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冰****蓝 2018-07-09
如何调节『控制参数』?
lat_controller_conf { cf: 155494.663 cr: 155494.663 wheelbase: 2.85 mass_fl: 520 mass_fr: 520 mass_rl: 520 mass_rr: 520 eps: 0.01 steer_transmission_ratio: 16 steer_single_direction_max_degree: 470 } 三、纵控制器的调谐 纵向控制器由级联的PID控制器组成,该控制器包括一个站控制器和一个具有不同度增益的高/低控制器。Apollo环和闭环的调谐过: 环: 校准表成。请参阅how_to_update_vehicle_calibration.md (https://github.com/ApolloAuto/apollo/blob/master/docs/howto/how_to_update_vehicle_calibration.md)的详细步骤 闭环: 基于高控制器- 低控制器- 站控制器的顺序 高/低控制器的调谐 高控制器代码要用于跟踪高于某一度值的期望度。
金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
云的要客户已从最初的中小初创公司逐步渗透到各行各业的大型企业。可以说,企业上云已是企业发展的必由之路。部分数据敏感的企业合自身数据的安全性、所有权和控制权等综合因素考虑,会选择搭建自己的私有云或者混合云环境。 但是在上述环境中,用户的机器都需要自行理,这就必然给云运维人员带来很多意想不到的麻烦。 其实我们面临的问题从来就没有什么大的变化,唯一不同的只是机器规模越来越大,人心越来越复杂。 Q如何在1台机器上部署基础设施?A 一切都源于那个亘古不变的道理:扔一个文件到机器上,然后跑一个命令。 Q如何在10台机器上部署基础设施?A 写个for循环搞定。 Q如何在10000台机器上部署基础设施?A 这个也好办!定制操作系统镜像CUSTOM.iso装机自动化安装! then…… Q如何快升级所有机器上的基础设施? Q服务因异常挂掉,能自动重启保活吗? Q公司做活动,预计流量突增,能扩容吗? Q公司活动束,为节约成本,能缩容吗? Q发的基础设施服务有问题,能立马回滚吗? Q可以做虚拟化资源限制基础设施不占用过多的机器资源吗? Q如何先部署小批量机器,确认无误之后,再做全集群部署?
j****2 2018-07-10
百度大脑放日来袭 24种全新AI能力呈现
在深度学习基础之上,百度大脑用AI能力放涵盖语音、视觉、自然语言处理、知识图谱等全面AI技术。 语音方向:语音方面推出了语音识别极版,首次对外放搭载国际领先的注意力(attention)模型的语音能力,拥有更快的响应度,相对识别准确度提升15%,为发者带来更极致的识别体验。此外,语音识别预置语义解析全新升级,预置场景由35个升级为51个,从影视娱乐到外卖打车,语义解析效全面提升。另外,还预告了即将推出的几款新产品,包括语音识别自训练平台、远场语音发套件和语音离线合成等产品。 视觉方向:OCR、车辆分析、人脸人体、图像识别都有重磅升级。比如卡证OCR新增了户口本、出医学证明、港澳行证和台湾行证四类新能力,可识别卡证总数达到9种。只需对着你的户口本拍一张照片,系统就能字段进行构化识别,然后反馈出信息页的出地、出日期、姓名、民族、与户关系、性别、身份证号码。而票据OCR和汽车场景OCR也分别新增了行程单、保单、用机打发票、定额发票、车辆VIN码、机动车销售发票、车辆合格证等识别能力。
嘟****y 2018-07-11
大型企业适用的云平台账户体系
单账户大铺模式下,所有的平台短信和邮件都往一个账户发就行了,但现在要重新设计。我的一线技术工作经历并不依赖第三方(如云平台)知机制,对知功能的研究较少,所以我只能提出用性设计建议: a.别把平台维护知当做甩锅知,大客户会因此忙到鸡飞狗跳。 b.员工正常操作不要知到理员,自然人收到的信息太多会麻木。 c.员工执行摧毁核心资源等高危的操作要及时理员。 d.这些操作日志可以过API等方式对接到企业自身的平台。 e.合规和安全风险发送平台理员和资源池理员。 云平台有知机制就要有理权限,比如说某IP存在合规隐患,理员要能查看和操作该IP;否则平台理员只能组织各部门领导会,平台的理员一般不是公司高,其处理度和处理效就很慢也很扰民了。 第五.其他随笔说明 a.过去云平台做计费和权限发很繁琐,云平台支持精细控制后云平台的对接成本会瞬间降低,那些功能缺失又不是行业标杆的云平台会云平台被逐渐放弃接入。 b.有客户想给不同资源组做不同资源单价,这是个弱需求,该需求技术实现繁琐且有客户可接受的变方法,比如子账户登陆只计量不计价,价格在心中。
m****t 2018-07-11
设计中立公有云云平台
平台首页是一个全部资源汇总页,即平台已经多少用户、多少机、多少带宽等等,无论是日常运营还是工作汇报都需要汇总统计。如有余力可以和计费系统配合,做出各个厂商资源汇总对比页面。 平台还要有各项资源分类汇总及单资源详情页,即虚拟机、硬盘等资源。这里要求即可以做整体list,也可以查看单独一个资源的状态。前文提到要统一的资源ID可以调用厂商API快查询和操作资源。前文提到的统一资源名称前后缀,可用于快过滤出单个用户的云资源。如施工可以只做资源的统计展示,云平台操作员去各厂商的理控制台上执行资源操作;如时间来得及那就把厂商提供的功能在本平台全部实现出来。 2.用户系统 云平台都是做对内业务或者固定项目,所以用户系统不放注册,不需要找回密码、身份认证等功能,但酌情放修改密码、高危操作短信验证、特种资源申请等功能,技术咨询类工单可以透传给厂商。 公有云的配额系统是为了保护厂商稀缺资源不被客户滥用,用户误操作不会花资金的。
C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,百度缘何备受关注?
为了纠正这些偏差,可以使用传感器融合技术(比如使用Kalman Filter) 合GPS与激雷达(LiDAR)的数据算出当前无人车的准确位置,然后根据当前的准确位置与激雷达的扫描数据,把新数据加入地图中。 如探究具体的实践过程,其实可以参照下面的关系式: (图片来源于文章《高精地图在无人驾驶中的应用》) 其中Q代表优化方程,z代表激雷达扫描出的点,h为方程预测最新扫描点的位置与反度,m为扫描到的点在地图中的位置,x代表无人车当前位置。 这个方程的目的是过最小化J求出测量点在地图中的准确位置。在计算模型中,m与x始都是未知的,可以先过多传感器融合求x,再求出测量点在地图中的准确位置m。 百度的高精度地图如何制作而成? 百度将高精度地图制作分为内外两部分,分别是外采、后台数据化处理、人工验证与发布,简单说就是外部采集+后期处理。 首先登场的是Velodyne提供的32线激雷达,要负责采集点云数据,其中激雷达在车顶需要呈现一定的放置角度,为的是尽可能多的采集道路信息而非天空信息,避免误采。 摄像头要负责采集前方道路影像,一般每秒拍摄 7-10 张照片。
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