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h****l 2018-07-09
如何在模块中添加一个器?
简介 器为每个障碍物生成轨迹。在这里,假设我们想给我们的车辆增加一个新的器,用于其他类型的障碍。 添加器的步骤 如下步骤将会指导您在器中添加一个 NewPredictor: 定义一个继承基类 Predictor 的类 实现新类 NewPredictor 在 prediction_conf.proto中添加一个新的器类型 更新 prediction_conf 更新器管理器(Predictor manager) 下面让我们用上面的方法来添加新的器。
沙****杀 2018-07-09
如何在模块中添加新评估器?
简介 评估器通过应用训练的深度学习模型生成特征(来自障碍物和当前车辆的原始信息)以获得模型输出。 添加评估器的步骤 请按照下面的步骤添加名称为NewEvaluator的评估器: 在proto中添加一个字段 声明一个从Evaluator类继承的类NewEvaluator 实现类NewEvaluator 更新配置 更新评估器管理 下面让我们用上面的方法来添加新的评估器。 一、声明一个从Evaluator类继承的类 NewEvaluator modules/prediction/evaluator/vehicle目录下新建文件new_evaluator.h。
b****9 2018-05-06
视频点播有.NET的版本吗
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y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
开放了 LiDAR 点云检,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,它可以做到精准检和识别。而深度学习非常耗费算量。需要依靠搭建的车载智能系统,来支撑深度学习模型,以达到毫级感知。 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。 障碍物检。分为特征抽取、点云检、点云聚类、后处理、闭包提取。特征抽取,就是建立一个格,每一个格提取的信息对应一个值,每一个格都有一个特征,拼接形成一张图;点云聚类,是用可信的格做结果;后处理,是由于不准,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。与障碍物检相结合,检结果和历史障碍物进行信息匹配,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。
不****主 2018-07-09
高精地图
摄像机、激光雷达、雷达探物体的能力,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。另外当车辆遇到障碍物时,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。 即使传感器尚未检到交通信号灯,高精地图也可以将交通信号灯的位置提供给软件栈的其余部分,帮助车辆做下一个决策。 另一个好处在于,高精地图可帮助传感器缩小检范围,如高精地图可能会告知我们在特定位置寻找停车标志,传感器就可以集中在该位置检停车标志,被称为感兴趣区域ROI。ROI可帮助我们提高检精确度和度,并节约算资源。 高精地图用于规 正如定位和感知依赖高精地图那样,规也是如此。高精地图可帮助车辆找到合适的行车空间,还可以帮助规器确定不同的路线选择,来帮助模块道路上其他车辆将来的位置。 如高精地图可帮助车辆识别车道的确切中心线,这样车辆可以尽可能地靠近中心行驶。在具有低限制、人行横道或减带的区域,高精地图可以使车辆能够提前查看并先减。如果前方有障碍物,车辆可能需要变道,可帮助车辆缩小选择范围,以便选择最佳方案。
****ac 2018-07-12
亿元免费算力 | 百度大脑AI Studio重磅推出算力支持
算力卡费规则:毎分钟进行费,如不满1分钟则不费(例如使用了1分钟50, 则只算1分钟的算力卡消耗),毎6分钟进行一次汇总,并在”算力卡明细”页面中显示消耗算力卡总数。 进入系统,可以看到项目环境中已经包含V100资源 当您关闭浏览器时,资源不会立刻回收,而是会继续运行2小时,2小时之后将会被中止。如果希望关闭浏览器后立即回收资源,请在”我的项目”列表中直接中止(中止并重置环境的过程需要1-2分钟)。手动退出成功或2小时自动中止后即停止费。 9. 您可以回到”算力卡明细”页面查看剩余算力卡余额和本次算力卡消耗的明细。 怎么样,心动吗? 心动不如赶行动,立即点击申请吧! 如在使用中有遭遇什么问题,可以联系AI Studio方邮件组:aistudio@baidu.com
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