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不****主 2018-07-09
高精地图
摄像机、激雷达、雷达探测物体的能力,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力可能会受到进一步限制。另外当辆遇到障碍物,传感器无法透过障碍物来确定障碍物后面的物体。这,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找停标志,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。在具限制、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——从裸纤和NTPD谈起
我们很难成功调试NTPD服务,会装NTPD又没会装LAMP可以拿去吹牛,间长了NTPD服务就背上黑锅了。 真TOP10的互联网公司和上亿国家级项目里用ntpdate+crond,上一代架构师为什么这个误会无人深究,下一代人将误会固化为偏见,新一代人将偏见神化为迷。 但无论误会、偏见还是迷间跃变、回退和停滞对应用健壮性和业务安全性的胁始终存在,间不仅仅是我玩游戏用的魔法,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,而是希望进阶工程师们多考虑一下如何避这类误会?我们在做技术工作,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,同事也不会知道间也能错误和波动,他们能说清楚业务逻辑就不错了。 把所的精力都用到做业务逻辑,你只是个编程语言翻译机而已;自己主动观测技术环境依赖,资格能力做出技术选型决策,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。
C****X 2018-07-10
雄逐“图”,百度缘何备受关注?
例如道路描绘,一条道路上多少条道? 哪些真实道路在哪些地方变宽了? 哪些地方因为汇合而变窄了? 每条道和道之间的道线是虚线,实线还是双黄线? 线的颜色、道路的隔离带、隔离带的材质甚至道路上的箭头、文字内容、所在位置都会相应的描述…… 高精度地图针对道路形状的准确描绘,甚至可以精确到每个道的坡度、曲率、航向、高程等,同为了自动驾驶的考虑,甚至每条道的限,推荐度也会一并提供。 高精地图中的道路标识线及路牌息 (图片来源于文章《高精地图在无人驾驶中的应用》) 目前,尽管自动驾驶科技公司、图商以及传统企对高精度地图的定义尚未统一化,但高精度地图的绝对坐标精度更高,包含的道路交通息更丰富(如可分为基础层、道路息层、周围环境息层和其他息层)等方面确实已经成为区别传统电子导航地图的显著特征。 此外,由于路网每天都更新变化,如整修、道路标识线磨损及重漆、交通标示改变等,这些都需要及反馈在高精地图上以确保无人行驶安全,也就同要求高精度地图更强的数据实更新功能。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
特征抽取,就是建立一个网格,每一个网格提取的息对应一个值,每一个网格都一个特征,拼接形成一张图;点云聚类,是用可的网格做结果预测;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。闭包提取,是据朝向补全障碍物的形状。 障碍物跟踪。与障碍物检测相结合,检测结果和历史障碍物进行息匹配,得出新障碍物列表。并且输出下一帧以什么度怎样行驶,得出列表。 视觉感知。Apollo 之前版本的视觉感知数据,主要是红绿灯的数据。已发布的0 同开放红绿灯检测和识别算法,可以作为视觉感知的典型代表。 红绿灯识别。是根据当前的位置查找高精地图,判断前方是否红绿灯。如果,高精地图会返回红绿灯的物理位置,同采集视频图像。如果并排很多灯,需要准确判断影响决策的灯。
d****g 2020-08-31
【FAQ】常见问题梳理,不定期更新,详情请戳此贴~
两个问题,第一,会导致手机发热严重(大概十几分钟后严重发热,可以用烫来形容,严重导致手机自动关机),第二,总是提示GPS号弱(纯手机导航不存在此问题,不知道链接机是不是影响GPS号)
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