辅助驾驶ADAS功能算法介绍
一、ADAS功能分类
按照行驶域划分，将ADAS功能分为行车功能、泊车功能和主动安全功能。
- 行车功能
- ACC（Adaptive Cruise Control）自适应巡航控制
- TJA（Traffic Jam Assist）交通拥堵辅助
- LCC（Lane Centering Control）车道居中控制
- ICC（Integration Cruise Control）智能巡航系统
- ALC（Autonomous Lane Change）自动变道系统
- HWA（Highway Assist）高速公路辅助
- NOA（Navigation On Assist）高速公路辅助驾驶
- 泊车功能
- APA（Auto Parkig Assist）泊车辅助
- RPA（Remote Parking Asist）遥控泊车辅助
- HPA（Home-zone Parking Assist）记忆泊车辅助
- AVP（Automated Valet Parking）自主代客泊车
- 主动安全功能
- LW（Latent Warning）潜在危险报警
- FCW（Front Collision Warning）前向碰撞预警
- AEB（Automatic Emergency Braking）自动紧急制动
- AES（Automatic Emergency Steering）自动紧急转向
- LDW（Lane Departure Warning）车道偏离预警
- LDP（Lane Departure Prevention）车道偏离抑制
- ELK（Emergency Lane Keeping Assist）紧急车道保持
- DOW（Door Open Warning）车门开启预警
- BSD（Blind Spot Detection）盲区监测
- RCTA/RCTB（Rear Traffic Cross Alert/braking）后方交通穿行提示
- FCTA/FCTB（Front Traffic Cross Alert/braking）前方交通穿行提示
- RCW（Rear Collision Warning）后向碰撞预警
- TSR（Traffic Signs Recognition）交通标志识别
- IHBC（Integration High Beam Control）智能远光灯控制
- DFM （Driver Fatigue Mo
相关文章：
辅助驾驶ADAS功能算法介绍
一、ADAS功能分类 按照行驶域划分，将ADAS功能分为行车功能、泊车功能和主动安全功能。 行车功能 ACC（Adaptive Cruise Control）自适应巡航控制TJA（Traffic Jam Assist）交通拥堵辅助LCC（Lane Centering Control）车道居中控制ICC（Integration Cruise Control）智能巡航系…...
Docker 安装kingbase V8r6
下载 官网下载，注意：这里下载 Docker 版本v8r6 安装 # 导入镜像 docker load -i kingbase.tar# 重命名 docker tag [image-name]:[tag] [new-image-name]:[new-tag]# 删除 docker rmi [image-name]:[tag]# 创建容器 docker run -tid \ --privileged \…...
Python 应用打包成 APK【全流程】
将 Python 应用打包成 APK。 文章目录 步骤 1: 安装 Buildozer 和其依赖Linux (Ubuntu) 环境下安装: 步骤 2: 创建你的 Python 应用步骤 3: 配置 Buildozer步骤 4: 打包成 APK总结 步骤 1: 安装 Buildozer 和其依赖 首先确保你的系统中已安装 Python 和 pip。接下来ÿ…...
jmeter之MD5加密接口请求教程
前言： 有时候在项目中，需要使用MD5加密的方法才可以登录，或者在某一个接口中遇到 登录获取token后才可以进行关联，下面介绍下遇到的常见使用 一、第一种方法：使用jmeter自带的函数助手digest 选择工具，选…...
R18 NTN中的RACH-less HO
在看R18 38.300时，发现NTN场景 增加了如下黄色字体的内容，R18 NTN支持了RACH-less HO，索性就简单看了看。 NTN RACH less HO相关的描述主要在38.331,38.213和38.321中。38.300中的描述显示：网络侧会通过RRCReconfiguration消息将RACH-less HO相关的配置下发给UE， 其中会包…...
QT使用gsoap获取手机归属地
1-环境变量 用的win32 E:\hes_scc\tools\gsoap_2.8.134\gsoap-2.8\gsoap\bin\win32 2-生成代码接口 自己建一个目录，在此打开cmd窗口，生成的文件都会在这个文件夹中。 这里用的手机归宿地。 wsdl2h -o GetPhoneInfo.h -s -n Phone -t ....\typemap.…...
