Rumah pembangunan bahagian belakang C++ Bagaimana untuk melaksanakan pemanduan autonomi dan sistem pengangkutan pintar dalam C++?

Bagaimana untuk melaksanakan pemanduan autonomi dan sistem pengangkutan pintar dalam C++?

Aug 26, 2023 am 08:58 AM
Pemanduan autonomi Pengangkutan pintar pelaksanaan c++

Bagaimana untuk melaksanakan pemanduan autonomi dan sistem pengangkutan pintar dalam C++?

Bagaimana untuk melaksanakan pemanduan autonomi dan sistem pengangkutan pintar dalam C++?

Sistem pemanduan autonomi dan pengangkutan pintar kini menjadi topik hangat dalam bidang kecerdasan buatan Bidang aplikasinya melibatkan banyak aspek seperti pengangkutan, perlindungan keselamatan dan perancangan bandar. Artikel ini akan meneroka cara menggunakan bahasa pengaturcaraan C++ untuk melaksanakan pemanduan autonomi dan sistem pengangkutan pintar, serta menyediakan contoh kod yang berkaitan.

  1. Fahami prinsip asas pemanduan autonomi dan sistem pengangkutan pintar
    Sistem pemanduan autonomi merujuk kepada teknologi yang membolehkan navigasi dan pemanduan autonomi kenderaan melalui peranti seperti komputer dan penderia. Ia perlu merasakan persekitaran sekeliling dalam masa nyata dan membuat keputusan dan kawalan yang sepadan terhadap keadaan jalan raya dan lalu lintas. Sistem pengangkutan pintar adalah berdasarkan sistem pengangkutan tradisional dan menggunakan rangkaian, komunikasi dan teknologi maklumat untuk mengurus dan mengoptimumkan aliran trafik, tingkah laku kenderaan dan keadaan jalan dengan bijak.
  2. Langkah utama menggunakan C++ untuk menulis pemanduan autonomi dan sistem pengangkutan pintar
    (1) Pengumpulan data dan gabungan sensor
    Sistem pemanduan autonomi perlu mendapatkan visual, radar, laser dan data lain di sekeliling kenderaan melalui penderia, dan kemudian fius data ini untuk mendapatkan Maklumat seperti kedudukan kenderaan, kelajuan dan sikap. Dalam C++, anda boleh menggunakan pustaka OpenCV untuk memproses data imej dan pustaka PCL untuk memproses data awan titik.

Contoh kod:

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>

int main()
{
    cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");
    pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ> cloud;
    pcl::io::loadPCDFile("cloud.pcd", cloud);
    // 数据处理与融合操作
    return 0;
}
Salin selepas log masuk

(2) Pengenalpastian keadaan jalan dan perancangan laluan
Selepas mendapat maklumat alam sekitar di sekeliling kenderaan, adalah perlu untuk mengenal pasti dan menganalisis keadaan jalan raya. Melalui teknologi seperti pemprosesan imej dan pembelajaran mesin, jenis jalan raya dan tanda lalu lintas boleh ditentukan, dan halangan seperti kenderaan dan pejalan kaki boleh dikenal pasti. Kemudian, lakukan perancangan laluan dan navigasi berdasarkan keadaan trafik dan lokasi sasaran.

Kod contoh:

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");
    // 路况分析与识别操作
    // 路径规划与导航操作
    return 0;
}
Salin selepas log masuk

(3) Membuat keputusan dan mengawal
Selepas mendapat maklumat seperti keadaan jalan raya dan laluan, sistem pemanduan autonomi perlu membuat keputusan dan kawalan. Contohnya, operasi seperti mengelak halangan dan mengikut kereta dilakukan berdasarkan lokasi, kelajuan dan niat tindakan halangan.

