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y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
与障碍物检测相结合,检测结果和历史障碍物进行息匹配,得出新障碍物列表。并且输出下一帧以什么速度怎样行驶,得出列表。 视觉感知。Apollo 之前版本的视觉感知数据,主要是绿的数据。已发布的0 同时开绿检测和识别算法,可以作为视觉感知的典型代表。 绿识别。是根据当前车的位置查找高精地图,判断前方是否有绿。如果有,高精地图会返回绿的物理位置,同时采集视频图像。如果并排很多,需要准确判断影响决策的
双****4 2018-07-10
词向量(
预测输出的格式如下所示: [[0.03768077 0.03463154 0.00018074 ... 0.00022283 0.00029888 0.02967956]] 0 the 其中第一行表示预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。
不****主 2018-07-09
高精地图
与普通地图不同,高精地图主要服务于自动驾驶车辆,通过一套独特的导航体系,帮助自动驾驶决系统性能问题,扩展传感器检测边界。目前 Apollo 内部高精地图主要应用在高精定位、环境感知、决策规划、仿真运行四大场景,帮助决林荫道GPS号弱、绿是定位与感知以及十字口复杂等导航难题。 一、高精地图与传统地图 当我们开车时,打开导航地图通常会给我们推荐几条线,甚至会显示道是否拥堵以及每条线将花费多长时间、是否有交通管制,有多少个交通或限速标志等,我们会根据地图提供的息来决定是在行驶中直行、左转还是右转以及对周围驾驶环境的评估。 而无人驾驶车缺乏人类驾驶员固有的视觉和逻辑能力。如我们可以利用所看到的东西和GPS来确定自己的位置,还可以轻松准确地识别障碍物、车辆、行人、交通等,但要想让无人车变得和人类一样聪明,可是一项非常艰巨的任务。 这时就需要高精地图了,高精地图是当前无人驾驶车技术不可或缺的一部分。它包含了大量的驾驶辅助息,最重要是包含道网的精确维表征,例如交叉口布局和标位置。
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