关于 渭南镇汽车站附近哪里找得到 妹子63435442(v信)渤扒 的搜索结果,共1085
h****e 2018-07-10
程序:我从来?
干货概览 在计算机程序或者服务的层次上,我们来试着分析前面提的几个问题。 问题 1.我是谁? 服务叫什么,服务包含了些实例,服务规模、部署情况、实例运行状况如何? 2.我从来? 服务的上游有些,不同的上游流量如何分配? 3.我往去? 服务的下游有些,不同的下游流量如何分配? 面对这样的问题,我们的答案是什么呢? 在百度的运维实践中,我们只需“BNS”就可以获想要的答案。 BNS(Baidu Naming Service,百度名字服务)是百度云智能运维团队研发的一套分布式的名字服务系统,是百度云Noah智能运维产品中的一个重要基础服务系统。它为每一个服务赋予一个独一无二的名字,根据这个名字,我们就可以获取这个服务的相关息 ,这些息包括:服务在机器上部署息(机器IP,部署路径,服务配置,端口息),服务的实例运行状况等其他重要息。简单来讲,它提供了一个服务名资源息的一个映射关系。
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 是通用毫米波雷达,Camera 是摄像头。绿色代表做好,黄色代表做普通,红色代表做差。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,把地图中的点投坐标系。然后建立快速的表格,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,就是建立一个网格,每一个网格提取的息对应一个值,每一个网格都有一个特征,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。
冰****蓝 2018-07-09
如何调节『控制参数』?
引言 控制模块的目标是基于计划轨迹和当前辆状态生成控制命令给辆。这我们将为开发者讲述如何调节控制参数。 背景 一、输入/输出 输入 规划轨迹 当前的辆状态 HMI驱动模式更改请求 监控系统 输出 输出控制命令管理canbus中的转向、节流和制动等功能。 二、控制器介绍 控制器包括管理转向指令的横向控制器和管理节气门和制动器命令的纵向控制器。 横向控制器 横向控制器是基于LQR的最优控制器。该控制器的动力学模型是个简单的带有侧滑的自行模型。它被分为两类,包括闭环和开环。 闭环提供具有4种状态的离散反馈LQR控制器: 横向误差 横向误差率 航向误差 航向误差率 开环利用路径曲率息消除恒定稳态航向误差。 纵向控制器 纵向控制器配置为级联PID+校准表。它被分为两类,包括闭环和开环。 闭环是一个级联PID(PID +速度PID),它将以下数据作为控制器输入: 误差 速度误差 开环提供了一个校准表,将加速度映射节气门/制动百分比。 控制器调谐 一、实用工具 类似于诊断和realtime_plot可用于控制器调优,并且可以在apollo/modules/tools/中
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,在超过一定距离后都会受限制。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进一步限制。另外当辆遇障碍物时,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速度,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靠中心行驶。在具有低速限制、人行横道或减速带的区域,高精地图可以使辆能够提前查看并预先减速。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,以便选择最佳方案。
C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,百度缘何备受关注?
路名、地标以及道路骨架息都可以被抽象成并存储为这种形式。 这种形式的绝对坐标精度大约在10米左右,由于用作辅助驾驶员导航,外加GPS设备定位(精度也在10米左右),所以这样的精度标准对整体判断影响并不大,类似于人们眼中的示意图。 何为高精度地图? 所谓高精度地图,实际上是与人们现在普遍认识的电导航地图对标提出的概念,是提供给自动驾驶系统使用的地图。 高精度,简单来说就是地图的绝对坐标精度(绝对坐标精度指的是地图上某个目标和真实的外部世界的事物之间的精度)更高;另一方面地图所包含的道路交通息元素更加细致丰富。 自动驾驶在行进过程中需要准确知道自己在路上的位置,往往辆离马路边缘和旁边道也就几十厘米,所以高精度地图的绝对精度一般都会在亚米级别(也就是1米以内的精度),而且横向的相对精度(例如道与道,道与道线的相对位置精度)往往会更高。 高精度地图不仅有高精度坐标,还包含丰富的语义息,例如交通号灯的位置及类型,道路标示线的类型,识别些路面可以行驶等,这些能极大提高辆对周围环境的鉴别能力。 例如道路描绘时,一条道路上有多少条道? 些真实道路在些地方变宽了?
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