MoveIt2是专门为ROS 2从MoveIt迁移过来、主要用于机器人机械手或机械臂的运动规划软件框架，有助于将机器人带入未来。该框架综合了运动规划、机械（手）臂操纵、3D感知、运动学、控制和导航等方面的最新成果。MoveIt2的主要功能该软件框架的主要功能包括：运动规划生成可顺利通过杂乱环境的高自由度轨迹生成的轨迹或者路径可以避免（逃离）局部最小值机械臂操纵通过抓取生成（grasp generation）对机器人环境进行分析，并与该环境进行交互。

1矿山无人驾驶运输系统的发展背景各类矿产是国民经济发展的命脉之一，非常重要。矿山智能化是采矿行业的一个发展方向。现在将道路进行分类，主要可分为结构化道路和非结构化道路，而在矿山、港口等封闭场景，无人驾驶的落地相对来说比较简单，因为环境可控，没有法律法规的一些限制。图示是包钢白云鄂博的稀土矿区，坑深400多米。矿区虽然属于包头，但离包头非常远，因而就带来了一些问题。首先是招...

挖掘机无人化的技术点主要有，感知模块，规划控制模块，传感器通信模块，电气控制模块，仿真模块。同时可以用于建图定位。规划控制模块主要用于对挖掘动作的控制，根据输入的imu传感器数据和液压传感器的数据以及航路点信息，进行轨迹规划，同时利用mpc或lqr控制器控制挖掘轨迹跟踪挖掘点，并执行完挖掘装车，并满足土方量要求。自动驾驶多用于乘用车领域，目前矿山自动驾驶量产落地前景广阔，由于矿山工作环境差，污染严重，而且通常矿区面积大，工作任务单一，场景固定，是一个适合进行自动驾驶落地的场景。

前言自动驾驶技术是一项复杂的系统工程，涵盖了众多技术领域。本文将从硬件和软件两个方面，详细介绍自动驾驶汽车涉及的关键技术，希望能为您提供有益的参考。一、硬件自动驾驶汽车的实现离不开各种硬件的支持。以下是一张自动驾驶研究所需硬件的示意图。各传感器的功能如下：77GHz radar：77GHz毫米波雷达传感器，用于检测车辆周围...

1 论文信息1 论文信息信息: 《Parallel Driving for Parallel Mining: Foundation Models and Scenarios Engineering for Smart Mining Operations》作者: Long Chen, Yisheng Lv, Fei-Yue Wang, Si-Yu Teng期刊:年份: 2021关键词: Smart Mining、Autonomous Driving2 专业名词。

去年11月，2019年世界5G大会在北京召开，本次大会由北京市人民政府、国家发展改革委、科技部、工业和信息化部共同主办。22日下午，大会举办了5G+智慧交通分论坛。以下是论坛实录。关积珍：...

自动驾驶技术的全面成熟与普及，是一个涉及技术迭代、法律法规完善、社会文化适应等多方面因素的长期过程。随着各领域不断取得突破，我们正逐步接近一个自动驾驶技术深度融入日常生活，推动社会进步、环境友好与经济发展的新时代。在这个过程中，持续的创新、跨学科合作、以及对技术伦理的深刻思考，将是推动这一进程不可或缺的力量。综上所述，自动驾驶技术的发展是一个系统工程，涵盖了技术、法规、社会接受度等多方面的挑战与机遇。随着各领域技术的不断突破与整合，我们正逐步迈向一个更加智能、安全、高效的出行未来。

自动驾驶公司商业模式

当前自动驾驶系统按技术特点可分为三代，第一代自动驾驶系统以后融合感知、高精地图、IMU+GPS定位、预测、基于优化和搜索的规控系统为代表。第二代自动驾驶系统以BEV框架为基础，感知部分多采用基于transformer的共享主干网络模型的多任务学习框架，地图定位部分开始采用“重感知、轻地图”的路线，规控仍以搜索、优化方法为主。第三代自动驾驶系统以大模型和端到端技术为代表，代表性工作有毫末智行driveGPT，上海人工智能实验室UniAD等，通过大模型+RLHF+人为设计的中间特征学习习人类驾驶技能、驾驶场景理

2021中国矿区自动驾驶研究报告

2021年中国矿区自动驾驶研究报告（46页）.pdf

【矿区自动驾驶技术概要】矿区自动驾驶技术是当前智慧矿山、绿色矿山改造升级的重要组成部分，它致力于露天矿山运输环节的智能化和绿色化。这种技术通过无人化运输作业系统，可以显著提高矿区的生产效率，保障安全...

