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C****X 2018-07-10
雄逐“”,百度缘何备受关注?
另一类是基于抽样(sampling based)的路径规划,通常可以理解为并不知道最路径是什么,需要从起点开始随机抽样(怎么随机这个问题还是比较讲究的)来扩建可能的路径集。 这里面有一个很重要的因素可以速抽样,例如障碍物的检测。若遇到障碍物,在其方向再扩建路径便没有意义。 典型的算法是RRT (Rapidly-exploring Random Tree)。需要引起注意的是,在实践过程中如果有了启发式算法,实时的路径规划会很注重效率,需根据实际情况化,这方面的研究包括RRT变种或两类算法的结合(如A*-RRT)。 高精度地会让自动驾驶如“看不见轨道”的过山车一样持续向前,但未来关于高精度地的发展方向,地测绘政策的白热化争斗以及互联企业在多方入的“地混战”中如何把握自己的条件(突出在哪儿)等诸多问题还亟待探讨并找出真相。 * 以上内容为CSDN开发者晶晶投稿,不代表百度官方言论。
1****9 2018-07-11
【强出击】第二期百度脑体验师来袭
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不****主 2018-07-09
高精地
高精地,是Apollo定位、感知、规划模块的基础。 与普通地不同,高精地主要服务于自动驾驶车辆,通过一套独特的导航体系,帮助自动驾驶解决系统性能问题,扩展传感器检测边界。目前 Apollo 内部高精地主要应用在高精定位、环境感知、决策规划、仿真运行四场景,帮助解决林荫道路GPS号弱、红绿灯是定位与感知以及十字路口复杂等导航难题。 一、高精地与传统地 当我们开车时,打开导航地通常会给我们推荐几条路线,甚至会显示道路是否拥堵以及每条路线将花费多长时间、是否有交通管制,有多少个交通号灯或限速标志等,我们会根据地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、交通号灯等,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。 这时就需要高精地了,高精地是当前无人驾驶车技术不可或缺的一部分。它包含了量的驾驶辅助息,最重要是包含道路的精确三维表征,例如交叉路口布局和路标位置。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
对象存储适用于私有云主要基于这三方面考虑: (1)建设成本 公有云建设成本有三头,服务器、IDC和公带宽。公有云对比对中小型客户在这三方面成本有巨,但也给自己保留了利润空间。很多客户能到比云厂商更低价格的资源,那可以掉给云平台留的利润,自建私有云存储。 (2)络通成本 这里提的络通讯成本和前文的公带宽并不重复,公带宽是面向分散的广域客户的,络通讯成本是强调几个固定的带宽消耗对象。假设你某个应用的数据读写速度是10Gb/s,云存储和客户端两侧的广域带宽成本是巨的,某些弱运营商甚至要考虑间结算费用。读写速率的客户端和云存储会是固定长期合作关系,无论是内互联、同IDC光纤、同城专线的成本都比互联通讯的成本低很多。 (3)数据安全等合规需求 有些客户连计费日志都不想让公有云看到,或者确实有强安全性法规限制,或者只让采购资产不认可采购服务,那也会采用私有云的建设方式。如果本地数据做云端的容灾备份,或者多云厂商之间的权威数据源,这也是可行的方案。 私有云的输出形式有三类,分别是远程代维护、买软件和软硬一体化。
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