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y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
如果要 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 是汽车通毫米波雷达,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 ,感知系统开放模块怎做? 点云感知。开放了 LiDAR 点云检测,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。的是深度学习,它做到精准检测和识别。而深度学习非常耗费计算量。需要依靠搭建的车载智能系统,来支撑深度学习模型,达到毫秒级感知。 高精地图。先当前的激光雷达作为坐标系核心,地图中的点投到坐标系里。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。
不****主 2018-07-09
高精地图
高精地图最重要特征之一是精度,手机上的导航地图只能达到米级精度,而高精地图使车辆能够达到厘米级的精度,这对确保无车的安全性至关重要。 二、高精地图与定位、感知规划的关系 高精地图于定位 高精地图是Apollo平台的核心,许多无驾驶车模块都有赖于高精地图,有了高精地图我们就需要在该地图上进行自定位。这意味着需要弄清我们在地图上的位置,这就是定位——无驾驶车辆在地图上的确切位置。 首先车辆能会寻找地标,我们使从各类传感器收集的数据,如摄像机图像数据、激光雷达收集的三维点云数据来查找地标。车辆将其收集的数据与其在高精地图上的已知地标进行比较,这一匹配过程是需要预处理、坐标转换、数据融合的复杂过程。 无车的整个定位过程取决于高精地图,所车辆需要通过高精地图明确它处于位置。 高精地图于感知 无车也使高精地图来帮助感知,就像的眼睛和耳朵会受到环境因素的影响一样,无车的传感器也是如此。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能会受到进一步限制。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
我们很难成功调试NTPD服务,会装NTPD又没有会装LAMP拿去吹牛,时间长了NTPD服务就背上黑锅了。 真有TOP10的互联网公司和上亿国家级项目里ntpdate+crond,上一代架构师为有这个误会无深究,下一代将误会固化为偏见,新一代将偏见神化为。 但无论误会、偏见还是,时间跃变、回退和停滞对应健壮性和业务安全性的威胁始终存在,时间不仅仅是我玩游戏时的魔法,忽视问题并不能掩埋问题。 六、见微知著和防微杜渐 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规避这类误会?我们在做技术工作时,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,同事也不会知道时间也能错误和波动,他们能说清楚业务逻辑就不错了。 所有的精力都到做业务逻辑,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,有资格有能力做出技术选型决策,才是给Coder群集做技术校准的。即使你不想做技术决策和管理者,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。
g****3 2020-08-29
CarLife何时支持更好用的高德?
都说carlife不好呢,我的的就特别好,喜欢  
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云服务故障危机分析
云主机在计划内跨硬件迁移,所说云主机靠性略高于物理机。但是云厂商能买劣质资源,或者频繁迁移云主机,甚至后台操作误停机误删除,物理机客户自运维的各种故障点依然存在。理论上云平台技术员会很专业和敬业,但很难深入了解客户业务。云前的硬件冗余设计仍然有效,而且多AZ/多region/多云等云上隔离方案。 资源不足 云资源的隔离不彻底且会超卖,带来了瞬时资源不足问题。比如说云主机突然变慢又恢复,导致客户的业务异常崩溃,云户缺乏有效的监控手段,能会想不到故障和云资源有关,或者无论问题都让云平台自证清白。 资源不足还会影响新建资源,很多DevOPS客户自动化申请资源,但如果账户配额不足或者区域资源不足,自动申请资源失败时有备选方案或者工干预吗? 前客户只要观测公网接入资源是否紧缺,自控硬件和内网的息很清楚,上云后硬件和内网也要多留心了。
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,烫来形容,严重时导致手机自动关机),第二,总是提示GPS号弱(纯手机导航不存在此问题,不知道链接车机是不是影响GPS号)
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