抖音本地生活服务商入驻指南分享！
当前，各大平台的团购外卖业务持续火爆，并逐渐成为众多创业赛道中的大热门。其中，本地生活服务更是在短时间内杀出重围，成为创业者们的首选。 根据抖音生活服务近日发布的《2023年度数据报告》，2023年，抖音生…...
【量算分析工具-水平距离】GeoServer改造Springboot番外系列四
【量算分析工具-概述】GeoServer改造Springboot番外系列三-CSDN博客 【量算分析工具-水平距离】GeoServer改造Springboot番外系列四-CSDN博客 【量算分析工具-水平面积】GeoServer改造Springboot番外系列五-CSDN博客 【量算分析工具-方位角】GeoServer改造Springboot番外系列…...
vs2019 c++20 规范的 STL 库的智能指针 shared、unique 、weak 及 make_** 函数的源码注释汇总，和几个结论
智能指针的源码都在 《memory》 头文件中。因为头文件太长，再者本次整理是基于以前的零散的模板分析。故相当于抽取了该头文件中关于智能指针的源码进行分析，注释。 （1 探讨一）当独占指针指向数组时，其默认的删除器是…...
【大模型】 基于AI和全球化进程的权衡：开源大模型与闭源大模型
【大模型】 基于AI和全球化进程的权衡：开源大模型与闭源大模型 前言 实际上关于开源or闭源，一直以来都是颇有争议的话题，人们争执于数据的隐私性和共享性，到底哪一方能获得的收益更大。而对于开源与闭源哪个更好实际上也就是说是…...
强化学习——学习笔记
一、什么是强化学习？ 强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 是一种通过与环境交互来学习决策策略的机器学习方法。它的核心思想是让智能体 (Agent) 在执行动作 (Action)、观察环境 (Environment) 反馈的状态 (State) 和奖励 (Reward) 的过程中，学习到…...
NAT简介
一、NAT 概念定义 NAT（Network Address Translation，网络地址转换）是一种将私有 IP 地址转换为公有 IP 地址的技术。 允许一个组织内部使用私有 IP 地址的网络通过少量的公有 IP 地址连接到互联网。实现了私有网络与外部网络的通信…...
联想凌拓 NetApp AFF C250 全闪存存储助力丰田合成打造数据新“引擎”
联想凌拓 NetApp AFF C250全闪存存储助力丰田合成打造数据新“引擎” 丰田合成（张家港）科技有限公司（以下简称“丰田合成”）于2003年12月成立，坐落在中国江苏省张家港市保税区中华路113号，是日本丰田合成株…...
红队技巧：仿冒Windows登录
Metasploit框架：phish_windows_credentials Metasploit带有内置的后期漏洞利用功能，可帮助我们完成任务。由于它是后渗透的模块，因此只需要输入会话即可： use post/windows/gather/phish_windows_credentials set session 1 …...
821. 字符的最短距离 - 力扣
1. 题目 给你一个字符串 s 和一个字符 c ，且 c 是 s 中出现过的字符。 返回一个整数数组 answer ，其中 answer.length s.length 且 answer[i] 是 s 中从下标 i 到离它 最近 的字符 c 的 距离 。 两个下标 i 和 j 之间的 距离 为 abs(i - j) ，…...
BI工具如何为金融行业带来变革？金融行业营销管理策略大揭秘
当今数字化时代，金融行业正经历着前所未有的变革。随着大数据、人工智能、区块链等新兴技术的兴起，金融机构正面临着重新定义服务模式、风险管理和客户体验的挑战。商业智能（BI）作为这一变革的关键驱动力，已经成为金融…...
操作系统 - 计算机系统概述
事前提一嘴 室友考完研了，下一年就是我了，真不想和他们一起考，压力太大了，这里分享一点笔记吧 采用王道考研的书以及视频，去掉了一些书上的废话，加上了视频中的重点，最后总结出来的 如有侵权&a…...
[论文笔记]REACT: SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELS
引言 今天带来一篇经典论文REACT: SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELS的阅读笔记，论文中文意思是 在语言模型中协同推理和行动。 虽然大型语言模型(LLMs)在语言理解和互动决策任务中展现出强大的能力，但它们在推理(例如思维链提示)和…...
[]下标的意义
数组： int array[10]; array[0]获取的是值，还是引用？ std::map<int,string> m_map; m_map[0]返回的是引用还是值，还是指针。 #include <iostream> #include <map> #include <vector> #include <al…...
