自动驾驶
yolo5自动驾驶
1、重要！更换U盘的操作指引
2、关闭开机自启动大程序
3、Linux基础
4、YoloV5训练集
5、自动驾驶基础调试(代码解析)
6、自动驾驶特调
7、自动驾驶原理
8、PID算法理论
9、阿克曼运动学分析理论
10、建立运动学模型
常用命令
首次使用
一、原理分析
麦克纳姆轮运动学分析
二、AI大模型
3、AI大模型类型和原理
4、RAG检索增强和模型训练样本
5、具身智能机器人系统架构
6、具身智能玩法核心源码解读
7、配置AI大模型
三、深度相机
2、颜色标定
10、深度相机的基础使用
11、深度相机伪彩色图像
12、深度相机测距
13、深度相机色块体积测算
14、深度相机颜色跟随
15、深度相机人脸跟随
16、深度相机KCF物体跟随
17、深度相机Mediapipe手势跟随
18、深度相机视觉循迹自动驾驶
19、深度相机边缘检测
四、多模态视觉理解
20、多模态语义理解、指令遵循
21、多模态视觉理解
22、多模态视觉理解+自动追踪
23、多模态视觉理解+视觉跟随
24、多模态视觉理解+视觉巡线
25、多模态视觉理解+深度相机距离问答
26、多模态视觉理解+SLAM导航
27、多模态视觉理解+SLAM导航+视觉巡线
28、意图揣测+多模态视觉理解+SLAM导航+视觉功能
五、雷达
8、雷达基础使用
思岚系列雷达
六、建立地图
9、Gmapping建图
cartographer快速重定位导航
RTAB-Map导航
RTAB-Map建图
slam-toolbox建图
cartographer建图
Navigation2多点导航避障
Navigation2单点导航避障
手机APP建图与导航
七、新机器人自动驾驶与调整
多模态视觉理解+SLAM导航
新机器人自动驾驶
场地摆放及注意事项
启动测试
识别调试
无人驾驶的车道保持
无人驾驶路标检测
无人驾驶红绿灯识别
无人驾驶之定点停车
无人驾驶转向决策
无人驾驶之喇叭鸣笛
无人驾驶减速慢行
无人驾驶限速行驶
无人驾驶自主泊车
无人驾驶综合应用
无人驾驶融合AI大模型应用
八、路网规划
路网规划导航简介
构建位姿地图
路网标注
路网规划结合沙盘地图案例
九、模型训练
十、YOLOV11开发
多机通讯配置
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yolo5自动驾驶
7、自动驾驶原理
7、自动驾驶原理
YOLOv5在自动驾驶中的视觉原理主要基于其单阶段目标检测架构，结合多任务处理能力，实现对道路环境的实时感知。以下是核心要点： 核心架构 YOLOv5采用单阶段检测框架，将输入图像划分为网格（如13×13），每个网格预测边界框、类别概率及置信度。其骨干网络（如CSPDarknet53）通过多层卷积提取特征，结合FPN（特征金字塔网络）增强多尺度目标检测能力 。 多任务处理 在自动驾驶场景中，YOLOv5被扩展为多任务模型： 目标检测：保留YOLOv5的检测头，直接输出车辆、行人等目标的边界框和类别 。 车道线检测：通过共享骨干网络的特征，使用ENet分割头提取车道线像素，结合FPN优化分割精度 。 可行驶区域分割：对输入图像进行二分类，分割出可行驶区域，辅助路径规划 。 优化技术 Focus模块：通过重排输入特征图，提升通道利用率，减少计算量 。 Anchor-Free设计：YOLOv5后续版本（如v7）移除预设锚框，直接预测边界框，简化后处理流程 。 动态标签分配：根据预测结果动态调整训练样本权重，提升小目标检测效果 。 实时性与精度平衡 YOLOv5通过轻量化网络设计（如CSPNet）和优化损失函数，在保持较高检测精度（如mAP）的同时，满足自动驾驶对低延迟的需求 。
admin
2025年11月27日 14:38
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