这一部分概述了自动驾驶汽车自动化系统的典型体系结构，并对感知系统、决策系统及其子系统的职责进行了评述。
文章：Fisheye Camera and Ultrasonic Sensor Fusion For Near-Field Obstacle Perception in Bird’s-Eye-View
Motion Planning是在遵循道路交通规则的前提下，将自动驾驶车辆从当前位置导航到目的地的一种方法。
First Behavior: Avoiding Obstacles with Finite States Machines
这是中国盲人协会2019年5月的数据，也就是说，我国视障人数的数量已经增长至1731万人。
本文详细阐述了外卖平台在基于神经网络StarNet的行人轨迹交互预测算法的研究。有关轨迹预测算法的研究还在继续，希望能与同行一起交流学习。
在之前的一篇文章中有提到购入了一台myAGV，以树莓派4B为控制核心的移动机器人。上篇文章中向大家介绍了myAGV如何实现建图、导航以及静态避障，但我们深知，这只是机器人自主导航能力的基础。在实际应用场景中，机器人需要面对复杂的动态环境，如人流、障碍物等，如何实现可靠的动态避障，是我们不断探索和挑战的问题。在本文中，我们将分享我们在探索动态避障方面的实践和经验，希望能够为其他创客开发者和机器人爱好者提供一些参考和启发。
民以食为天，如何提升超大规模配送网络的整体配送效率，改善数亿消费者在”吃“方面的体验，是一项极具挑战的技术难题。面向未来，美团正在积极研发无人配送机器人，建立无人配送开放平台，与产学研各方共建无人配送创新生态，希望能在一个场景相对简单、操作高度重复的物流配送中，提高物流配送效率。在此过程中，美团无人配送团队也取得了一些技术层面的突破，比如基于神经网络StarNet的行人轨迹交互预测算法，论文已发表在IROS 2019。IROS 的全称是IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems，IEEE智能机器人与系统国际会议，它和ICRA、RSS并称为机器人领域三大国际顶会。
地面无人系统具有平台损毁无人员伤亡、可长期值守等特点，目前主要用于扫雷破障、武装巡逻、核生化探测、危险品运输、火力引导、通信中继和后装保障等领域，已投入伊拉克和阿富汗战场使用，是未来陆军作战方式向非接触、非线式、非对称、零伤亡变革的必要装备。高新技术的飞速发展与武器系统的升级换代，使得战场上战斗人员的生存能力越发得到重视，为保护作战人员的生命，近年来发展的地面无人作战系统能够协助士兵在复杂的作战空间探测敌人，扩大作战视野，有效在侦察、核生化武器探测、障碍突破、反狙击和直接射杀等任务时避免人员损伤，大幅度提高了作战人员的生存率、灵活性和战斗力。
作者简介：Yann，2017年加入美团无人配送部，目前在PNC组负责障碍物预测工作。
百度在12月30日09:00左右开放了Apollo 2.0的代码，新开放的模块包括Security，Camera，Radar和Black box。此次更新将能实现简单城市路况的自动驾驶功能？ 链接如
自动驾驶系统是指一种可在部分或完全脱离人类驾驶员的情况下实现车辆安全行驶的自主系统，主要包括环境感知、路径规划、行为决策、导航控制等主要技术模块[1]。车辆使用多种车载传感器获取车辆自身状态和所处环境信息，并基于传感器技术、信号处理技术、通讯技术、自动控制技术、计算机技术、人工智能技术等多领域技术对数据做出分析和判断，最终依据环境和自身意图完成类人的自主决策控制。
本文的研究内容来自加州大学尔湾分校（UC Irvine）的一个专攻自动驾驶和智能交通的安全研究团队，该团队由Qi Alfred Chen教授指导。5月份，该团队在IEEE S&P 2021（计算机安全四大顶会之一）上发表了“工业级L4自动驾驶系统里的感知模块的安全”的研究结果，并且由陈老师的博士生Ningfei Wang进行汇报。FreeBuf特此报道。
作者 | Victor Bapst, Alvaro Sanchez-Gonzalez,Carl Doersch, Kimberly L. Stachenfel
我是自动驾驶从业者，百度的 Apollo 是行业优秀的开源框架，近几年发展的比较快，基于对技术的热爱，我计划用 3 个月的样子来学习 Apollo 的源码，以提升自己的自动驾驶认知和技术。
机器之心专栏 作者：汪宁非 来自加州大学尔湾分校（UC Irvine）的研究者发现，L4 自动驾驶里用的最广泛的用来提高系统鲁棒性的多传感器融合感知（Multi-Sensor Fusion based Perception）技术存在一个安全漏洞，使得攻击者可以 3D 打印出一个恶意的 3D 障碍物，放在道路中间，从而让自动驾驶车辆的 camera 和 LiDAR 机器学习检测模型都识别不到。这项研究已经正式发表在计算机安全四大顶会之一 IEEE S&P 2021。 在自动驾驶系统里，「感知」实时周围物体是所
