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y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
我们图像级别会做类似的分割,目的是我们做场景建模和语义化的描述。我们有很多任务,每个任务输入是多源的,包括激光雷达、图像等。如果要用 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 是汽通用毫米波雷达,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。后,说明了三种传感器融合效果是好的。 那 ,感知系统开放模块怎做? 点云感知。开放了 LiDAR 点云检测,可以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。用的是深度学习,它可以做到精准检测和识别。而深度学习非常耗费计算量。需要依搭建的载智能系统,来支撑深度学习模型,以达到毫秒级感知。 高精地图。先以当前的激光雷达作为坐标系核心,把地图中的点投到坐标系里。然后建立快的表格,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 Apollo 进行配置。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
摄像机、激光雷达、雷达探测物体的能力,超过一定距离后都会受到限制。恶劣的天气条件下或夜间,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特定位置寻找停标志,传感器就可以集中该位置检测停标志,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。高精地图可帮助辆找到合适的行空间,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近中心行驶。具有低限制、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,以便选择佳方案。
追****圣 2018-07-11
给书记省长讲清楚云计算
人不仅要住子还可以盖子,不仅会逛超市也会开菜市场。 政府和大型国企不仅能采购云计算,早晚也会走向发展云计算的路。 本文不谈任何技术细节和商业情怀,而是从政企的角度说明是云计算。 本文包含如下内容。 从大时代背景来看是云计算,云计算为会兴起。 云计算如何带动地方经济,这是个不需要物流就可以服务全球的行业。 做云计算要满足哪些条件,如何才能筑巢引凤。 挑选合格的云计算合作厂商,每类厂商有哪些特点。 云计算不是万能药,它无法解决哪些问题。 是云计算 近20年来,互联网引爆了全球的息技术革命,我国借助这次技术革命的大好机会,已经追上乃至领跑此次技术革命。 互联网技术深刻的改变着我们的生活,其行业生态也逐步分化扩大,这一现状客观促进了云计算技术的发展。 上世纪80年代,计算机仅应用于科研等少数行业,全国计算机从业人员不超过万人,从业人员大都有很深的学术背景。 上世纪90年代,门户、论坛、邮件系统开始影响部分众的生活,国内从业人员约为十万人,可以分为软件和硬件两类工程师。
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