Contoh kod:

#include <iostream>

int main()
{
    // 获取周围环境信息
    // 进行决策和控制操作
    std::cout << "自动驾驶系统控制车辆行驶" << std::endl;
    return 0;
}
Salin selepas log masuk
  1. Cabaran dan hala tuju pembangunan masa depan pemanduan autonomi dan sistem pengangkutan pintar
    Pelaksanaan sistem pemanduan autonomi dan pengangkutan pintar menghadapi banyak cabaran, seperti keselamatan, ketepatan dan penggunaan sumber. Selain itu, kebolehpercayaan penderia dan kecekapan pemprosesan data juga merupakan isu utama yang perlu diselesaikan. Pada masa hadapan, dengan kemajuan teknologi yang berterusan, pemanduan autonomi dan sistem pengangkutan pintar akan menjadi lebih matang, menyediakan cara yang lebih mudah dan selamat untuk manusia melakukan perjalanan.

Ringkasan:
Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan bahasa pengaturcaraan C++ untuk melaksanakan pemanduan autonomi dan sistem pengangkutan pintar. Melalui pemahaman prinsip asas bidang berkaitan dan paparan kod sampel, pembaca boleh memahami dan menggunakan teknologi ini dengan lebih baik. Pemanduan berautonomi dan sistem pengangkutan pintar adalah hala tuju popular dalam bidang teknologi masa kini, saya harap artikel ini dapat memberi sedikit rujukan dan inspirasi kepada pembaca.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melaksanakan pemanduan autonomi dan sistem pengangkutan pintar dalam C++?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Akan R.E.P.O. Ada Crossplay?
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Mengapakah Gaussian Splatting begitu popular dalam pemanduan autonomi sehingga NeRF mula ditinggalkan? Mengapakah Gaussian Splatting begitu popular dalam pemanduan autonomi sehingga NeRF mula ditinggalkan? Jan 17, 2024 pm 02:57 PM

Ditulis di atas & pemahaman peribadi pengarang Gaussiansplatting tiga dimensi (3DGS) ialah teknologi transformatif yang telah muncul dalam bidang medan sinaran eksplisit dan grafik komputer dalam beberapa tahun kebelakangan ini. Kaedah inovatif ini dicirikan oleh penggunaan berjuta-juta Gaussians 3D, yang sangat berbeza daripada kaedah medan sinaran saraf (NeRF), yang terutamanya menggunakan model berasaskan koordinat tersirat untuk memetakan koordinat spatial kepada nilai piksel. Dengan perwakilan adegan yang eksplisit dan algoritma pemaparan yang boleh dibezakan, 3DGS bukan sahaja menjamin keupayaan pemaparan masa nyata, tetapi juga memperkenalkan tahap kawalan dan pengeditan adegan yang tidak pernah berlaku sebelum ini. Ini meletakkan 3DGS sebagai penukar permainan yang berpotensi untuk pembinaan semula dan perwakilan 3D generasi akan datang. Untuk tujuan ini, kami menyediakan gambaran keseluruhan sistematik tentang perkembangan dan kebimbangan terkini dalam bidang 3DGS buat kali pertama.

Bagaimana untuk menyelesaikan masalah ekor panjang dalam senario pemanduan autonomi? Bagaimana untuk menyelesaikan masalah ekor panjang dalam senario pemanduan autonomi? Jun 02, 2024 pm 02:44 PM

Semalam semasa temu bual, saya telah ditanya sama ada saya telah membuat sebarang soalan berkaitan ekor panjang, jadi saya fikir saya akan memberikan ringkasan ringkas. Masalah ekor panjang pemanduan autonomi merujuk kepada kes tepi dalam kenderaan autonomi, iaitu, kemungkinan senario dengan kebarangkalian yang rendah untuk berlaku. Masalah ekor panjang yang dirasakan adalah salah satu sebab utama yang kini mengehadkan domain reka bentuk pengendalian kenderaan autonomi pintar satu kenderaan. Seni bina asas dan kebanyakan isu teknikal pemanduan autonomi telah diselesaikan, dan baki 5% masalah ekor panjang secara beransur-ansur menjadi kunci untuk menyekat pembangunan pemanduan autonomi. Masalah ini termasuk pelbagai senario yang berpecah-belah, situasi yang melampau dan tingkah laku manusia yang tidak dapat diramalkan. "Ekor panjang" senario tepi dalam pemanduan autonomi merujuk kepada kes tepi dalam kenderaan autonomi (AVs) kes Edge adalah senario yang mungkin dengan kebarangkalian yang rendah untuk berlaku. kejadian yang jarang berlaku ini

