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不****主 2018-07-09
高精地图
摄像机、激光雷达、雷达探测物体的能力,超过一定距离后都会受到限制。恶劣的天气条件下或夜间,传感器识别障碍物的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特定位置寻找停标志,传感器就可以集中该位置检测停标志,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。 高精地图用于如定位和感知依赖高精地图那样,划也是如此。高精地图可帮助辆找到合适的行空间,还可以帮助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。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,以便选择佳方案。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
我们图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、图像等。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。后,说明了三种传感器融合效果是好的。 那 ,感知系统开放模块怎做? 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。 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,网格化参数可以 Apollo 进行配置。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
雄逐“图”,百度缘何备受关注?
路径划的过程中首先需要做几个限定: 一是地图已知,通常来说没有做到已知就无法划。 二是立足自动驾驶领域,一般还是2D或2.5D地图,而不是3D地图上六个自由度运动划(那是室内全自主无人机飞行),也就是明确地图的类型,个人认为。 三是路径划,一般默认自动驾驶辆按照划的路径,每一步执行后的定位pose准确。可以理解为这里刻意把定位和路径划分开,但实际上这两者紧密联系,因为如果定位不准,路径划一定会受到影响。 即使有了这几个设定,路径划本身也有很多可能出现的版本。 通常来说,一种情况是明确寻找佳路径的搜索A*算法,本质就是如果有好的路径便一定将其找到,如果单位路径成本(cost)不一样,好的路径不一定是短的。 A*是搜索了所有可能后选择了好的,而且运用了启发式算法来决定;其数据结构实现是priority queue,不停选取“小成本”节点来扩建路径。 另一类是基于抽样(sampling based)的路径划,通常可以理解为并不知道优路径是,需要从起点开始随机抽样(怎随机这个问题还是比较讲究的)来扩建可能的路径集。
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