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C****X 2018-07-10
雄逐“图”,百度缘何备受关
(图片来源于络) 目前百度的高精度地图以满足L3级别自动驾驶的要求为标准,所以采集的道路场景以高速公路为主。采集队总量达280台,其中具备高精度地图采集能力的辆约40多台,单设备成本在100万人民币左右,自动化处理程度可以超过 90%。 地图的数据管理与更新问题 关于地图数据的管理,自动驾驶领域专家刘少山等专家表示,无人使用的高精地图是2D格,数据主要由激光雷达提供。 由于激光雷达的精度大约是5厘米,所以地图的最高精度可以达到每个格5×5厘米,在如此高倍的精度,如何有效管理数据是很“麻烦”的一件事儿。 一般情况,激光雷达可覆盖方圆100米范围,假设每个反光强度可以用一个字节记录,那么每次激光雷达后就可产生4MB数据。 但是这种会涵盖公路旁边的树木及房屋等,实际上无人行驶并不需要这些,只需记录公路表面的数据,数据过滤就成为关键一步。 过滤数据中,通常可以使用无损压缩算法,例如LASzip,有望达到超过10倍的压缩率。经过这些处理,通常1TB硬盘就可以存全国超过10万公里的高精地图数据。 关于地图数据的更新频率,可能与自动化剩的10%左右的工作量有关系。
金****洲 2018-07-10
混乱的集遇见TA 从此岁月静好
Master端主要做复杂的任务调度和管控逻辑,并且所有功能都是模块化设计,用户可以根据自己的需求定制安装,包括虚拟化容器管理,应用包管理、部署、扩缩容、拓扑搭建和保活,集控制等。 Agent端则以简单为原则,弱化繁琐功能,仅作为任务的执行器,其中的supervisor组件,结合父子双进程原理,做到自升级和自保活,把云运维人员的工作量降到最低。 整个系统的工作流程也十分简洁优雅!Agent通过定期心跳的方式,与Master进行通,在心跳发包中发送本机状态息,在心跳回包中获取Master期望的本机状态plan,并把期望plan与本地实际plan进行对比,针对有差异的地方做相应修改,使二者保持一致,从而保证集中所有机器最终状态一致。 总之一句话,一朝HALO在手,从此不用发愁。所有运维需求,直接调用接口。 结 语 为了防止大规模集被破坏,为了保护集世界的安全,贯彻高效和简单的运维理念,这就是我们新一代的基础设施管理引擎HALO。 亲爱的读者如果你看到这,恭喜你在有意义的事上花费不止1分钟。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
感知属于自动驾驶核心技术,我们可以将汽上的感知与人类感官进行一个类比:人有感知,通过感官器官获取外界息,传达感知功能区,把形象化的东西抽象成概念性或者更高层的语义,供我们思维记忆、学习、思考或者决策,让我们运动控制功能区,让我们身体对外界进行反馈。无人类似这样的结构,这是强相关的东西,我们无人也是一样。 图所示这辆是 2016 年 12 月乌镇演示队的其中一台,它有传感器、雷达、摄像头,这是覆盖比较全面的设置,包括视觉、触觉、嗅觉等息。它需要大脑处理,大脑是无人里的感知功能模块。 由于感知范围是广泛的,它依赖于人工驾驶或者自动驾驶需要的环境匹配,工况复杂度越高,感知复杂度越高。自动驾驶不同级别里,感知的复杂度也不同。Apollo 目前开放的定位是 Level3 或者 Level4,感知、决策、控制是三位一体的过程。 感知与传感器系统紧密结合,获取外部环境息,比如有没有障碍物,障碍物的距离、速度等,把数据交给感知处理模块,我们会收集息,构成人开时理解的环境。 这些息会被我们决策模块进行分析和提取,在周围环境辆行驶状况一步怎么走才是安全的。
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