Pilih kamera atau lidar? Kajian terbaru tentang mencapai pengesanan objek 3D yang mantap Pilih kamera atau lidar? Kajian terbaru tentang mencapai pengesanan objek 3D yang mantap Jan 26, 2024 am 11:18 AM

0. Ditulis di hadapan&& Pemahaman peribadi bahawa sistem pemanduan autonomi bergantung pada persepsi lanjutan, membuat keputusan dan teknologi kawalan, dengan menggunakan pelbagai penderia (seperti kamera, lidar, radar, dll.) untuk melihat persekitaran sekeliling dan menggunakan algoritma dan model untuk analisis masa nyata dan membuat keputusan. Ini membolehkan kenderaan mengenali papan tanda jalan, mengesan dan menjejaki kenderaan lain, meramalkan tingkah laku pejalan kaki, dsb., dengan itu selamat beroperasi dan menyesuaikan diri dengan persekitaran trafik yang kompleks. Teknologi ini kini menarik perhatian meluas dan dianggap sebagai kawasan pembangunan penting dalam pengangkutan masa depan satu. Tetapi apa yang menyukarkan pemanduan autonomi ialah memikirkan cara membuat kereta itu memahami perkara yang berlaku di sekelilingnya. Ini memerlukan algoritma pengesanan objek tiga dimensi dalam sistem pemanduan autonomi boleh melihat dan menerangkan dengan tepat objek dalam persekitaran sekeliling, termasuk lokasinya,

Adakah anda benar-benar menguasai penukaran sistem koordinat? Isu berbilang sensor yang tidak dapat dipisahkan daripada pemanduan autonomi Adakah anda benar-benar menguasai penukaran sistem koordinat? Isu berbilang sensor yang tidak dapat dipisahkan daripada pemanduan autonomi Oct 12, 2023 am 11:21 AM

Artikel perintis dan utama pertama terutamanya memperkenalkan beberapa sistem koordinat yang biasa digunakan dalam teknologi pemanduan autonomi, dan cara melengkapkan korelasi dan penukaran antara mereka, dan akhirnya membina model persekitaran bersatu. Fokus di sini adalah untuk memahami penukaran daripada kenderaan kepada badan tegar kamera (parameter luaran), penukaran kamera kepada imej (parameter dalaman) dan penukaran unit imej kepada piksel. Penukaran daripada 3D kepada 2D akan mempunyai herotan, terjemahan, dsb. Perkara utama: Sistem koordinat kenderaan dan sistem koordinat badan kamera perlu ditulis semula: sistem koordinat satah dan sistem koordinat piksel Kesukaran: herotan imej mesti dipertimbangkan Kedua-dua penyahherotan dan penambahan herotan diberi pampasan pada satah imej. 2. Pengenalan Terdapat empat sistem penglihatan secara keseluruhannya: sistem koordinat satah piksel (u, v), sistem koordinat imej (x, y), sistem koordinat kamera () dan sistem koordinat dunia (). Terdapat hubungan antara setiap sistem koordinat,

Artikel ini sudah cukup untuk anda membaca tentang pemanduan autonomi dan ramalan trajektori! Artikel ini sudah cukup untuk anda membaca tentang pemanduan autonomi dan ramalan trajektori! Feb 28, 2024 pm 07:20 PM

Ramalan trajektori memainkan peranan penting dalam pemanduan autonomi Ramalan trajektori pemanduan autonomi merujuk kepada meramalkan trajektori pemanduan masa hadapan kenderaan dengan menganalisis pelbagai data semasa proses pemanduan kenderaan. Sebagai modul teras pemanduan autonomi, kualiti ramalan trajektori adalah penting untuk kawalan perancangan hiliran. Tugas ramalan trajektori mempunyai timbunan teknologi yang kaya dan memerlukan kebiasaan dengan persepsi dinamik/statik pemanduan autonomi, peta ketepatan tinggi, garisan lorong, kemahiran seni bina rangkaian saraf (CNN&GNN&Transformer), dll. Sangat sukar untuk bermula! Ramai peminat berharap untuk memulakan ramalan trajektori secepat mungkin dan mengelakkan perangkap Hari ini saya akan mengambil kira beberapa masalah biasa dan kaedah pembelajaran pengenalan untuk ramalan trajektori! Pengetahuan berkaitan pengenalan 1. Adakah kertas pratonton teratur? A: Tengok survey dulu, hlm

