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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环境匹配,工况复杂度越,感知复杂度越。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,获取部环境息,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块,我们会收集息,构成人开车时理解的环境。 这些息会被我们决策块进行分析和提取,在周环境车辆行驶状况下,下一步怎么走才是安全的。
不****主 2018-07-09
精地图
当车辆遇到障碍物时,传感器无法透过障碍物来确定障碍物后面的物体。这时,就需要借助精地图的帮助了。 即使传感器尚未检测到交通号灯,精地图也可以将交通号灯的位置提供给软件栈的其余部分,帮助车辆做下一个决策。 另一个好处在于,精地图可帮助传感器缩小检测范,如精地图可能会告知我们在定位置寻找停车标志,传感器就可以集中在该位置检测停车标志,被称为感兴趣区域ROI。ROI可帮助我们提检测精确度和速度,并节约计算资源。 精地图用于规划 正如定位和感知依赖精地图那样,规划也是如此。精地图可帮助车辆找到合适的行车空间,还可以帮助规划器确定不同的路线选择,来帮助预测块预测道路上其他车辆将来的位置。 如精地图可帮助车辆识别车道的确切中心线,这样车辆可以尽可能地靠近中心行驶。在具有低速限制、人行横道或减速带的区域,精地图可以使车辆能够提前查看并预先减速。如果前方有障碍物,车辆可能需要变道,可帮助车辆缩小选择范,以便选择最佳方案。
C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,百度缘何备受关注?
线的颜色、道路的隔离带、隔离带的材质甚至道路上的箭头、文字内容、所在位置都会有相应的描述…… 精度地图针对道路形状的准确描绘,甚至可以精确到每个车道的坡度、曲率、航向、程等,同时为了自动驾驶的考虑,甚至每条车道的限速,推荐速度也会一并提供。 精地图中的道路标识线及路牌息 (图片来源于文章《精地图在无人驾驶中的应用》) 目前,尽管自动驾驶科技公司、图商以及传统车企对精度地图的定义尚未统一化,但精度地图的绝对坐标精度更,包含的道路交通息更丰富(如可分为基础层、道路息层、周环境息层和其他息层)等方面确实已经成为区别传统电子导航地图的显著征。 此,由于路网每天都有更新变化,如整修、道路标识线磨损及重漆、交通标示改变等,这些都需要及时反馈在精地图上以确保无人车行驶安全,也就同时要求精度地图有更强的数据实时更新功能。 关于精度地图,百度怎么说 百度作为致力于精度地图研发的科技企业,内部人员一度表示将精度地图看做是Apollo 云服务的核心数据,足知关键!
双****4 2018-07-10
词向量(
文章结构: 词向量 背景介绍 效果展示 型概览 数据准备 编程实现 型应用 总结 参考文献 型应用 在型训练后,我们可以用它做一些预测。预测下一个词:我们可以用我们训练过的型,在得知之前的 N-gram 后,预测下一个词。
c****2 2018-07-10
个性化推荐(一)
将卷积核应用于句子中所有的词窗口x1:h,x2:h+1,…,xn−h+1:nx1:h,x2:h+1,…,xn−h+1:n,产生一个征图(feature map): c=[c1,c2,…,cn−h+1],c∈ℝn−h+1c=[c1,c2,…,cn−h+1],c∈Rn−h+1 接下来,对征图采用时间维度上的最大池化(max pooling over time)操作得到此卷积核对应的整句话的征ĉ c^,它是征图中所有元素的最大值: ĉ =max(c)c^=max(c) 融合推荐型概览 在融合推荐型的电影个性化推荐系统中: 首先,使用用户征和电影征作为神经网络的输入,其中: 用户征融合了四个属性息,分别是用户ID、性别、职业和年龄。 电影征融合了个属性息,分别是电影ID、电影类型ID和电影名称。 对用户征,将用户ID映射为维度大小为256的向量表示,输入全连接层,并对其他个属性也做类似的处理。然后将四个属性的征表示分别全连接并相加。
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
场景二:Server块扩容,希望上游及时感知到下游块的变更。 用户在BNS上进行Server块的扩容,块实例变化息会立即同步到BNS系统中的分布式缓存,在全网任意一台机器上,通过查询就能实时获取到实例变化的详情。 场景:Redis块3.redis.noah.all实例故障了,希望对上游屏蔽该实例。 通过部署在机器上的客户感知到实例的状态变化(比如实例状态由0变成-1,即正常变成非正常),并将数据同步到系统中的分布式缓存,上游块可以通过查询redis.noah.all的实例状态结果,主动过滤非正常的实例,也可以在BNS系统中发起屏蔽故障实例的操作,在查询过程中会自动过滤该故障实例。 在下一节中将具体介绍BNS系统的整体架构。 基本架构 BNS系统主要包含几个部分:流量接入层,Web Server,存储层,代理客户。 作为一个底层的基础服务,BNS系统每天的访问量近千亿次,这对系统的可用性提出了很的要求,因而系统需要在各个层面有完善的容灾能力和流量管控能力。 1流量接入层 系统通过HTTP接口对提供变更服务,用户通过Web页面或者接口进行服务或实例息注册。
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