Vivado(Vitis)版本:2020.2 FPGA开发板:Microphase Z7-Lite 7020开发板 FPGA设计调试流程 FPGA开发是一个不断迭代的过程,一般的FPGA设计流程一般包含下面几个步骤: 硬件架构和算法验证:实现需要的功能需要哪几个模块,模块和模块之间如何进行通信和连接;硬件算法是否可行和稳定(以图像处理算法为例,一般可以采用MATLAB进行算法验证); RT
关键词:Swarm Robotics、Multi-Robot、multi-agent、heterogeneous robot teams异质机器人团队、Collective Perception, decision-making and execution集体感知决策执行、Order Reasoning(规划)顺序推理,task planning,A heterogeneous multi-rob
0. 简介 学习无人监督的自动驾驶世界模型有可能显著提高当今系统的推理能力。然而,大多数工作忽略了世界的物理属性,只关注传感器数据。提出MUVO,一个具有几何体素表示的多模态世界模型。用原始相机和激光雷达数据来学习传感器不可知的世界几何表示,可以直接用于下游任务,如规划。在多模态的未来预测,几何表示改进了相机图像和激光雷达点云的预测质量。代码可以在Github上获取。 图1. 这个例子展示了M
0. 简介 作为基于视觉感知的基本任务,3D占据预测重建了周围环境的3D结构。它为自动驾驶规划和导航提供了详细信息。然而,大多数现有方法严重依赖于激光雷达点云来生成占据地面真实性,而这在基于视觉的系统中是不可用的。之前我们介绍了《经典文献阅读之—RenderOcc(使用2D标签训练多视图3D Occupancy模型)》。这里本文《OccNeRF: Self-Supervised Multi-Cam
0. 简介 Segment Anything Model (SAM) 最近在各种计算机视觉任务上展现了令人瞩目的零样本迁移性能 。然而,其高昂的计算成本对于实际应用仍然具有挑战性。MobileSAM 提出通过使用蒸馏替换 SAM 中的重图像编码器,使用 TinyViT,从而显著降低了计算需求。然而,由于自注意力机制导致的内存和计算开销,其部署在资源受限的移动设备上仍面临挑战。 最近,RepViT
0. 简介 3D占据预测在机器人感知和自动驾驶领域具有重要的潜力,它将3D场景量化为带有语义标签的网格单元。最近的研究主要利用3D体素空间中的完整占据标签进行监督。然而,昂贵的注释过程和有时模糊的标签严重限制了3D占据模型的可用性和可扩展性。为了解决这个问题,《RenderOcc: Vision-Centric 3D Occupancy Prediction with 2D Rendering S
动机:根据美国国家公路交通安全管理局的数据,每年约有10万起警方报告的交通事故涉及疲劳驾驶。这些事故导致超过1,550人死亡和71,000人受伤。然而,真实数字可能更高,因为很难确定司机在事故发生时是否疲劳驾驶。因此,我们尝试建立一个系统,检测人是否疲劳并提醒他。 安装和环境Step 1: Update conda conda update conda Step 2: Update anaco
一、机器人领域前沿方向 具身智能与垂直大模型:指拥有自主感知、交互和行动能力的智能体,能够与环境进行实时互动,从而实现对环境的理解和适应。核心技术包括:智能体环境感知与建模、智能体自主决策与规划、人机交互、群控协作、机器学习与强化学习等技术。 人形与四足仿生机器人:指受生物学原理和生物体结构启发,设计和制造的机器人,以模仿生物的运动、行为和外貌,实现更自然、更适应性强的性能。包括四足机器人
个人主页:highman110作者简介:一名硬件工程师,持续学习,不断记录,保持思考,输出干货内容 目录 1 半桥变换器 1.1 半桥电路工作原理 1.1.1 连续电流模式 1.1.2 断续电流模式 2 全桥变换器 2.1 全桥电路工作原理 3 推挽变换器 3.1 推挽电路工作原理 开关电源系列第二篇和第三篇分享了反激和正激两种隔离DCDC拓扑的工作原理,今天
上一篇我们已经介绍了关于flash attention大部分的技术细节,这些细节同时适用于flash attention1和flash attention2。 flash attention1已经实现了较为显著的性能提升,但是也仅达到了25%~40%的GEMM(General Matrix Multiply)的理论最大FLOPs/s。flash attention的作者通过分析,发现是由于在GP
