谷歌自動駕駛前總監chris urmson與2023年在ted上的演講。闡述了自動駕駛和輔助駕駛的區別，谷歌自動駕駛研究現狀等內容。應該來說，自動駕駛在有限場景中大規模應用的前景是十分光明的，期待這一天的到來。
height="600" width="800" src="" allowfullscreen="">
盲人實測
height="600" width="800" src="" allowfullscreen="">
自動駕駛汽車與自動駕駛網路
談到自動駕駛網路很容易讓人聯想到自動駕駛汽車，恰好讀到google的工程師用自動駕駛汽車和自動駕駛網路做的乙個模擬，感覺很有道理的樣子，記錄並分享一下 開發一輛自動駕駛汽車所需要的 1 一輛比較現代的車 2 各式各樣的感測器 效能強大的計算機 ai軟體。3 大量的訓練和測試。類似地，開發自動駕駛網路...
自動駕駛相關
計畫 2021年1月10號前，查資料，了解相關資訊 學習目標 1 路徑規劃，有地圖的基礎上，起點到終點的路徑規劃 2 路徑規劃的技術上，避障等如何實現 自動駕駛工程師，谷歌認證機器學習專家，蘭州大學無人駕駛團隊創始人，主攻深度學習，無人駕駛汽車方向。學習資料記錄 優達學城 學習筆記 20200102...
自動駕駛相關
在實際上行駛中，自動駕駛車輛除了直行，還需要根據需求右轉 左轉或者是倒車，倒車的可能性很小，幾乎沒有自動駕駛公司去做這個場景，左轉相比右轉會更難。尤其是在沒有交通訊號燈，或者是停車標識來引導的左轉，這稱之為無保護左轉，即便是對人類司機而言，都是相當困難的，自動駕駛車輛遇到同樣的難題。waymo的行為...