述本文主要介绍相机针孔模型的基本原理，包括相机坐标系、成像坐标系以及像素坐标系之间的转换关系——内参矩阵（Camera intrinsics），在此基础上介绍该矩阵在MATLAB中的表示以及与其他相关软件中的表示的异同，最后给出相关MATLAB中的相关类、函数的表示和使用方法。相机模型针孔模型针孔相机模型是用于表示相机将三维坐标转化为平面坐标的最常用的模型，数学物理原理非常简单，各种相关...

在前面的博文《自车坐标系下的物体相对和绝对位置和速度计算》中提到了旋转坐标系的相关概念并据此给出了自车旋转时的他车相对和绝对速度、位置的计算公式，但是没有进一步阐述。本文将直接引用wikipedia的内容《Rotating reference frame》(可能需要科学上网，并且只有英文版的内容较全)挑选重点通过注释解读的方式阐述相关原理。

MATLAB 最新版试用的一些感受官网小发现示例更完善小结完由于工作切换的缘故，MATLAB的使用频率明显不如从前，现在充其量也就是维护和写一些工作上的小脚本，所以好久没有关注MATLAB的一些最新进展和动态了。最近为了试用下MATLAB的自动驾驶工具箱，特地试用了下MATLAB的最新版本，对我个人还是有一些新发现的。官网小发现印象中MathWorks 官网产品页上原来是将其产品主要定义为M...

MATLAB 自动驾驶工具箱（ Automated Driving Toolbox）简介1 概况2 功能2.1 真值打标签（Ground Truth Labeling）2.1.1 自动打标签2.1.2 测试感知算法2.2 驾驶场景仿真（Driving Scenario Simulation）2.2.1长方体驱动仿真 （Cuboid Driving Simulation）2.2.2虚拟引擎驱动场景...

自车坐标系下的物体相对和绝对位置和速度计算自车坐标系坐标系--右-前-天坐标（RFU）坐标系--前-左-上（FLU)位置换算速度换算小结自车坐标系自车坐标系，也叫车身坐标系，通常有一下两种常用定义：坐标系–右-前-天坐标（RFU）车辆坐标系的参数定义如下：X轴：面向车辆前方，右手所指方向Y轴：车辆前进方向Z轴：与地面垂直，指向车顶方向车辆参考点原可以为之心中心或者...

激光雷达基础：坐标系（翻译）我们熟知激光雷达坐标系处理安装在自动驾驶车辆上的点云数据。在这篇文章中，我们将研究LIDARS所使用的坐标系。利用激光雷达测光和测距来计算我们关心的物体的精确距离。激光雷达利用飞行时间计算物体的距离。当发射激光脉冲时，其发射时间和方向将被记录。激光脉冲在空气中传播，直到它碰到一个能反射一些能量的障碍物。在接收到能量的部分之后，...