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小****M 2018-07-09
如何在Apollo中添加辆?
简介 我们通过本文将向开发者阐述如何向Apollo中添加辆。 注意: Apollo控制算法将林肯MKZ配置为默认辆 添加辆时,如果您辆需要不同于Apollo控制算法提供属性,请参考: 使用适合您其它控制算法。 修改现有算法参数以获得更好结果。 添加步骤 按照以下步骤以实现添加: 实现辆控制器 实现消息管理器 实现辆工厂 注册辆 更配置文件 一、实现辆控制器 辆控制器是从 VehicleController类继承
不****主 2018-07-09
高精地图
摄像机、激光雷达、雷达探测物体能力,在超过一定距离后都会受到限制。在恶劣天气条件下或在夜间,传感器识别障碍物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物体。这时,就需要借助高精地图帮助了。 即使传感器尚未检测到交通号灯,高精地图也可以将交通号灯位置提供给软件栈其余部分,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空间,还可以帮助规划器确定不同路线选择,来帮助预测模块预测道路上其他辆将来位置。 如高精地图可帮助辆识别确切中心线,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。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
特征抽取,就是建立一个网格,每一个网格提取息对应一个值,每一个网格都有一个特征,拼接形成一张图;点云聚类,是用可网格做结果预测;后处理,是由于预测不准,对障碍物判断会存在误差,所以要通过后处理来精确障碍物。闭包提取,是据朝向补全障碍物形状。 障碍物跟踪。与障碍物检测相结合,检测结果和历史障碍物进行息匹配,得出障碍物列表。并且输出下一帧以什么度怎样行驶,得出列表。 视觉感知。Apollo 之前版本视觉感知数据,主要是红绿灯数据。已发布0 同时开放红绿灯检测和识别算法,可以作为视觉感知典型代表。 红绿灯识别。是根据当前位置查找高精地图,判断前方是否有红绿灯。如果有,高精地图会返回红绿灯物理位置,同时采集视频图像。如果并排很多灯,需要准确判断影响决策灯。
j****2 2018-07-10
百度大脑开放日来袭 24种全AI能力呈现
语音方向:语音方面推出了语音识别版,首次对外开放搭载国际领先注意力(attention)模型语音能力,拥有更快响应度,相对识别准确度提升15%,为开发者带来更识别体验。此外,语音识别预置语义解析全升级,预置场景由35个升级为51个,从影视娱乐到外卖打,语义解析效果全面提升。另外,还预告了即将推出几款产品,包括语音识别自训练平台、远场语音开发套件和语音离线合成等产品。 视觉方向:OCR、辆分析、人脸人体、图像识别都有重磅升级。比如卡证OCR增了户口本、出生医学证明、港澳通行证和台湾通行证四类能力,可识别卡证总数达到9种。只需对着你户口本拍一张照片,系统就能字段进行结构化识别,然后反馈出息页出生地、出生日期、姓名、民族、与户主关系、性别、身份证号。而票据OCR和汽场景OCR也分别增了行程单、保单、通用机打发票、定额发票、辆VIN、机动销售发票、辆合格证等识别能力。目前,百度大脑OCR产品全系列可以识别类型多达34款,实现卡证、票据、文档、汽全场景覆盖。
C****X 2018-07-10
雄逐“图”,百度缘何备受关注?
例如道路描绘时,一条道路上有多少条道? 哪些真实道路在哪些地方变宽了? 哪些地方因为汇合而变窄了? 每条道和道之间道线是虚线,实线还是双黄线? 线颜色、道路隔离带、隔离带材质甚至道路上箭头、文字内容、所在位置都会有相应描述…… 高精度地图针对道路形状准确描绘,甚至可以精确到每个坡度、曲率、航向、高程等,同时为了自动驾驶考虑,甚至每条,推荐度也会一并提供。 高精地图中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定义尚未统一化,但高精度地图绝对坐标精度更高,包含道路交通息更丰富(如可分为基础层、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显著特征。 此外,由于路网每天都有更变化,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数据实时更功能。
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