去重复记录和排序——kettle开发09
一、去除重复记录 去除重复记录，就是将数据流中的数据进行字段比较，从而去掉重复值的过程。去除重复记录的前提是需要将数据流中的数据进行排序，然后再进行去重操作。 去除重复记录的逻辑是，如下图，我们将需要比较的…...
学校招生小程序源码介绍
基于ThinkPHPFastAdminUniApp开发的学校招生小程序源码，专为学校招生场景量身打造，功能实用且操作便捷。 从技术架构来看，ThinkPHP提供稳定可靠的后台服务，FastAdmin加速开发流程，UniApp则保障小程序在多端有良好的兼…...
算法岗面试经验分享-大模型篇
文章目录 A 基础语言模型A.1 TransformerA.2 Bert B 大语言模型结构B.1 GPTB.2 LLamaB.3 ChatGLMB.4 Qwen C 大语言模型微调C.1 Fine-tuningC.2 Adapter-tuningC.3 Prefix-tuningC.4 P-tuningC.5 LoRA A 基础语言模型 A.1 Transformer （1）资源 论文&a…...
：观察者模式)
JS设计模式(4)：观察者模式
JS设计模式(4):观察者模式 一、引入 在开发中，我们经常会遇到这样的场景：一个对象的状态变化需要自动通知其他对象，比如： 电商平台中，商品库存变化时需要通知所有订阅该商品的用户；新闻网站中࿰…...
保姆级教程：在无网络无显卡的Windows电脑的vscode本地部署deepseek
文章目录 1 前言2 部署流程2.1 准备工作2.2 Ollama2.2.1 使用有网络的电脑下载Ollama2.2.2 安装Ollama（有网络的电脑）2.2.3 安装Ollama（无网络的电脑）2.2.4 安装验证2.2.5 修改大模型安装位置2.2.6 下载Deepseek模型 2.3 将deepse…...
【Nginx】使用 Nginx+Lua 实现基于 IP 的访问频率限制
使用 NginxLua 实现基于 IP 的访问频率限制 在高并发场景下，限制某个 IP 的访问频率是非常重要的，可以有效防止恶意攻击或错误配置导致的服务宕机。以下是一个详细的实现方案，使用 Nginx 和 Lua 脚本结合 Redis 来实现基于 IP 的访问频率限制…...
Python+ZeroMQ实战：智能车辆状态监控与模拟模式自动切换
目录 关键点 技术实现1 技术实现2 摘要： 本文将介绍如何利用Python和ZeroMQ消息队列构建一个智能车辆状态监控系统。系统能够根据时间策略自动切换驾驶模式（自动驾驶、人工驾驶、远程驾驶、主动安全），并通过实时消息推送更新车…...
Qemu arm操作系统开发环境
使用qemu虚拟arm硬件比较合适。 步骤如下： 安装qemu apt install qemu-system安装aarch64-none-elf-gcc 需要手动下载，下载地址：https://developer.arm.com/-/media/Files/downloads/gnu/13.2.rel1/binrel/arm-gnu-toolchain-13.2.rel1-x…...
在树莓派上添加音频输入设备的几种方法
在树莓派上添加音频输入设备可以通过以下步骤完成，具体方法取决于设备类型（如USB麦克风、3.5mm接口麦克风或HDMI音频输入）。以下是详细指南： 1. 连接音频输入设备 USB麦克风/声卡：直接插入树莓派的USB接口。3.5mm麦克…...
[论文阅读]TrustRAG: Enhancing Robustness and Trustworthiness in RAG
TrustRAG: Enhancing Robustness and Trustworthiness in RAG [2501.00879] TrustRAG: Enhancing Robustness and Trustworthiness in Retrieval-Augmented Generation 代码：HuichiZhou/TrustRAG: Code for "TrustRAG: Enhancing Robustness and Trustworthin…...
LLaMA-Factory 微调 Qwen2-VL 进行人脸情感识别（二）
在上一篇文章中，我们详细介绍了如何使用LLaMA-Factory框架对Qwen2-VL大模型进行微调，以实现人脸情感识别的功能。本篇文章将聚焦于微调完成后，如何调用这个模型进行人脸情感识别的具体代码实现，包括详细的步骤和注释。 模型调用步骤 环境准备：确保安装了必要的Python库。…...