自动驾驶实现技术框架学习

本篇文章给大家分享自动驾驶实现技术框架学习，以及自动驾驶技术架构包含哪些对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、自动驾驶——自动泊车之AVM环视系统算法框架
• 2、自动驾驶与机器人常用的激光SLAM框架汇总!
• 3、超详细!自动驾驶仿真框架汇总
• 4、箩筐分享|ADAS多传感器后融合算法解析(上)
• 5、智驾知识点-AVM
• 6、自动驾驶四大关键技术是什么?

自动驾驶——自动泊车之AVM环视系统算法框架

AVM，即全景环视系统，是自动驾驶领域中自动泊车系统的一部分，旨在提升用户体验和驾驶安全性，是一种高度实用的、成熟的汽车技术。本文旨在深入解析AVM系统中的算法框架，详细阐述每个关键算子，助力读者与作者共同进步。本文风格结合理论与实践，包含部分代码示例，适合具备一定计算机视觉基础的读者。

自动驾驶的世界中，AVM（全景环视系统）就像一双安全的眼睛，通过四个鱼眼相机的精密合作，为驾驶者提供了全方位的视野。这个复杂的系统，每一步都经过精心设计，从去畸变、标定到投影，构建出一幅无缝的全景图。让我们深入探讨这一算法框架，为计算机视觉爱好者揭示其背后的奥秘。

关于AVM的实现，一系列深入的文章探讨了相关算法，如自动驾驶系列中的自动泊车之AVM环视系统算法框架、自动泊车之AVM环视系统算法2，以及如何通过鱼眼相机去畸变算法优化图像。

算法框架：涉及一系列深入的算法，如“自动泊车之AVM环视系统算法框架”等，这些算法为AVM的实现提供了理论基础。去畸变算法：鱼眼相机拍摄的画面存在畸变，需要通过“鱼眼相机去畸变算法”进行优化，以获得更准确的图像信息。

全景环视系统，或称AVM（Automated Vehicle Monitoring），在自动驾驶领域扮演着关键角色，它是一种能显著提升用户体验和驾驶安全性的功能。全景环视系统通常由安装在车辆四个角落的外置鱼眼相机组成，实现车辆周围环境的全方位监控。

在自动驾驶的金字塔中，APA（驾驶员在车内辅助）级泊车是基础，其核心是精准的车位检测。车位检测不仅依赖于鱼眼相机的视觉捕捉，还结合了雷达的辅助，两者共同构建出车辆周围环境的立体视图。鸟瞰视角（AVM）的构建，通过拼接四路鱼眼相机，成为车位识别的基石，图像处理技术的质量直接影响到泊车的准确性。

自动驾驶与机器人常用的激光SLAM框架汇总!

1、包括BEV/多模态融合、Occupancy网格、毫米波雷达视觉感知、车道线检测、3D感知等，以及多模态融合、在线地图、多传感器标定、Nerf、大模型和高级控制策略等内容。

2、SLAM技术通过使用相机、激光雷达、惯性测量单元等传感器收集环境信息，并通过算法融合这些信息，确定机器人在未知环境中的位置，构建环境地图。应用广泛，不仅在机器人领域，还涉及AR、VR、无人机、自动驾驶等多个领域。根据传感器类型，SLAM算法主要分为二维激光SLAM、三维激光SLAM和视觉SLAM。

3、总结：激光雷达SLAM的直接法适用于激光里程计多程对齐或回环检测；纯LO算法少用，多***用多传感器融合方案。多传感器融合用于高精地图制作，自动驾驶领域常用高精地图定位而不同时进行定位和建图。基于栅格方案适用于移动机器人，尤其在室内环境。基于语义信息和面元的方案在工业界应用较少，了解有限。

4、应用SLAM的方案有两种，一种是回环检测（loop closure），另一种是“机器人***（kidnapped robot）”。回环检测是识别已经访问过的任意长度的循环偏移，“机器人***”不使用先前的信息去映射环境。SLAM是自主导航中常用的状态时间建模的框架。

超详细!自动驾驶仿真框架汇总

1、自动驾驶仿真框架汇总 前端仿真系统重点在场景仿真，通过主动提供数据，对算法与功能进行验证。90%的自动驾驶算法测试通过仿真平***成，仅1%通过实际路测完成。 VTD：德国VIRES公司开发的复杂交通环境视景建模、仿真软件，适用于主机厂与自动驾驶供应商。支持行人/动物、天气/光线、传感器仿真及车辆动力学。

2、选择车辆的drive模式，设置最大速度为80km/h，并选择Stay on lane。启动TRAFFIC和SENSORS进程后，点击运行按钮开始仿真。总结在使用SCANeR进行自动驾驶测试与模拟时，需熟悉并掌握其各模块的功能与操作。通过上述步骤，可以构建复杂的虚拟环境，并进行自动驾驶车辆的仿真测试。

