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AI 镜像开发实战征文活动

随着人工智能技术的飞速发展,AI 镜像开发逐渐成为技术领域的热点之一。Stable Diffusion 3.5 FP8 作为强大的文生图模型,为开发者提供了更高效的图像生成解决方案。为了推动 AI 镜像开发技术的交流与创新,我们特此发起本次征文活动,诚邀广大开发者分享在 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向的实战经验和创新应用 本次征文活动鼓励开发者围绕 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向,分享以下方面的内容: 1. 技术实践与优化 - Stable Diffusion 3.5 FP8 模型架构解析与优化技巧 - 文生图生成效果的提升方法与技巧 - 模型部署与加速策略,例如使用 Hugging Face、Diffusers 等工具 - 针对特定场景(例如二次元、写实风)的模型微调与定制化开发 2. 应用场景探索 - Stable Diffusion 3.5 FP8 在不同领域的应用案例分享,例如游戏设计、广告创意、艺术创作等 - 利用 Stable Diffusion 3.5 FP8 实现图像编辑、图像修复、图像增强等功能的探索 - 结合其他 AI 技术(例如 NLP、语音识别)构建更强大的应用 3. 创新应用与思考 - 基于 Stable Diffusion 3.5 FP8 的创新应用场景设计 - AI 镜像开发的未来发展方向的思考与展望 - 对 AI 镜像开发伦理、安全等问题的探讨

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中国汽车、无人机、机器人行业近十年

2024年全球民用无人机市场规模达1938.33亿元,中国占比57.2%,其中工业级无人机市场规模650.68亿元,年均复合增长率26.6%,远超消费级的8.15%。未来,工业机器人高端化、服务机器人场景化、人形机器人商业化成为核心方向,2030年市场规模有望突破6000亿元。人口结构变化(老龄化、劳动力成本上升)与技术迭代(AI、新能源、轻量化)形成双轮驱动,推动汽车从“交通工具”、无人机从“消费玩具”、机器人从“工业装备”向多场景、智能化产品转型,行业边界持续模糊,协同应用场景不断涌现。
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博文更新于 前天 10:56 ·
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FMCW激光雷达(调频连续波激光雷达)核心知识全景总结

3. 4D视觉能力:可同时输出。发射激光的波长(( \lambda = c / f_0 ),( f_0 )为初始频率),单位 ( \text{nm} )(纳米)采用“动态带宽调节”:近距离(<50m)用大带宽(2GHz)提精度,远距离(>100m)用小带宽(0.5GHz)保距离。频率随时间的变化率(( k = ∆ f / T )),单位 ( \text{GHz/}\mu\text{s} )激光从发射到反射回接收端的时间(( \tau = 2R / c )),单位 ( \text{ns} )(纳秒)
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博文更新于 前天 10:56 ·
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智驾领域VLA与World Model融合技术全景(2024-2025)

参考:https://github.com/Thinklab-SJTU/DriveMoEhttps://github.com/SEU-zxj/CoIRL-AD。https://github.com/IRL-VLA/IRL-VLA(待开源)https://github.com/SEU-zxj/CoIRL-AD。1. 架构简洁,推理时延比架构级低30%-50%;暂未公开参考:https://github.com/Thinklab-SJTU/DriveMoE。- 车端推理时延150ms(Orin-X);
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博文更新于 前天 10:55 ·
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自动驾驶、无人机、机器人核心方案对比表

整机BOM约42万元传感器25.8%(10.85万元)、域控/MCU16.67%(7万元)、算法11.9%(5万元)、其他45.63%(执行器/结构件等)整机约4.9万元传感器19.2%(9412元)、域控/MCU4.49%(2200元)、算法8.16%(4000元)、其他68.15%(机架/电池等)整机约14万元传感器3.86%(5400元)、域控/MCU3.93%(5500元)、算法5.71%(8000元)、其他86.5%(三电/车身等)激光雷达:禾赛AT128;毫米波雷达:德赛西威;
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博文更新于 前天 10:54 ·
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雷达感知技术调研报告

