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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。
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。
C****X 2018-07-10
雄逐“图”,百度缘何备受关注?
提起高精度地图自动驾驶体系的重要作用,百度Apollo布道师认为,路径规划、环境感知方面,路况是除了障碍物之外基本的一个需要被感知的条件,但是道路识别却非常困难。 如果依传感器来识别,例如激光雷达,识别哪条道路上、哪条道上,其实是非常困难的,因为免不了会出现积雪覆盖、雨雪、大雾的情况。这种情况出现后,相机识别、视觉方案,还有激光传感器方案,硬件辨别就变得不那了。 这时候谁可以清楚知道具体道的位置呢?只有高精度地图!所以无人驾驶系统,就从单一传感器角度转向高精度地图寻求依赖。 高精度地图的优势就于提供道级别的区分,可以变道的过程中提供若干个参考的道、区域的变化、自动道的辅助息等来完成变道、变向的部分操作。 有关高精度地图的数据问题 都知道高精度地图需要很强大的数据实时更新功能,那如何破解数据带给地图的诸多问题呢?无外乎从两个方面入手优化,一方面是数据采集,另一方面是数据处理。 更进一步来说,首先需要人和来采集数据,其次依托机器和算法来处理数据。当作图问题转化为数据问题时,这对互联网企业发挥优势就有“神助攻”的作用了。
无****回 2020-08-28
还在等更新?别克、雪佛兰车型连接不了Carlife的车主看过来
2017款朗自动领先型,架号LSGBC534XHG172314 能帮我下载个升级包吗?154383856@qq.com
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