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C****X 2018-07-10
雄逐“图”,百度缘何备受关注?
在日本,汽零部件供应商三菱以及地图商Zenrin已联合国内九家主流汽制造商共同创建了“Dynamic MapPlanning”合资公司,为2020年东京奥运会上的无人驾驶服务提供3D道路高精度地图方面的技术支持。 这么看来,无论是创新的互联企业还是传统的企大厂,都在努力争取高精度地图这场比的入场券! 2017年是自动驾驶“元年”,这项颇具潜力的事业也让各大传感器厂商们“身先士卒”,积布局自动驾驶版图,例如Moblieye。尽管现在企业已经被英特尔收购,但地图的研发工作始终没有被搁置。 地图研发是图商们的老本行,他们做的咋样? 据了解,TomTom的高清地图(包括Road DNA)已经做到可以帮助自动驾驶汽在高行驶途中精确定位自身位置并辅助决定采用哪条行路线。 不得不说图商的研发进度可圈可点! 聚焦国内,高德早在2014年便开始了高精地图的攻坚战,目前已经将大数据能力以及机器学习能力为基础的AI引擎嵌入其中。 同样是图商,四维图新也已经宣布与企宝马合作,为其在我国销售的汽提供地图产品。
金****洲 2018-07-10
混乱的集遇见TA 从此岁月静好
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。来都来了,不妨看个硬广再走~ 在全行业拥抱上云的大背景下,如果您的企业在各类云场景中存在痛点或困境,欢迎到“阅读原文”了解和联系试用我们的智能运维产品,其中除了有重磅企业级运维平台NoahEE,更有我们在智能运维领域的实践和探索! 最后的最后,如果本文能让你快乐1秒,请评论,点赞,好看,收藏,转发,打赏!祝全家不脱发!
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
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。最后,说明了三种传感器融合效果是最好的。 那么 ,感知系统开放模块怎么做? 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,障碍物的类型是什么。 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。特征抽取,就是建立一个格,每一个格提取的息对应一个值,每一个格都有一个特征,拼接形成一张图;点云聚类,是用可格做结果预测;后处理,是由于预测不准,对障碍物的判断会存在误差,所以要通过后处理来精确障碍物。
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