SIMPL: Penanda aras ramalan gerakan berbilang ejen yang mudah dan cekap untuk pemanduan autonomi SIMPL: Penanda aras ramalan gerakan berbilang ejen yang mudah dan cekap untuk pemanduan autonomi Feb 20, 2024 am 11:48 AM

Tajuk asal: SIMPL: ASimpleandEfficientMulti-agentMotionPredictionBaselineforAutonomousDriving Paper pautan: https://arxiv.org/pdf/2402.02519.pdf Pautan kod: https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/SIMPL Unit pengarang: Universiti Sains Hong Kong dan Teknologi Idea Kertas DJI: Kertas kerja ini mencadangkan garis dasar ramalan pergerakan (SIMPL) yang mudah dan cekap untuk kenderaan autonomi. Berbanding dengan agen-sen tradisional

Mari kita bincangkan tentang sistem pemanduan autonomi hujung ke hujung dan generasi seterusnya, serta beberapa salah faham tentang pemanduan autonomi hujung ke hujung? Mari kita bincangkan tentang sistem pemanduan autonomi hujung ke hujung dan generasi seterusnya, serta beberapa salah faham tentang pemanduan autonomi hujung ke hujung? Apr 15, 2024 pm 04:13 PM

Pada bulan lalu, atas sebab-sebab yang diketahui umum, saya telah mengadakan pertukaran yang sangat intensif dengan pelbagai guru dan rakan sekelas dalam industri. Topik yang tidak dapat dielakkan dalam pertukaran secara semula jadi adalah hujung ke hujung dan Tesla FSDV12 yang popular. Saya ingin mengambil kesempatan ini untuk menyelesaikan beberapa buah fikiran dan pendapat saya pada masa ini untuk rujukan dan perbincangan anda. Bagaimana untuk mentakrifkan sistem pemanduan autonomi hujung ke hujung, dan apakah masalah yang sepatutnya dijangka diselesaikan hujung ke hujung? Menurut definisi yang paling tradisional, sistem hujung ke hujung merujuk kepada sistem yang memasukkan maklumat mentah daripada penderia dan secara langsung mengeluarkan pembolehubah yang membimbangkan tugas. Sebagai contoh, dalam pengecaman imej, CNN boleh dipanggil hujung-ke-hujung berbanding kaedah pengekstrak ciri + pengelas tradisional. Dalam tugas pemanduan autonomi, masukkan data daripada pelbagai penderia (kamera/LiDAR

SOTA terbaharu nuScenes |. SparseAD: Pertanyaan jarang membantu pemanduan autonomi hujung ke hujung yang cekap! SOTA terbaharu nuScenes |. SparseAD: Pertanyaan jarang membantu pemanduan autonomi hujung ke hujung yang cekap! Apr 17, 2024 pm 06:22 PM

Ditulis di hadapan & titik permulaan Paradigma hujung ke hujung menggunakan rangka kerja bersatu untuk mencapai pelbagai tugas dalam sistem pemanduan autonomi. Walaupun kesederhanaan dan kejelasan paradigma ini, prestasi kaedah pemanduan autonomi hujung ke hujung pada subtugas masih jauh ketinggalan berbanding kaedah tugasan tunggal. Pada masa yang sama, ciri pandangan mata burung (BEV) padat yang digunakan secara meluas dalam kaedah hujung ke hujung sebelum ini menyukarkan untuk membuat skala kepada lebih banyak modaliti atau tugasan. Paradigma pemanduan autonomi hujung ke hujung (SparseAD) tertumpu carian jarang dicadangkan di sini, di mana carian jarang mewakili sepenuhnya keseluruhan senario pemanduan, termasuk ruang, masa dan tugas, tanpa sebarang perwakilan BEV yang padat. Khususnya, seni bina jarang bersatu direka bentuk untuk kesedaran tugas termasuk pengesanan, penjejakan dan pemetaan dalam talian. Di samping itu, berat

See all articles