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y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
我们在像级别会做类似的分割,目的是我们做场景建模和语义化的描述。我们有很多任务,每个任务输入是多源的,包括激光雷达、像等。如果要用 Apollo 搭建感知系统,如何选择传感器、传感器配置?希望它做什任务。 这是种基本传感器的效果对比,LiDAR 是激光雷达,Radar 是汽车通用毫米波雷达,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,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。 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。需要依靠搭建的车载智能系统,来支撑深度学习模型,以达到毫秒级感知。 高精地。先以当前的激光雷达作为坐标系核心,把地中的点投到坐标系里。然后建立的表格,根据感知的距离扩大坐标区域。之后对俯视进行格化,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。
C****X 2018-07-10
群雄逐“”,百度缘何备受关注?
高精度地会让自动驾驶如“不见轨道”的过山车一样持续向前,但未来关于高精度地的发展方向,地测绘政策的白热化争斗以及互联企业在多方加入的“地混战”中如何把握自己的优条件(突出优在哪儿)等诸多问题还亟待探讨并找出真相。 * 以上内容为CSDN开发者晶晶投稿,不代表百度方言论。
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