一款基于Jetson Nano硬件的高级驾驶辅助系统（ADAS），具备四大核心功能：前向碰撞预警、车道偏离预警、交通标志识别及超速预警。我通过训练并优化了三个深度神经网络，使其能在Jetson Nano上同步运行（采用CenterNet-ResNet18实现目标检测，U-Net实现车道线分割，ResNet-18完成交通标志分类）。该项目荣获英伟达Jetson月度项目奖。

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多传感器融合是精确可靠的自动驾驶系统的关键。最新的方法是基于点级融合：用相机特征来增强 LiDAR 点云。然而，相机到 LiDAR 的投影丢弃了相机特征的语义密度，阻碍了此类方法的有效性，尤其是对于面向语义的任务（例如 3D 场景分割）。在本文中，我们提出了 BEVFusion，一个有效的和通用的多任务多传感器融合框架。该方法在共享鸟瞰图（BEV）表示空间中统一了多模态特征，较好地保留了几何信息和语义信息。为了实现这一目标，我们诊断并通过优化的 BEV 池化消除了视图转换中的关键效率瓶颈，将延迟降低了 40 倍以上。BEVFusion 从根本上来说是独立于任务的，并且几乎无需更改架构即可无缝支持不同的 3D 感知任务。 它在 nuScenes 基准上建立了最新的技术水平，在 3D 对象检测上实现了 1.3%的 mAP 和 NDS，在 BEV 地图分割上实现了 13.6%的 mIoU，计算成本降低了 1.9 倍。

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一份简单的环视系统制作实现，包含完整的标定、投影、拼接和实时运行流程，详细文档见 doc 目录。

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JetCar 是一款基于 Jetson Nano 的微型自动驾驶汽车。它可在街道地图上导航，并遵循停车提示文字和方向箭头。

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一个多功能的激光雷达SLAM功能包。支持多种类型激光雷达传感器(机械、固态等)，支持6轴和9轴IMU，支持松耦合和紧耦合，支持建图和定位，支持回环检测等。

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具有自适应巡航、驾驶员监控、自动道路居中等功能，适用于丰田、现代、本田和许多其他品牌，大约有275 多种车型。openpilot 遵守 ISO26262 指南。

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这是一款单通道 LiDAR 演示板，可让您使用 LiDAR ToF 范围技术检查高速光学前端的运行情况。 测量距离可达 50m。LiDAR ToF架构可应用于汽车以及消费和工业机械领域。

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这是一种通用档位指示器的新设计，可以作为售后配件安装到任何摩托车上。 它的主要优点是它的操作完全取决于变速杆的运动，而不是连接到车速表和转速表传感器（在昂贵的商业设备中发现），而这些传感器在老式摩托车中很少见。 它由一个主电路组成，包括一个 7 段 LED 指示灯、两个连接在摩托车车架上的霍尔传感器以及一个放置在变速杆上的小磁铁。

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恩智浦^®MPC5606E MCU是一种基于Power Architecture^®技术构建的网关系统，旨在通过以太网移动不同来源的数据。

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SBC-S32V234具有成本竞争力，尺寸小，适用于安全的计算密集型前视、环视和传感器融合应用

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