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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。
不****主 2018-07-09
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,就需要借助高地图的帮助了。 即使传感器尚未检到交通信号灯,高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,高地图可帮助传感器缩小检范围,如高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可帮助我们提高检确度和度,并节约计算资源。 高地图用于规划 正如定位和感知依赖高地图那样,规划也是如此。高地图可帮助车辆找到合适的行车空间,还可以帮助规划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。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
最后,说明了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,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,以达到毫秒级感知。 高地图。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,对障碍物的判断会存在误差,所以要通过后处理来确障碍物。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。
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。
C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,百度缘何备受关注?
度地图会让自动驾驶如“看不见轨道”的过山车一样持续向前,但未来关于高度地图的发展方向,地图绘政策的白热化争斗以及互联企业在多方加入的“地图混战”中如何把握自己的优势条件(突出优势在哪儿)等诸多问题还亟待探讨并找出真相。 * 以上内容为CSDN开发者晶晶投稿,不代表百度方言论。
双****4 2018-07-10
词向量(
文章结构: 词向量 背景介绍 效果展示 模型概览 数据备 编程实现 模型应用 总结 参考文献 模型应用 在模型训练后,我们可以用它做一些下一个词:我们可以用我们训练过的模型,在得知之前的 N-gram 后,下一个词。
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
同时对于流量的变化趋势,也需要有提前的估,为重大事件流量高峰留足够容量(如节日、运营、假期)。 4.服务关联强耦合 描述:上下游服务使用固定IP或固定机器名进行直接连接。 问题:单机房故障发生时,关联的上下游之间无法进行的流量调度止损。 要求:线上服务关联不允许使用固定IP或机器名链接,需使用具备流量调度能力的上下游连接方式以实现上下游依赖解耦,下游服务发生单机房故障,可以调整路由比例实现止损。 单机房容灾能力--盲验收 完成以上四点单机房容灾能力建设后,业务线就具备了通过流量调度进行止损单机房故障的基本条件。那么如何验证业务线是否具备该能力、能力是否出现退化,我们采取盲验收的方式,模拟或真实制造故障,验证不同业务线故障情况及止损效率,并给出相应的优化意见。 根据业务线进行容灾能力建设的不同阶段,我们从对产品实际可用性影响程度、成本、效果等方面权衡,将盲分为种类型: 无损盲:仅从监控数据层面假造故障,同时被业务可根据监控数据决策流量调度目标,对于业务服务实际无影响,主要验证故障处置流程是否符合期、入口级流量切换案是否完整。
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