在自动驾驶技术发展中，安全性一直作为首要因素被业界重视。行为决策与运动规划系统作为该技术的关键环节，对智慧属性具有更高要求，需要不断地随着环境变化做出当前的最优策略与行为，确保车辆行驶过程中的安全，文中分别对行为决策和运动规划系统进行深层次阐述。首先，介绍行为决策中基于规则的决策算法、基于监督学习的决策算法、基于强化学习的决策算法的算法理论及其在实车中的应用，然后，介绍运动规划中基于采样的规划算法、基于图搜索的规划算法、基于数值优化的规划算法和基于交互性的规划算法，并对算法的设计展开讨论，从安全角度分析行为决策和运动规划，对比各类方法的优缺点。最后，展望自动驾驶领域未来的安全研究方向及挑战。
在前面的课程里，我们提到了感知模块内的计算机视觉和深度学习，这节课我们来讲一讲感知任务中的分类、跟踪、语义分割和 Apollo 感知相关的内容。
该文介绍了如何利用Web Audio API实现一个基于八分音符的跳跃游戏。通过获取麦克风的实时音频数据，计算出游戏角色的跳跃高度，从而实现自动跳跃。同时，利用Web Audio API的音频处理功能，实现游戏音乐和音效的播放。该文还介绍了如何利用Web Audio API的音频处理功能，实现游戏音乐和音效的播放。
树莓派综合项目2：智能小车（二）tkinter图形界面控制，实现了本地图形界面控制小车的前进后退、转向和原地转圈。
阅读本篇文章前建议先参考前期文章： 树莓派基础实验34：L298N模块驱动直流电机实验，学习了单个电机的简单驱动。 树莓派综合项目2：智能小车（一）四轮驱动，实现了代码输入对四个电机的简单控制。 树莓派综合项目2：智能小车（二）tkinter图形界面控制，实现了本地图形界面控制小车的前进后退、转向和原地转圈。 树莓派综合项目2：智能小车（三）无线电遥控，实现了无线电遥控设备控制小车的前进后退、转向和原地转圈。 树莓派综合项目2：智能小车（四）超声波避障，实现了超声波传感器实时感知小车前方障碍物的距离，当距离近于某个阈值时，小车自动减速，再低于某个阈值时自动刹车，然后倒车至安全距离。
随着应用场景的日益复杂，机器人对旨在生成无碰撞路径（轨迹）的自主运动规划技术的需求也变得更加迫切。虽然目前已产生了大量适应于不同场景的规划算法，但如何妥善地对现有成果进行归类，并分析不同方法间的优劣异同仍是需要深入思考的问题。以此为切入点，首先，阐释运动规划的基本内涵及经典算法的关键步骤；其次，针对实时性与解路径（轨迹）品质间的矛盾，以是否考虑微分约束为标准，有层次地总结了现有的算法加速策略；最后，面向不确定性（即传感器不确定性、未来状态不确定性和环境不确定性）下的规划和智能规划提出的新需求，对运动规划领域的最新成果和发展方向进行了评述，以期为后续研究提供有益的参考。
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无人驾驶系统非常复杂，由多个模块组成，例如感知、融合、规划、控制、定位等等组成。其中规划主要包括行为决策、运动轨迹规划等等。
【新智元导读】作为自动驾驶汽车的核心部件之一，激光雷达传感器以昂贵出名，此前的价格高达70万美元，远超普通汽车。自动驾驶研究专家黄武陵在本文中介绍了激光雷达传感器的关键作用和激光雷达传感器在环境感知中
据世界卫生组织统计，全球共 22 亿人视力受损，包含 2.85 亿视障人群和 3,900 万全盲人群。而且，这一数字将随老龄化加剧不断增加。
自动驾驶是人工智能当前最热门的方向之一，也是未来将对人类生活会产生重大影响的方向。机器学习在自动驾驶中有举足轻重的地位，从环境感知到策略控制，都有它的身影。在本文中，SIGAI将以百度阿波罗平台为例，介绍机器学习在自动驾驶系统中的应用，揭开自动驾驶算法的神秘面纱。
与生成式 AI 相比，自动驾驶也是近期 AI 最活跃的研究和开发领域之一。要想构建完全的自动驾驶系统，人们面临的主要挑战是 AI 的场景理解，这会涉及到复杂、不可预测的场景，例如恶劣天气、复杂的道路布局和不可预见的人类行为。
我们调查了有关自动驾驶汽车的研究文献，重点关注的是自 DARPA 挑战赛以来开发的配备有可归类为 SAE 3 级或更高级的自主系统的自动汽车。自动驾驶汽车的自主系统的架构通常可分为感知系统和决策系统。感知系统通常分为负责自动驾驶汽车定位、静态障碍物地图测绘、移动障碍物检测与跟踪、道路地图测绘、交通信号检测与识别等多种任务的许多子系统。决策系统通常也分为许多子系统，分别负责路线（route）规划、路径（path）规划、行为选择、运动规划、控制等。在本调查报告中，我们会介绍自动驾驶汽车的自主系统的典型架构。我们还会总结在感知和决策相关方法方面的研究成果。此外，我们还将详细描述巴西圣埃斯皮里图联邦大学（UFES）的汽车 IARA 的自主系统的架构。最后，我们会列出科技公司开发的和媒体报道的突出的自动驾驶研究汽车。