3、本文主要介绍自动驾驶中的环视投影，即俯瞰图/鸟瞰图/BEV图的计算机视觉原理，其基础是单应矩阵（Homography Matrix）。首先，文章解释了相机坐标系和图像坐标系，以及常用的车辆坐标系的规定。介绍了齐次坐标（Homogeneous Coordinate）的概念，回顾了相机投影方程。

4、通过使用生成的安全关键场景微调基于RL的自动驾驶模型，它们的碰撞率降低9%，超过当前的SOTA方法。ChatScene有效地解决了交通场景文本描述与CARLA仿真之间的差距，提供了一种统一且便捷的方法来生成安全关键场景。代码可从github.com/javyduck/ChatScene获取。

5、OpenScenario是智能驾驶及ADAS的一个标准化组织，其核心是定义了一种用于模拟器和交通模拟中动态内容描述的文件格式。以下是关于OpenScenario的详细解组织背景与目标：OpenScenario由欧洲多家知名汽车制造商及工具提供商支持。

6、**语义分割应用**：语义分割在自动驾驶、医学、遥感、***等领域广泛应用。通过识别特定类别，如车道线、车辆和行人，辅助自动驾驶系统理解场景，做出决策。MMSegmentation支持Cityscapes等城市街景数据集，以及ERFNet等车道线检测模型和BiSeNet等实时语义分割模型。

箩筐分享|ADAS多传感器后融合算法解析(上)

融合架构 融合架构大致分为前融合与后融合两大类。前融合通过中心融合模块集中处理来自各传感器的原始信息，如点云、图像等，实现跟踪、关联与估计。此方法可借助深度学习实现，或对原始数据关联与融合，要求时间同步性高。后融合则每个传感器使用内部滤波与跟踪算法，融合模块负责整合多个传感器的滤波结果。

adas即高级驾驶辅助系统，其工作原理基于多种传感器与复杂算法的协同运作。首先，摄像头是重要的传感器之一。前视摄像头能识别前方车辆、行人、交通标志和车道线等，通过图像识别技术对捕捉到的图像进行分析处理，判断目标物体的类型、距离和速度等信息。其次，毫米波雷达利用毫米波频段的电磁波来探测目标。

为了确保对不同种类动态目标（行人、骑行者、轿车、卡车、货车等）及静态目标（路面、车道线、护栏、交通标示、信号灯等）的准确识别和输出，需要建立鲁棒性强的感知融合算法。

智驾知识点-AVM

AVM在自动驾驶中是一个关键的技术组件，主要用于提升驾驶的便利性和安全性，特别是在自动泊车功能中。以下是关于AVM的详细知识点：摄像头配置：数量与位置：车身四周通常配备四颗鱼眼摄像头，分别位于车辆的前方、后方、左侧和右侧。

全景环视系统（AVM）在自动驾驶中扮演着重要角色，尤其在自动泊车功能中，显著提升了驾驶者的便利性和安全性。四路鱼眼摄像头捕捉的画面经过AVM处理，通过拼接技术生成一个鸟瞰视图，而车位检测正是在这个合成的鸟瞰图上进行的。

自动驾驶四大关键技术是什么?

1、自动驾驶的四大关键技术是：环境感知技术：核心功能：通过集成的传感器系统（如雷达、摄像头、激光雷达等）对周围环境进行全方位扫描。关键作用：识别车辆状态、道路状况、行人、信号灯等元素，确保行驶安全。

2、自动驾驶的四大关键技术是：感知技术：这是自动驾驶的基础，通过激光测距仪、***摄像头、车载雷达和速度加速度传感器等设备，实时捕捉和处理环境信息，确保车辆对周围环境有清晰的认识。决策技术：对感知到的信息进行分析，制定智能车辆的行为策略。这一技术确保了车辆在复杂路况下能做出正确的行动决策。

3、环境感知与传感器融合：自动驾驶车辆的传感器系统负责收集周围环境信息，这些信息对于车辆的决策至关重要，如转弯、变道、加速或减速。环境感知技术涵盖了车辆自身状态、道路状况、行人、交通信号、标志及其他车辆等多个方面。

4、自动驾驶汽车最核心的技术主要包括四大类：识别技术、定位技术、决策技术和通讯技术。识别技术：这是自动驾驶汽车的基础技术，它通过摄像头等设备实时捕捉路况信息，识别障碍物。这一技术相当于汽车的“眼睛”，让汽车具备了自我感知的能力，确保在行驶过程中能做出准确的判断和反应。

关于自动驾驶实现技术框架学习，以及自动驾驶技术架构包含哪些的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。