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d****g 2020-08-31
【FAQ】常见问题梳理,不定期更新,详情请戳此贴~
两个问题,第一,会导致手机发热严重(大概十几分钟后严重发热,可以用烫来形容,严重时导致手机自动关机),第二,总是提示GPS弱(纯手机导航不存在此问题,不知道链接机是不是影响GPS
无****回 2020-08-28
还在等更新?别克、雪佛兰车型连接不了Carlife的车主看过来
2017款朗自动领先型,LSGBC534XHG172314 能帮我下载个升级包吗?154383856@qq.com
不****主 2018-07-09
高精地图
在恶劣的气条件下或在夜间,传感器识别障碍物的能力可能会受到进一步限制。另外当辆遇到障碍物时,传感器无法透过障碍物来确定障碍物后面的物体。这时,就需要借助高精地图的帮助了。 即使传感器尚未检测到交通灯,高精地图也可以将交通灯的位置提供给软件栈的其余部分,帮助辆做下一个决策。 另一个好处在于,高精地图可帮助传感器缩小检测范围,如高精地图可能会告知我们在特定位置寻找停标志,传感器就可以集中在该位置检测停标志,被称为感兴趣区域ROI。ROI可帮助我们提高检测精确度和度,并节约计算资源。 高精地图用于规划 正如定位和感知依赖高精地图那样,规划也是如此。高精地图可帮助辆找到合适的行空间,还可以帮助规划器确定不同的路线选择,来帮助预测模块预测道路上其他辆将来的位置。 如高精地图可帮助辆识别道的确切中心线,这样辆可以尽可能地靠近中心行驶。在具有低限制、人行横道或减带的区域,高精地图可以使辆能够提前查看并预先减。如果前方有障碍物,辆可能需要变道,可帮助辆缩小选择范围,以便选择最佳方案。
C****X 2018-07-10
雄逐“图”,百度缘何备受关注?
关于地图数据采集 目前从全球范围内观察,高精度地图测绘数据采集的方式主要集中两类,一种以谷歌、here的地图测绘为主要力量,例如here高精度测绘上的激光雷达传感器可以一秒内感知约60万个扫描点(其中包括周边建筑物、树木等),一内测绘能够收集和处理的数据超过100G。 另一种则以特斯拉的“队学习络”(Fleet Learning Network)为代表,可以理解为用量产将测绘任务包出去,调动整个队的所有传感器来收集数据,并通过云上传到中央数据库,这个方式在一定程度上有效弥补了由于测绘数量不足而造成的数据获取以及更新缓慢等问题。 地图测绘数据采集(图片来源于络) 关于百度高精度地图的测绘数据采集,现在是由专门部门负责,它的采集制作可以被认为是自动驾驶的一些传感器适配,集成在某一辆跟传统汽没有差别的上,然后全国各地跑来跑去。 这个采集的过程与之前普通的、传统的地图采集差别不大,但在规模上可能要比传统地图数据采集要大很多,例如如今队的数量就比传统的地图数量多很多;另外度方面,截至2017年底已经达到覆盖全国所有高路的水平。
金****洲 2018-07-10
混乱的集遇见TA 从此岁月静好
云计算历经多年发展,从最初的概念模型,到被大熟知,再到现在全行业拥抱上云,取得了巨大的进步。云的主要客户已从最初的中小初创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结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管理,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司做活动,预计流量突增,能扩容吗? Q司活动结束,为节约成本,能缩容吗? Q新开发的基础设施服务有问题,能立马回滚吗?
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
这是三种基本传感器的效果对比,LiDAR 是激光雷达,Radar 是汽通用毫米波雷达,Camera 是摄像头。绿色代表做得好,黄色代表做得普通,红色代表做得差。最后,说明了三种传感器融合效果是最好的。 那么 ,感知系统开放模块怎么做? 点云感知。开放了 LiDAR 点云检测,可以判断点云里的每个点是否为障碍物,障碍物的类型是什么。 感知框架。用的是深度学习,它可以做到精准检测和识别。而深度学习非常耗费计算量。需要依靠搭建的载智能系统,来支撑深度学习模型,以达到毫秒级感知。 高精地图。先以当前的激光雷达作为坐标系核心,把地图中的点投到坐标系里。然后建立快的表格,根据感知的距离扩大坐标区域。之后对俯视图进行格化,格化参数可以在 Apollo 进行配置。最后输送给障碍物检测。 障碍物检测。分为特征抽取、点云检测、点云聚类、后处理、闭包提取。特征抽取,就是建立一个格,每一个格提取的息对应一个值,每一个格都有一个特征,拼接形成一张图;点云聚类,是用可格做结果预测;后处理,是由于预测不准,对障碍物的判断会存在误差,所以要通过后处理来精确障碍物。
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