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【论文读书笔记】自动驾驶新思路：现实域到虚拟域统一的无监督方法

自动驾驶无人驾驶人工智能

【导读】近日，针对无人驾驶中端到端模型缺乏训练数据以及训练数据噪声大、模型难解释等问题，来自卡内基梅隆大学、Petuum公司的Eric P. Xing等学者发表论文提出基于无监督现实到虚拟域统一的端到端自动驾驶方法。该方法具有如下优势：1）将从不同源分布中收集的驾驶数据映射到一个统一的域; 2）充分利用标注的虚拟数据，这些数据是可以自由获取的; 3）学习除了一个可解释的、标注的驾驶图像表示方法，其可以专门用于车辆指挥预测。所提出的方法在两个公路行驶数据集的大量实验表明了方法的性能优势和可解释能力。论文：

2018-04-13

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深度学习目标检测从入门到精通：第一篇

深度学习自动驾驶编程算法

【导读】近日，CV-Tricks.com发布一篇文章，总结了近年来目标检测的各种方法。目标检测可谓是近年来计算机视觉领域热门的研究领域，也具有广阔的应用前景，如自动驾驶等。本文首先系统解释了图像分类和

2018-04-12

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地平线创始人余凯：为智能终端设备装上“大脑”

人工智能自动驾驶嵌入式安全机器学习

余凯在地平线人工智能芯片发布会上。硅谷传奇风险投资家Yuri Milner在与地平线创始人兼CEO余凯交谈时曾问道：“10年后，我们的生活将因地平线的存在而发生什么改变？” 余凯的回答非常朴实：“那时，你的身边将围绕着各种智能设备：自动驾驶汽车可以来到住宅门口接你，空调知道你睡觉时最舒适的温度是多少，冰箱知道你喜欢的食物即将吃完而自动为你下单购买……你身边的设备如同有五官，可以感知环境；有反馈，可以人机交互；有大脑，可以作决策判断。” 现在，地平线正在给一些终端设备装上“大脑”——经过两年多的研发，地

2018-04-12

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对抗样本再下一城，攻陷目标检测！自动驾驶或受攻击？UIUC学者构建欺骗检测器的对抗样本！

自动驾驶深度学习神经网络

【导读】近日，针对深度学习系统的对抗样本攻击问题，来自伊利诺伊大学香槟分校(UIUC)的学者在 arXiv 上发表论文提出对于神经网络图像目标检测（Object Detection， Faster RCNN， YOLO.）的对抗样本生成方法。这篇文章提出的构建对抗样本的方法可以在数字图像上欺骗Faster RCNN，这些不经改变的对抗样本也可以直接欺骗YOLO9000，这表明了本文方法可以产生跨模型转移的对抗样本。同时，本文产生的对抗样本可以直接放在物理世界中，在适当的情况下它们仍然可以欺骗检测器。这个工作

2018-04-11

3.2K0

自动驾驶的“大脑” ——控制工程篇（一）

自动驾驶人工智能架构设计数据处理

自动驾驶的“大脑”——控制工程篇（一）中国人工智能系列白皮书 -智能驾驶2017 中国人工智能系列白皮书 --智能交通2017（附报告pdf下载）一文带你看懂自动驾驶给自动驾驶一双"通天眼"——环境感知器篇自动驾驶的“大脑”——决策规划篇 ▌智能汽车控制架构设计 ---- 智能驾驶汽车通过搭载先进的车载传感器、控制器和数据处理器、执行机构等装置，借助车联网和 V2X 等现代移动通信与网络技术实现交通参与物彼此间信息的互换与共享，从而具备在复杂行驶环境下的传感感知、决策规划、控制执行等功能，以实现安

2018-04-11

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自动驾驶的“大脑”-控制工程篇（二）

自动驾驶人工智能

点击上方“专知”关注获取专业AI知识! 自动驾驶的“大脑”——控制工程篇（二）中国人工智能系列白皮书 -智能驾驶2017 中国人工智能系列白皮书 --智能交通2017（附报告pdf下载）一文带你看懂自动驾驶给自动驾驶一双"通天眼"——环境感知器篇自动驾驶的“大脑”——决策规划篇 ▌自动驾驶控制技术方案 ---- 根据从行驶环境到驾驶动作的映射过程，自动驾驶控制技术可以分为间接控制和直接控制两种不同方案。基于规划-跟踪的间接控制方法 ---- 自动驾驶间接控制是一类基于规划-跟踪的主流智能驾驶车辆

2018-04-10

1.4K0

一文带你看懂自动驾驶

自动驾驶人工智能

一文带你看懂自动驾驶——中国人工智能系列白皮书 ▌汽车智能化发展汽车智能化技术在减少交通事故、缓解交通拥堵、提高道路及车辆利用率等方面具有巨大潜能，已成为众多企业的竞争热点。我国发布的《中国制造 2

2018-04-10

1.8K0

给自动驾驶一双通天眼——环境感知器篇

自动驾驶安全

视频是Tesla自动驾驶简述给自动驾驶一双”通天眼” ——环境感知器篇 ▌智能驾驶感知任务

2018-04-10

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自动驾驶的“大脑”——决策规划篇

自动驾驶人工智能安全数据库

自动驾驶的“大脑”——决策规划篇中国人工智能系列白皮书-智能驾驶2017 ▌决策规划技术概述 ---- 智能汽车 ( Intelligent Vehicles) 是智能交通系统(Intelligent Transportation Systems) 的重要组成部分。智能汽车根据传感器输入的各种参数等生成期望的路径，并将相应的控制量提供给后续的控制器。所以决策规划是一项重要的研究内容，决定了车辆在行驶过程中车辆能否顺畅、准确得完成各种驾驶行为。决策规划是自动驾驶的关键部分之一，它首先融合多传感信

2018-04-10

2.9K0

【业界】新的图像传感器给汽车装上眼睛

自动驾驶人工智能

【导读】自动驾驶在技术上的进步很大程度上依赖各种传感设备，而各种图像传感器更是汽车能够看清周围世界的眼睛，这一领域也逐渐成为各大芯片公司竞争的焦点，我们来一览这篇文章。安森美收购仙童半导体公司为该公司在汽车领域打开了市场。但是直到2014年收购镁光图像公司才让该公司成为汽车视觉系统的领头羊：安森美目前占据了将近70%的高级驾驶辅助系统（ADAS）前摄像头市场，以及超过50%的汽车图像传感器市场[1]。镁光CMOS图像传感器技术是安森美公司最近推出的Hayabusa图像传感器平台的关键，它同时使用120

2018-04-10

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