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y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
感知属于自动驾驶核心技术,我们可以将汽车上的感知与人类感官进行一个类比:人有感知,通过感官器官获取息,传达感知功能区,把形象化的东西抽象成概念性或者更高层的语义,供我们思维记忆、学习、思考或者决策,让我们运动控制功能区,让我们身体对界进行反馈。无人车类似这样的结构,这是强相关的东西,我们无人车也是一样。 下图所示这辆车是 2016 年 12 月乌镇演示车队的其中一台,它有传感器、雷达、摄像头,这是覆盖比较全面的设置,包括视觉、触觉、嗅觉等息。它需要大脑处理,大脑是无人车里的感知功能模块。 由于感知范是广泛的,它依赖于人工驾驶或者自动驾驶需要的境匹配,工况复杂度越高,感知复杂度越高。自动驾驶不同级别里,感知的复杂度也不同。Apollo 目前开放的定位是 Level3 或者 Level4,感知、决策、控制是位一体的过程。 感知与传感器系统紧密结合,获取息,比如有没有障碍物,障碍物的距离、速度等,把数据交给感知处理模块,我们会收集息,构成人开车时理解的境。 这些息会被我们决策模块进行分析和提取,在周境车辆行驶状况下,下一步怎么走才是安全的。
双****4 2018-07-10
词向量(
为了能简单看到效果,教程只设置了经过很少的训练就结束并得到如下的测。我们的模型测 among a group of 的下一个词是the。这比较符合文法规律。如果我们训练时间更长,比如几个小时,那么我们会得到的下一个测是 workers。测输出的格式如下所示: [[0.03768077 0.03463154 0.00018074 ... 0.00022283 0.00029888 0.02967956]] 0 the 其中第一行表示测词在词典上的概率分布,第二行表示概率最大的词对应的id,第行表示概率最大的词。
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