《2021中国矿区自动驾驶研究报告》是一份深入探讨我国矿区自动驾驶技术现状、发展挑战与前景的专业报告。该报告详细阐述了自动驾驶在矿区的应用背景、技术原理及其在提高生产效率、保障作业安全方面的重要作用。 一...

在自动驾驶系统中，传感器是系统能感知周围环境的决定性因素。在传感器装车后，需要通过消除安装误差，。传感器标定为后续建图、定位、感知和控制打下坚实基础，是自动驾驶系统稳定运行的核心部分与前置条件。标定的精度会影响传感器的使用上限精度，最终影响车辆的行驶状态。自动驾驶系统中包含各种各样的传感器，传感器是系统能感知周围环境的决定性因素。在传感器装车后，需要对传感器进行标定，获取各个传感器的安装位置，进而让后续算法模块更好地使用传感器数据。简单来讲，传感器标定需要告诉自动驾驶系统传感器的准确位置。

CARLA仿真中的参与者与蓝图管理 CARLA仿真中的核心元素是参与者（Actors），包括车辆、行人、传感器、交通标志和观察者。参与者通过蓝图（Blueprint）模板生成，蓝图包含可修改属性（如颜色、传感器参数）和不可修改属性。蓝图库提供所有可用模板，支持通过ID查询或随机选择。参与者生命周期包括生成（需指定位置和旋转）、操作（物理状态控制）和销毁（需显式调用）。特殊参与者如传感器通过回调函数处理数据流，交通灯可通过API控制状态切换，车辆则支持多种控制模式。注意Python脚本结束时必须显式销毁参与者

摘要： 该Python脚本演示了CARLA仿真环境中多传感器同步采集与可视化的实现方法。核心模块包括： CarlaSyncMode：通过上下文管理器确保RGB摄像头与语义分割摄像头数据严格同步，自动对齐仿真帧； 简化路径跟踪：车辆通过路点系统自动移动（非物理模拟）； 图像融合显示：将语义分割结果以半透明形式叠加到RGB图像上，使用CityScapes调色板着色； 性能监控：实时显示仿真与渲染FPS。适用于多模态感知算法验证和教学演示，提供约30FPS的稳定数据流。 （149字）

自动驾驶作为AI的重要应用，其认知问题长期被简化为感知精度和数据覆盖问题。文章追溯了认知机器人概念的历史演变，指出当前自动驾驶系统仍停留在感知驱动层面，缺乏真正的认知结构。要实现工程收敛、安全责任和社会治理，自动驾驶必须完成向认知机器人的范式转移，构建可解释、可演化的内部世界模型。这不仅是技术升级，更是实现长期稳定的关键跃迁。

一、基于规则技术架构1、基于规则技术架构简介2、规则表示示例3、基于规则技术架构优点4、基于规则技术架构缺点二、端到端技术架构1、端到端技术架构简介2、端到端技术架构实现形式① 数据采集② 多模态数据融合与预处理③ 主流模型架构④ 三阶段训练法⑤ 总结3、端到端技术架构优点4、端到端技术架构缺点三、自动驾驶的两种核心技术架构总结1、基于规则技术架构 与 端到端技术架构 对比2、基于规则技术 + 端到端技术 混合架构

本文介绍了一个高级传感器数据采集示例，用于在CARLA仿真环境中获取自动驾驶车辆的底层图形数据。该示例通过生成自动驾驶车辆并挂载高分辨率RGB摄像头，同时保存最终渲染图像和所有GBuffer纹理（包括场景深度、法线、材质属性等14+通道）。这些数据适用于计算机视觉研究、神经渲染、图像合成等需要底层图形数据的场景。文章详细解析了GBuffer的概念、主车与摄像头初始化方法、GBuffer启用与监听的核心代码，以及数据输出结构。同时指出该方法的性能开销较大，建议用于离线数据采集，并提醒注意磁盘空间消耗。该示例为