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以下是针对 工业检测、自动驾驶、在线推荐系统 等高实时性场景的 推理延迟 <10ms 的完整解决方案，涵盖模型优化、硬件选型、部署策略和性能调优细节
本文将深入探讨人工智能与机器学习的基本概念，并通过实际案例分析其在医疗、金融、零售及自动驾驶等行业的应用，展示这项技术的巨大潜力与未来的广阔前景。早期的研究集中在逻辑推理和问题求解上，但随着计算机硬件的进步和算法的发展，人工智能的应用范围逐渐扩展。例如，机器学习模型可以通过分析患者的病史、基因组数据等信息，提前预测出某些疾病的风险，帮助医生制定个性化的预防和治疗方案。这种“买过此商品的人也购买了”
主供电与IO接口模块的作用是为整个主板提供稳定的电源输入，同时连接车辆其他系统的通讯接口。摄像头接口模块是自动驾驶系统的感知核心，负责接收和处理来自车辆周围摄像头的图像数据。然而，该模块的布局过于紧凑可能会影响维护和升级，尤其当整车采用下一代通信总线（如以太网代替CAN）时，会面临一定的适配难度。我将会以逐个模块的方式进行深入讲解，包括其设计目的、参数选择、布局考虑、系统设计逻辑，并提供优缺点分析
超声波模块（如HC-SR04）广泛应用于距离测量、避障系统、自动驾驶等嵌入式项目中。它能够通过发射超声波信号并接收反射波来计算物体的距离。本文将介绍如何使用单片机（如51系列单片机）驱动超声波模块，进行距离测量。
24 年 11 月来自华中理工和地平线的论文“DiffusionDrive: Truncated Diffusion Model for End-to-End Autonomous Driving”。扩散模型已成为机器人策略学习的强大生成技术，能够对多模式动作分布进行建模。利用其能力实现端到端自动驾驶是一个很有前途的方向。然而，机器人扩散策略中的众多去噪步骤以及交通场景更具动态性和开放性，对实时生
24年12月来自北大、清华和鉴智机器人的论文“GPD-1: Generative Pre-training for Driving”。对驾驶场景的演变进行建模对于自动驾驶系统的评估和决策非常重要。现有的大多数方法都侧重于场景演变的一个方面，例如地图生成、运动预测和轨迹规划。本文提出一个统一的生成式驾驶预训练 (GPD) 模型，无需额外的微调即可完成所有这些任务。用自车、智体和地图tokens表示每
最后，针对车辆动力学约束、全局路径约束和舒适性的需求，结合前述方法的协调性原则，提出了基于数据几何结构的求解策略。该框架经过仿真和实地测试，证明了其在各种场景下均能有效地执行避障任务，而且生成的轨迹符合人类驾驶习惯，满足车辆动力学要求，保持与全局路径的良好关联，并提供了较好的乘坐舒适性，展示了更为全面协调的避障性能。依据车辆脱离碰撞区域的方式，建立避障方程以转换避障几何状态，由此构建出的避障约束条
本文是学习自动驾驶控制算法第六讲 前馈控制与航向误差以及前两节的学习笔记。
BEVFormer证明了利用多相机输入的时空信息可以显著提高视觉感知模型的性能。BEVFormer所展示的优势，如更准确的速度估计和在低可见物体上更高的召回率，对于构建更好和更安全的自动驾驶系统至关重要。
近年来，人工智能高速发展。无人超市，无人物流，无人加油站，无人驾驶，无人酒店……再加上各种功能健全的机器人！在我们毫无察觉中，人工智能正在日夜不息地自我迭代进化，冲击着我们生活的方方面面。人工智能的时代，已经来临。我们从互联网走向移动互联网，现在又从移动互联网走向人工智能时代。业内有人称这一次的人工智能爆发是互联网 3.0 时代的开启。
