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不****主 2018-07-09
高精地图
在恶劣的天气条件下或在夜间,传感器识别障碍物的能力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号灯,高精地图也以将交号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,高精地图帮助传感器缩小检测范围,如高精地图能会告知我们在特定位置寻标志,传感器就以集中在该位置检测停标志,被称为感兴趣区域ROI。ROI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。高精地图帮助到合适的行空间,还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。 如高精地图帮助辆识别道的确切中心线,这样以尽能地近中心行驶。在具有低限制、人行横道或减带的区域,高精地图以使辆能够提前查看并预先减。如果前方有障碍物,能需要变道,帮助辆缩小选择范围,以便选择最佳方案。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
希望它做什任务。 这是三种基本传感器的效果对比,LiDAR 是激光雷达,Radar 是汽用毫米波雷达,Camera 是摄像头。绿色代表做得好,黄色代表做得普,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 ,感知系统开放模块做? 点云感知。开放了 LiDAR 点云检测,以判断点云里的每个点是否为障碍物,障碍物的类型是什。 感知框架。用的是深度学习,它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。之后对俯视图进行网格化,网格化参数以在 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,就是建立一个网格,每一个网格提取的息对应一个值,每一个网格都有一个特征,拼接形成一张图;点云聚类,是用的网格做结果预测;后处理,是由于预测不准,对障碍物的判断会存在误差,所以要过后处理来精确障碍物。
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,以用烫来形容,严重时导致手机自动关机),第二,总是提示GPS号弱(纯手机导航不存在此问题,不知道链接机是不是影响GPS号)
C****X 2018-07-10
雄逐“图”,百度缘何备受关注?
每条道和道之间的道线是虚线,实线还是双黄线? 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…… 高精度地图针对道路形状的准确描绘,甚至以精确到每个道的坡度、曲率、航向、高程等,同时为了自动驾驶的考虑,甚至每条道的限,推荐度也会一并提供。 高精地图中的道路标识线及路牌息 (图片来源于文章《高精地图在无人驾驶中的应用》) 目前,尽管自动驾驶科技公司、图商以及传统企对高精度地图的定义尚未统一化,但高精度地图的绝对坐标精度更高,包含的道路交息更丰富(如分为基础层、道路息层、周围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特征。 此外,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、交标示改变等,这些都需要及时反馈在高精地图上以确保无人行驶安全,也就同时要求高精度地图有更强的数据实时更新功能。 关于高精度地图,百度说 百度作为致力于高精度地图研发的科技企业,内部人员一度表示将高精度地图看做是Apollo 云端服务的核心数据,足知关键!
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