1. 雷达感知技术概述 1.1 4D毫米波雷达 1.2 新型固态激光雷达 1.3 超声波雷达 2. 用于自动驾驶感知的4D毫米波雷达 2.1 4D毫米波雷达的基本原理 2.1.1 波形设计 2.1.2 天线阵列设计 2.1.3 信号处理框架 2.2 基于4D毫米波雷达的SLAM 3. 用于自动驾驶感知的新型固态激光雷达 3.1 新型固态激光雷达的特性 3.2基于新型固态激光雷达的SLAM 3.2.1 BALM 3.2.2 MULLS 3.2.3 Livox_mapping 4. 用于自动驾驶感知的超声波雷达
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博文更新于 前天 10:53 ·
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智能移动设备全品类核心方案对比及量产趋势调研报告

三大智能移动设备品类,覆盖各领域头部企业,从算法架构、硬件配置、性能指标、商业化落地等维度展开全栈对比,深度剖析不同品类技术路线差异,结合行业数据研判量产趋势,新增2025-2027年核心技术突破时间线、头部企业战略布局对比表及核心技术专利分布与竞争格局分析表,针对各品类核心应用场景提供选型建议,为车企、科技企业、投资者及采购方提供权威决策参考。L4级智驾、工业级无人机、商用/工业服务机器人处于高速增长期,多机协同、自主决策、行业定制化是核心竞争力。人形机器人续航突破6小时,复杂任务完成率超90%;
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博文更新于 2025.12.17 ·
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近十年自动驾驶世界模型技术综述

1. OmniNWM(2025):四模态统一+长时序稳定生成2. HERMES(2025):3D场景理解与生成统一3. RobustWorld(2025):传感器噪声鲁棒性优化4. DriveDreamer4D(2025):4D场景表示世界模型5. AutoVLA(2025):自适应推理VLA模型。1. 数据集:万小时级长尾场景、多模态决策导向数据集2. 硬件:车载高算力平台(NVIDIA Jetson AGX Orin)、4D毫米波雷达3. 算力:混合精度训练+模型蒸馏,平衡性能与效率。
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博文更新于 2025.12.17 ·
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3C电子产品、汽车、无人机、机器人:产品体系与对应高校专业及核心课程全梳理

本梳理以“产品技术逻辑-高校专业匹配-课程体系支撑”为核心框架,先明确四大领域的产品定义、核心技术与应用场景,再对应高校核心专业及本硕阶段核心课程,形成“产业需求-人才培养”的闭环体系。
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博文更新于 2025.12.17 ·
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特斯拉 Model 3解析调研报告

‌。
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博文更新于 2025.12.17 ·
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智驾方案核心链路

传感器刷新频率(如LiDAR每秒百万级点云)、预处理效率。模型复杂度(如Transformer架构)、算力支撑。通信协议(如以太网)、数据带宽。线控系统精度、机械响应速度。安全敏感场景阈值(ms)典型延迟范围(ms)
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博文更新于 2025.12.17 ·
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Complex Three - Dimensional Logic: A Solution to Paradoxes

This research embarks on an in - depth and exhaustive exploration of three - valued logic, a revolutionary deviation from the traditional binary true - false paradigm. By conducting a comprehensive and systematic analysis that encompasses the historical ev
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博文更新于 2025.12.17 ·
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智驾空间智能、物理智能、世界模型相关的最新论文和开源算法链接

这些资源涵盖了2025年自动驾驶领域的前沿研究,从空间推理到物理建模和世界模拟,提供了丰富的开源工具和理论框架。建议用户通过链接深入探索论文和代码,以应用于实际项目或进一步研究。如果您需要更详细的解读或特定应用建议,请随时补充信息!
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博文更新于 2025.12.16 ·
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广义端到端(GE2E)自动驾驶技术综述:范式演进、核心挑战与破局路径