transformers目前大火,但是对于长序列来说,计算很慢,而且很耗费显存。对于transformer中的self attention计算来说,在时间复杂度上,对于每个位置,模型需要计算它与所有其他位置的相关性,这样的计算次数会随着序列长度的增加而呈二次增长。在空间复杂度上,self attention需要存储一个矩阵来保存所有位置的相关性分数,这个矩阵的大小也会随着序列长度的增加而呈二次增长
0.简介 随着chatgpt爆火,这玩意并不对国内用户开放,如果想要使用的话还要需要进行翻墙以及国外手机号才能进行注册。 对于国内来说有很多国内免费的方法,这里就整理一下,方便大家开发 1. 网站类型 下面的网站无需注册即可免费使用,大家打开网站即可使用,而且相应速度是还是比较快的,大家可以测试一下,回答的风格和chatGPT几乎无异。 1.1 chatisfy 这个网站是需要登录的,
0. 简介 随着chatgpt的爆火,最近也有很多大模型在不断地出现,比如说Bloom系列以及以LLAMA为基础的ziya和baichuan。这些模型相较于chatglm来说,更加具有发展前景,因为其是完全可商用,并可以不断迭代更新的。最近作者在跟着hiyouga大佬的LLaMA-Efficient-Tuning进行学习,相较于其他的项目来说,该项目是非常适合跟着学习并入门的。 1. 什么
文章目录 ESP32 IDF开发调试奇技淫巧 查询系统剩余堆/最小堆大小 查询线程剩余栈大小2.1 方案一2.2 方案二 查询CPU占用率 查询APP版本信息4.1 设置 APP 版本4.2 读取 APP 版本 Backtrace奔溃分析 相关文章推荐 ESP32 IDF开发调试奇技淫巧 基于 IDF 5.0.2 版本,其他版本可能略有不同,需注意 1. 查询系统剩
0. 简介 随着chatgpt的爆火,最近也有很多大模型在不断地出现,比如说Bloom系列以及以LLAMA为基础的ziya和baichuan。这些模型相较于chatglm来说,更加具有发展前景,因为其是完全可商用,并可以不断迭代更新的。最近作者在跟着hiyouga大佬的LLaMA-Efficient-Tuning进行学习,相较于其他的项目来说,该项目是非常适合跟着学习并入门的。 1. 二次预训
0. 简介 最近对大模型这部分内容比较感兴趣,作者最早接触大模型是22年下半年的时候。当时觉得非常amazing,并认为这是一个颠覆性的工作,目前随着开源大模型的逐渐变多。我觉得我们得学习并了解这些基础知识,以便后续在工作中可以学习并使用。在深度学习中,微调是一种重要的技术,用于改进预训练模型的性能。除了微调ChatGPT之外,还有许多其他预训练模型可以进行微调。以下是一些微调预训练模型的方法:
0. 简介 之前作者在《深度学习之从Python到C++》介绍了一些比较传统的方法,主要侧重介绍了如何将pth和pytorch传统形式文件转化为onnx的文件,这个部分的内容,也可以主要看一下《PyTorch模型部署:pth转onnx跨框架部署详解+代码》这个文章的内容,我们发现在实际使用中,真正的TensorRT模型不是和我们之前介绍的这么简单。因为现在包含了很多第三方的依赖库,为此,我们需要
0. 简介 最简作者在看PX4的相关内容,其中需要提取对yaw角的估计,所以针对性的对ECL EKF2中的EKF-GSF 偏航估计器进行学习。国内外相关的资料很少,这里主要基于《使用 IMU 和 GPS 进行偏航对准》这篇文章的内容,并结合PX4官网的内容,完成介绍。相关的代码在GIthub上,这里结合代码来阅读学习原作者的相关阐述。值得一提的是Github上有一位大佬提供了一套PX4 ECL
简介: 随着人工智能技术的不断发展,语言模型在机器人领域的应用越来越广泛。ChatGPT是微软研究院开发的一个基于Transformer的预训练语言模型,其应用已经拓展到机器人领域。微软新发布了论文《ChatGPT for Robotics: Design Principles and Model Abilities》。本文将介绍ChatGPT在机器人领域的应用,并探讨其设计原则和模型能力。
简单发布和订阅代码直接能跑的。如下: 学习效率指数提升,果然数字生产力之神! 空洞的问题和回复: 如何在一个月时间内掌握ROS2机器人操作系统的全部核心内容? 要在一个月时间内掌握ROS2机器人操作系统的全部核心内容,建议您采用以下步骤:首先,阅读ROS2官方文档,了解系统的基本概念和架构。安装ROS2,并在自己的电脑上进行实践。通过官方提供的教程和示例代码,学习如何使用各种功能。参加在线
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