感知与计算机视觉与激光雷达
相机传感器配置，对象并使用机器学习和深度学习车道边界检测，激光雷达的处理
自动驾驶的工具箱™感知算法使用来自摄像机和激光扫描数据来检测和跟踪驱动方案感兴趣的对象。这些算法是理想的ADAS和自主驾驶应用，诸如自动制动和转向。通过已使用深度学习和传统的机器学习技术预训练的检测器检测车辆，行人和车道标线。您也可以训练自定义检测。
- 相机传感器配置
单眼照相机传感器校正，图像到车辆坐标系变换，鸟瞰图图像的变换 - 视觉感知
车道边界，行人，车辆，和其他对象的检测使用机器学习和深度学习 - 激光雷达处理
Velodyne®文件导入，分割，下采样，变换，可视化，和3-d点云从激光雷达登记
精选示例
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