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SUSTechPOINTS:面向自动驾驶的3D点云标注平台

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简介:
SUSTechPOINTS是一款专为自动驾驶研发设计的高效3D点云标注工具。它能够精准处理和分类激光雷达数据,加速智能驾驶技术进步与应用。 SUSTechPOINTS:点云3D边界框注释工具消息(2020.4.2) 自动偏航角(z轴)预测功能已上线。请注意,该项目仍在开发阶段,某些功能/算法需要尚未上传的软件包,我们将尽快提供这些资源。 **特性** - 9自由度框编辑 - 编辑透视图和投影视图 - 多个摄像机图像作为上下文,并具有自动相机切换功能 - 相机-LiDAR融合 - 支持二进制/ASCII PCD文件及jpg/png图像文件 - 半自动盒注释(需额外软件包支持) - 对象/盒子的颜色按类别区分,提供聚焦模式以隐藏背景以便更轻松地查看详细信息 - 流播放/停止功能、互动式对象跟踪ID生成 **要求** 项目需要Python, cherrypy和TensorFlow>=2.1环境。 **安装步骤** 请先安装所需软件包: ``` pip install -r requirement.txt ``` **模型下载** 获取预训练的模型文件,将其放置在`./algos/models/`目录下。

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客服
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  • SUSTechPOINTS3D
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    SUSTechPOINTS是一款专为自动驾驶研发设计的高效3D点云标注工具。它能够精准处理和分类激光雷达数据,加速智能驾驶技术进步与应用。 SUSTechPOINTS:点云3D边界框注释工具消息(2020.4.2) 自动偏航角(z轴)预测功能已上线。请注意,该项目仍在开发阶段,某些功能/算法需要尚未上传的软件包,我们将尽快提供这些资源。 **特性** - 9自由度框编辑 - 编辑透视图和投影视图 - 多个摄像机图像作为上下文,并具有自动相机切换功能 - 相机-LiDAR融合 - 支持二进制/ASCII PCD文件及jpg/png图像文件 - 半自动盒注释(需额外软件包支持) - 对象/盒子的颜色按类别区分,提供聚焦模式以隐藏背景以便更轻松地查看详细信息 - 流播放/停止功能、互动式对象跟踪ID生成 **要求** 项目需要Python, cherrypy和TensorFlow>=2.1环境。 **安装步骤** 请先安装所需软件包: ``` pip install -r requirement.txt ``` **模型下载** 获取预训练的模型文件,将其放置在`./algos/models/`目录下。
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  • 百度Apollo1.5版本
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    百度Apollo平台自动驾驶1.5版本是百度在自动驾驶领域的最新升级,提供了更为丰富的开发工具和数据集,支持限定区域内的视觉感知、决策规划等功能,助力开发者快速构建智能驾驶系统。 百度无人驾驶平台Apollo 1.5 对 ROS 进行了相关优化。
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  • 压缩文件内容包括:-汽车决策与控制、-定位技术、-技术概论、-汽车技术基础及-系统设计等。
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    本课程涵盖自动驾驶核心技术,包括汽车决策与控制、定位技术、技术概论、平台技术基础及系统设计等方面内容。 压缩文件内包含以下内容:自动驾驶-汽车决策与控制、自动驾驶-定位技术、自动驾驶-技术概论、自动驾驶-汽车平台技术基础、自动驾驶-系统设计及应用、自动驾驶仿真蓝皮书以及传感器原理和应用。
  • 控制算法
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    本研究聚焦于开发高效的自动驾驶车辆纵向控制算法,旨在实现精确的速度调节、平稳的加减速以及优化燃油效率,以提升驾驶安全性和乘坐舒适度。 这篇论文探讨了智能驾驶领域中的纵向控制算法,并特别关注卡车类车辆的纵向控制方法。
  • 准 SAE J3016.pdf
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    《SAE J3016》是由美国汽车工程师学会(SAE)制定的一份关于自动驾驶车辆定义与分级的标准文件,为行业提供了统一的技术参考。 SAE J3016 是一个关于自动驾驶汽车的标准文件,它定义了从无自动化到完全自动化的六个不同级别,并为每个级别的功能提供了详细的描述和要求。该标准对于评估车辆的自主驾驶能力具有重要意义,在业界被广泛采用作为衡量和分类自动驾驶技术的基础准则。 重写后的文字如下: SAE J3016 是一个关于自动驾驶汽车的标准,定义了从无自动化到完全自动化的六个级别,并详细描述每个级别的功能与要求。此标准对于评估车辆的自主驾驶能力非常重要,是业界常用的衡量和分类自动驾驶技术的基准。
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    MATLAB自动驾驶项目聚焦于利用MATLAB软件进行自动驾驶系统的开发与测试。通过仿真和算法优化,推动智能驾驶技术的进步与发展。 基于计算机视觉的自动驾驶项目需要使用MATLAB程序并配合视频演示,建议使用MATLAB版本2017或以上。
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    《自动驾驶(一)》探讨了自动驾驶技术的基础概念、发展历程及其核心技术创新,旨在为读者揭开智能驾驶系统背后的奥秘。 自动驾驶技术是智能交通系统中的重要组成部分之一,而V2X(Vehicle to Everything)则是实现这一目标的关键技术。通过该技术,车辆可以与其他车辆、基础设施、行人甚至网络进行信息交换,从而显著提升行车安全性和道路效率,并有助于减少交通事故的发生率。 V2X的特点包括非视距感知能力、低延迟通信和高可靠性等特性。这些功能使汽车能够实时获取周围环境的信息,提前预警并迅速作出反应。例如,在紧急刹车时可以缩短制动距离以及更早地传达驾驶意图与共享传感器数据。 在标准方面,目前主要存在两种技术路线:DSRC(Dedicated Short Range Communications)和LTE-V。前者由IEEE制定,并在美国、欧洲及日本等国家和地区广泛使用;后者基于现有的4G LTE网络,传输速率可达500Mbps且支持车辆以高达500km/h的速度运行。随着第五代移动通信技术的发展与应用,它也将成为V2X的重要支撑平台。 全球范围内,各国政府和企业都在积极地进行试验部署工作。例如,在欧洲ITS走廊项目中加入了V2X模块;欧盟SARTRE项目的协同式自动驾驶车队研究等都表明了这一点。这些行动显示出了该领域的重要性以及其在智能交通系统中的地位。 除此之外,V2X的应用场景非常广泛,包括但不限于提高行车安全、提升道路通行能力及促进环境保护等方面。据估计,仅靠V2V通信技术就能避免高达81%的轻度碰撞事故;而整体上则能使交通效率平均增加30%,减少温室气体排放量(约占总量的14%)。 然而,尽管前景广阔但该领域也面临着一些挑战:包括标准化、互操作性问题以及隐私保护等。不同地区对V2X技术的应用进度不一,在全球范围内实现无缝对接仍需进一步协调;此外高昂的技术成本也是限制其广泛应用的主要因素之一;最后还需确保数据传输的安全性和可靠性,防止信息遭到未经授权的访问或篡改。 目前包括特斯拉Autopilot系统和丰田ITS Connect在内的许多实际应用案例已经证明了V2X技术的有效性。随着相关法规和技术进步不断推进,未来这一领域将得到更广泛的应用,并为智能交通系统的持续发展做出贡献。