避障是指移动机器人在行走过程中，通过传感器感知到在其规划路线上存在静态或动态障碍物时，按照 一定的算法实时更新路径，绕过障碍物，最后达到目标点。
人工智能领域国际顶级会议CVPR（计算机视觉与模式识别）于2019年6月17日在美国加利福尼亚州长滩市召开，美团无人配送与视觉团队喜获 CVPR 2019 障碍物轨迹预测挑战赛（Trajectory prediction challenge）第一名和商品识别挑战赛（iMaterialist Challenge on Product Recognition）第二名，并受邀在相关研讨会中做现场分享。
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实时自主运动和导航是很难的，特别是当我们关心安全性时。当我们的动力系统复杂，以及外部干扰（如风）和先验条件未知时，这变得更加困难。我们在这项工作中的目标是为了保证“鲁棒性“实时运动系统在动态系统导航过程中的安全。
开源地址：https://github.com/autowarefoundation/autoware
路径规划 多智能体强化学习路径规划 基于以上分析，移动机器人智能路径规划方法研究虽然取得了重要成果，但仍存在局限性，如遗传算法、蚁群算法容易陷入局部最优，神经网络算法需要大量样本。目前的改进算法以多种算法相结合、分层优化等方式为主，虽弥补了缺点，但存在诸多发展瓶颈，如算法复杂度增加，收敛速度慢。 较于其他算法，强化学习，学习能力强，适应复杂未知环境，但目前强化学习的试错学习、状态泛化，需要耗费大量资源。 避障方法 集群协同避障汇总 奖惩函数 与 避障的关系 人工势场法 人工势场路径规划技术的基本思想是将机器
无人驾驶软件系统通常被划分为三层：感知，规划和控制。从某种程度上而言，无人车在这种分层体系下就可以看作是一个“载人机器人”，其中，感知具体包括环境感知和定位，近年来深度学习的突破，使得基于图像和深度学习的感知技术在环境感知中发挥了越来越重要的作用，借助人工智能，我们已经不再局限于感知障碍物，而逐渐变成理解障碍物是什么，理解场景，甚至预测目标障碍物的行为。
穿梭在现实于虚拟之间，萌大叔刷脸解锁，听话的蜘蛛人，会写字的无人机，电子音乐与声波的奇妙表演……一整场的黑科技，让人目不暇接，在场的观众也无不兴奋。 不一样的开场秀 开场是一场炫技的电子音乐秀。这
作者简介：byheaven，2018年加入美团无人配送部，目前在pnc组负责决策规划相关工作。
ROS2机器人Gazebo是一个专门为机器人应用开发的三维模拟器，它可以帮助机器人开发人员更快、更容易地设计和调试机器人应用。Gazebo提供了一个可视化的环境，可以模拟真实世界的物理环境，并且可以通过ROS2接口与其他机器人应用进行通信。使用Gazebo，可以更快、更容易地开发机器人应用，并且可以在实际环境中更好地测试和调试机器人应用。
无人驾驶系统的核心可以概述为三个部分：感知（Perception），规划（Planning）和控制（Control），这些部分的交互以及其与车辆硬件、其他车辆的交互可以用下图表示：
年初一篇名叫《Chrome 的小恐龙游戏，被我破解了…》的文章在掘金上火了一把，文章中说的是如果在控制台输入Runner.instance_.setSpeed(100)就可以改变小恐龙的速度；如果在控制台输入Runner.prototype.gameOver=()=>{}，小恐龙就可以不用死了，就这样小恐龙可以快速移动且不死，那分当然是刷刷刷地涨起来了！这篇文章还是挺有意思的，我们先来研究一下这个游戏吧。
2021年8月19日，全球智能汽车领域的顶尖赛事——2021i-VISTA自动驾驶汽车挑战赛，在重庆正式开启。首日的赛程是被誉为赛事“人气王”的ADAS辅助驾驶系统挑战赛，其中的APS自动泊车挑战赛更是整个赛事的重头戏。本次APS自动泊车挑战赛设置了平行车位、垂直车位、斜向车位三种场景，这些都是驾驶者平时最常遇到的泊车场景。登场的多个品牌车型基本都出现失误，有的在侧方位停车时越过后方停车线，有的在垂直停车时没能准确识别车位。长安UNI-T2021款1.5T旗舰型从识别车位、执行操作，到完成泊车，三种场景都是一把入库，勇夺冠军。江淮汽车紧跟其后位列第二。
法国无人机厂商Parrot将在下半年发布全新无人机“Anafi AI",快来看看吧！
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