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不****主 2018-07-09
高精地图
摄像机、激光雷达、雷达探测物体的能,在超过一定距离后都会受到限制。在恶劣的天气条件下或在夜间,传感器识别障碍物的能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号灯,高精地图也可以将交通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。
s****7 2018-07-10
知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
但无论误会、偏见还是迷,时间跃变、回退和停滞对应健壮性和业务安全性的威胁始终存在,时间不仅仅是我玩游戏时的魔法,忽视问题并不能掩埋问题。 六、见知著和防杜渐 我讲NTPD和裸纤并不是为卖弄知识,也不是为做偏门科普,而是希望进阶工师们多考虑一下如何规避这类误会?我们在做技术工作时,是不是只关注客户和同事能提出的需求?客户永远不知道裸纤的物理特性,同事也不会知道时间也能错误和波动,他们能说清楚业务逻辑就不错了。 把所有的精到做业务逻辑,你只是个编语言翻译机而已;自己主动观测技术环境依赖,有资格有能做出技术选型决策,才是给Coder集做技术校准的人。即使你不想做技术决策人和管理者,多怀疑和观察环境,也能少些沟通成本,少走一些冤枉路,多一份自和自尊。 附录:NTPD时间跃变不遗漏Crond的验 1、当前系统时间是 23点35分。
C****X 2018-07-10
雄逐“图”,百度缘何备受关注?
路名、地标以及道路骨架息都可以被抽象成并存储为这种形式。 这种形式的绝对坐标精度大约在10米左右,由于作辅助驾驶员导航,外加GPS设备定位(精度也在10米左右),所以这样的精度标准对整体判断影响并不大,类似于人们眼中的示意图。 何为高精度地图? 所谓高精度地图,际上是与人们现在普遍认识的电子导航地图对标提出的概念,是提供给自动驾驶系统使的地图。 高精度,简单来说就是地图的绝对坐标精度(绝对坐标精度指的是地图上某个目标和真的外部世界的事物之间的精度)更高;另一方面地图所包含的道路交通息元素更加细致丰富。 自动驾驶汽在行进过中需要准确知道自己在路上的位置,往往辆离马路边缘和旁边道也就几十厘米,所以高精度地图的绝对精度一般都会在亚米级别(也就是1米以内的精度),而且横向的相对精度(例如道与道,道与道线的相对位置精度)往往会更高。 高精度地图不仅有高精度坐标,还包含丰富的语义息,例如交通号灯的位置及类型,道路标示线的类型,识别哪些路面可以行驶等,这些能大提高辆对周围环境的鉴别能。 例如道路描绘时,一条道路上有多少条道? 哪些真道路在哪些地方变宽了?
j****2 2018-07-10
百度大脑开放日来袭 24种全新AI能呈现
在深度学习基础之上,百度大脑通AI能开放涵盖语音、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版,首次对外开放搭载国际领先的注意(attention)模型的语音能,拥有更快的响应度,相对识别准确度提升15%,为开发者带来更致的识别体验。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,语义解析效果全面提升。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新增了户口本、出生医学证明、港澳通行证和台湾通行证四类新能,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,系统就能字段进行结构化识别,然后反馈出息页的出生地、出生日期、姓名、民族、与户主关系、性别、身份证号码。而票据OCR和汽场景OCR也分别新增了行单、保单、通机打发票、定额发票、辆VIN码、机动销售发票、辆合格证等识别能
冰****蓝 2018-07-09
如何调节『控制参数』?
引言 控制模块的目标是基于计划轨迹和当前辆状态生成控制命令给辆。这里我们将为开发者讲述如何调节控制参数。 背景 一、输入/输出 输入 规划轨迹 当前的辆状态 HMI驱动模式更改请求 监控系统 输出 输出控制命令管理canbus中的转向、节流和制动等功能。 二、控制器介绍 控制器包括管理转向指令的横向控制器和管理节气门和制动器命令的纵向控制器。 横向控制器 横向控制器是基于LQR的最优控制器。该控制器的动学模型是个简单的带有侧滑的自行模型。它被分为两类,包括闭环和开环。 闭环提供具有4种状态的离散反馈LQR控制器: 横向误差 横向误差率 航向误差 航向误差率 开环利路径曲率息消除恒定稳态航向误差。 纵向控制器 纵向控制器配置为级联PID+校准表。它被分为两类,包括闭环和开环。 闭环是一个级联PID(站PID +度PID),它将以下数据作为控制器输入: 站误差 度误差 开环提供了一个校准表,将加度映射到节气门/制动百分比。 控制器调谐 一、工具 类似于诊断和realtime_plot可于控制器调优,并且可以在apollo/modules/tools/中到。
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