自动驾驶

1碰撞检测模块:预测物体会不会碰撞+碰撞后如何检测出来已经碰撞2目标检测模块:使用传统或深度学习检测具体的货物容器(托盘,货架,料笼),厂区的行人,头盔,车辆等3避障检测模块:360°雷达检测避障,可对高于8cm的静态物体进行检测,不针对特定物体,不依赖数据集,移动物体通过多传感器相机和雷达融合输出
160C++自动驾驶
一、核心定位UltraCapture2026是一款全链路零拷贝实时屏幕捕获+GPU加速AI视觉推理一体化工具,专为开发者、自动化工程师、视觉项目从业者打造,实现低延迟画面采集与实时AI智能分析。二、捕获模块(高性能画面采集)DXGI显存直通捕获(推荐)采用Windows底层DXGI零拷贝技术,直接从
310C++自动驾驶
机器人数据闭环系统聚焦机器人全生命周期数据治理与智能迭代,打造全链路、自动化、可复用的一体化功能体系,全方位支撑机器人智能化、规模化落地应用。系统具备多模态数据统一采集功能,可适配工业、服务、运维等各类场景机器人的视觉、传感、运动控制等多类型数据,实现全域数据实时汇聚、自动归集,解决多源数据分散割裂
390C++自动驾驶
·数据采集与预处理模块:负责车载传感器(摄像头、雷达等)数据的采集、同步与切片处理·网络通信与稳定性测试模块:保障车载网络(如CAN、以太网)的稳定性和数据完整性·故障分析与诊断模块:通过自动化脚本分析车载数据,识别系统异常与故障模式·版本管理与刷写模块:支持日常系统版本的刷写、迭代与回归测试·场景
410Python汽车
具身智能小车产品系统
基于大模型驱动的具身智能巡检小车,面向新能源场站等复杂环境,实现自主导航、动态避障与智能巡检。融合SLAM建图与路径规划算法,支持多点巡检与多机器人协同作业。内置视觉与语音多模态感知能力,可完成仪表读数识别、设备状态分析及异常预警。结合大模型推理能力,实现巡检策略优化与自主决策。支持数字孪生与远程交
690Caffe自动驾驶
1、拍卖算法模块,包含(协商模块,任务添加模块,任务移除模块),鲸鱼优化算法,包含(螺旋上升、全局探索,局部探索)2、在无人机和无人车被干扰的条件下实现任务规划
410C++自动驾驶
本项目实现了全局路径规划、局部路径规划和速度平滑器模块。通过和雷达定位算法融合可实现室内外场景中的导航巡检任务,并且适配多种机器狗,开箱编译即用的导航框架,使机器狗能够在2D地图上进行路径规划任务。
990C++机器人
巡检机器人产品系统
一、自主导航与移动作业:全场景无障碍巡检作为机器人基础核心能力,实现机房内无轨化自主移动、精准定位与智能避障,适配不同机房的通道宽度、机柜布局、地面环境,支持全区域覆盖与灵活作业。多SLAM融合导航:支持激光SLAM/视觉SLAM/融合SLAM,快速建图并实时更新机房地图,定位误差≤±5cm,满足高
1590C++机器人
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