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金****洲 2018-07-10
混乱的集遇见TA 从此岁月静好
管中窥豹,我可以发现如果在私有云或者混合云场景中还是通过人肉运维的式管理,那管理效率将会低下,并且其中重复繁杂的操作,难以保证云环境的稳定性和安全性。急人之所急,需人之所需。百度云的工程师便展开了场头脑风暴...... 原始太初 私有云中存在大规模的机器集,集片空虚混沌,渊面黑暗,仅有字节流在其间穿梭。为有效地管控体量庞大的集,合理配资源,降低运维成本,保障云上服务穿越狂风暴雨,工程师意识到:“必须要有个优秀系统来管控这混沌的集世界!” 第天 工程师说:”这个系统要代表操作系统的意志!占用资源少!对外部系统零依赖!装机自带!要能自升级和自保活!“。当裸机启动之后,这个系统便以root身份运行,能保活自己,还能托管维护其余基础设施,后续迭代升级也能自动完成,整个流程高度自动化,不需要人工介入,极大地降低运维成本。 第二天 工程师说:“这个系统必须运行稳定,性能卓越,支持跨平台(Linux、Windows、ARM)安装,要做到同时管理上万台服务器,点儿都不慌”。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术
这些信息会被我决策模块进行析和提取,在周围环境车辆行驶状况下,下走才是安全的。控制模块会让车向前行,感知模块获得新的信息,不停循环,应对更新的环境状态,实现整体良性的循环。 核心:感知用来做什? 感知的输入跟环境相关。只要符合条件,都可以被列为感知。在 Level3 和 Level4 里定义的细任务,把输入输出具体化。 障碍物检测,包括人、车、石头、树木等。上图是点云输出,下图是图像感知示例。Level3 检测结果障碍物,对于 Level4 来说,不仅知道这是车,而且可以将其按大车、小车类,因为大车和小车的开车式不。不同的车,做出的决策规划不。你可以超小车,但无法超大车。 我需要个很细的障碍物类,这根据输入的不同划,有点云类和障碍物中的类。著名例子是红绿灯的识别,你需要判断交通灯的颜色。障碍物检测类,我得出障碍物信息,这有利于我做后续决策。 我要知道每个障碍物可能运行的轨迹,它会不会超车、插入车道或者无故变线,这需要障碍物跟踪。障碍物跟踪是很重要的模块。我要运用障碍物,也有对场景的析,我点云也用到这个。
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