广义端到端技术的成熟,终将推动自动驾驶从“特定场景落地”走向“全场景规模化应用”,最终实现“更安全、更高效、更舒适、更普惠”的智能出行目标,完成20年来行业从业者的共同初心——造出能真正替代人类司机的机器。作为连接学术研究与产业落地的桥梁,该框架的核心价值在于打破了不同端到端路径的技术壁垒,揭示了“感知-决策-控制”全链路数据驱动的统一演进方向,同时回应了行业对“如何平衡技术先进性与工程可行性”的核心关切,为L2+辅助驾驶向L4级全自动驾驶的跨越提供了清晰的技术路线图。混合端到端(Hybrid E2E)
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博文更新于 2025.12.16 ·
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自动驾驶世界模型核心成果、论文代码与最新进展全景解析

极端场景数据稀缺问题可通过合成数据生成(如NVIDIA Cosmos)或高保真仿真(华为World Engine)缓解。模型实时性不达标可能影响车端部署,采用轻量化技术(如西交I2-World的3G显存训练)和模型压缩(小鹏Token压缩)优化推理效率。隐私与数据安全需符合GDPR等法规,采用联邦学习(如华为云端-车端架构)实现数据脱敏。理想、小鹏、华为、百度、小米、吉利、滴滴、地平线、蔚来、NVIDIA、阿里高德。清华、复旦、上交、华科、北大、南大、港科大、港中文、港科广、中科院、浙大、西交。
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博文更新于 2025.12.16 ·
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自动驾驶、无人机和机器人算法需要哪些基础?

注:实际开发中需结合具体场景(如自动驾驶的ISO 26262功能安全、无人机的PX4飞控框架)进行算法选型与优化。
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博文更新于 2025.12.16 ·
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自动驾驶、无人机、机器人核心技术双范式

范式1(经典控制理论)和范式2(强化学习)。范式1基于确定性模型,如PID控制器,确保基础稳定性;范式2利用数据驱动方法,如强化学习,优化复杂环境下的决策。二者互补:范式1适用于低风险、静态场景;范式2适配动态、不确定性高的任务。下面,我将逐步优化梳理核心内容。技术维度稳定悬停场景避障飞行场景轨迹跟踪场景感知配置:IMU+气压计+GPS
核心:实时姿态估计,误差控制在$<0.5^\circ$,适配低风速环境(风速$<5$ m/s)。
科学依据。
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博文更新于 2025.12.16 ·
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Ubuntu搜狗输入法安装指南和无法输入中文问题解决方案

问题和解决方案:没完全按照上述步骤,比如没有安装输入法依赖,会出现输入只显示英文不显示中文问题。解决方案就是:在终端执行:sudo apt install libqt5qml5 libqt5quick5 libqt5quickwidgets5 qml-module-qtquick2sudo apt install libgsettings-qt1
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博文更新于 2024.03.21 ·
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重装VS2017后依然报错:找不到Windows SDK 版本10.0.17763.0

由于安装好VS2017后Windows Kits会默认安装在VS2017所在盘的根目录下,如果误删或者移动Windows Kits都会导致该报错。正确做法是将Windows Kits移动到目标位置后,修改相应的3个注册表中的4个寄存器值。
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博文更新于 2023.03.08 ·
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计算机视觉算法

计算机视觉分为光度视觉、语义视觉和几何视觉,分别从传统的图像处理、立体视觉和三维重建、物体检测和识别发展而来,将来的发展趋势是深度学习方向。
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博文更新于 2023.02.02 ·
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基础算法导论

算法本质上说就是解决问题的方法和步骤。冯诺依曼的计算机架构体系解决了通用的数值计算和逻辑判断的问题,实际上可以认为它就是一个算法系统的具体展示:冯诺依曼计算机架构体系的5个组成部分“输入设备、输出设备、控制器、运算器、存储器”对应算法的五个特性“输入、输出、有限性、可行性、确定性”(似乎传统“金木水火土”的五行理论也可拓展升级了,这是题外话了)。
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博文更新于 2023.02.02 ·
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