自动驾驶车辆的本质是轮式移动机器人，是一个集模式识别、环境感知、规划决策和智能控制等功能于一体的综合系统。
人工智能和机器学习领域的进步极大推动了自动驾驶技术的发展。
当前主流的机器学习方法分为：监督学习、非监督学习和强化学习3种。
强化学习方法更适用于复杂交通场景下自动驾驶系统决策和控制的智能处理，有利于提高自动驾驶的舒适性和安全性。
人工智能和机器学习领域的进步极大推动了自动驾驶技术的发展。
当前主流的机器学习方法分为：监督学习、非监督学习和强化学习3种。
强化学习方法更适用于复杂交通场景下自动驾驶系统决策和控制的智能处理，有利于提高自动驾驶的舒适性和安全性。
2024/9/10 5:12:16
1.67MB
1
基于OpenCV和Python的Dlib库驾驶疲劳监测代码。
包括面部标定、眨眼检测、疲劳监测，包含shape_predictor_68_face_landmarks.dat文件，代码可以运行。
包括面部标定、眨眼检测、疲劳监测，包含shape_predictor_68_face_landmarks.dat文件，代码可以运行。
2024/9/8 8:18:29
68.58MB
1
一个旅行家想驾驶汽车从城市A到城市B（设出发时油箱是空的）。
给定两个城市之间的距离dis、汽车油箱的容量c、每升汽油能行驶的距离d、沿途油站数n、油站i离出发点的距离d[i]以及该站每升汽油的价格p[i],i=1,2,…,n。
设d[1]=0＜d[2]＜…＜d[n]。
要花最少的油费从城市A到城市B，在每个加油站应加多少油，最少花费为多少？
给定两个城市之间的距离dis、汽车油箱的容量c、每升汽油能行驶的距离d、沿途油站数n、油站i离出发点的距离d[i]以及该站每升汽油的价格p[i],i=1,2,…,n。
设d[1]=0＜d[2]＜…＜d[n]。
要花最少的油费从城市A到城市B，在每个加油站应加多少油，最少花费为多少？
2024/9/2 15:08:06
2KB
1
本篇文档是一份40页的PDF文档，主要内容包括自动驾驶行业宏观情况概述、L4级自动驾驶及时成本分析、商业化应用分析、行业未来发展展望以及行业风险分析及投资建议
2024/8/15 1:50:33
2.81MB
1
本文研究具有潜在危险性的不良驾驶行为，利用分层结构的驾驶行为模型建立不良驾驶行为的识别和评价算法。
本文提出的识别算法将复杂的多因子、多形式的模式识别问题转化为利用少量因子对不良驾驶行为进行识别的简单问题。
并进一步提出等效加速度估计风险指数的驾驶人行为评价算法。
算法通过驾驶模拟仪实验数据进行了验证，结果表明算法可以达到实际交通环境下的应用要求
本文提出的识别算法将复杂的多因子、多形式的模式识别问题转化为利用少量因子对不良驾驶行为进行识别的简单问题。
并进一步提出等效加速度估计风险指数的驾驶人行为评价算法。
算法通过驾驶模拟仪实验数据进行了验证，结果表明算法可以达到实际交通环境下的应用要求
2024/8/12 21:48:39
475KB
1
自动驾驶场景下的通信规范。
包括OBU车载单元、RSU路侧单元、基础设施等等之间的交互。
V2X标准文档，国内的行业协议规范。
包括OBU车载单元、RSU路侧单元、基础设施等等之间的交互。
V2X标准文档，国内的行业协议规范。
2024/8/4 8:03:55
18.06MB
1
OpenDRIVE详细地图格式说明，提供了VIRES公司的详细地图格式说明，是地图行业专业的说明文档，适用于无人驾驶或者地图定位研究
2024/8/2 12:44:24
2.02MB
1
在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB