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不****主 2018-07-09
地图
地图还包含很多语义息,地图上可能会报告交通灯不同颜色的含义,也可能指示道路的速度限制,及左转车道开始的位置。 高地图最重要特征之一度,手机上的导航地图只能达到米级度,而高地图可以使车辆能够达到厘米级的度,这对确保无人车的安全性至关重要。 二、高地图与定位、感知规划的关系 高地图用于定位 高地图Apollo平台的核心,许多无人驾驶车模块都有赖于高地图,有了高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,这就定位——无人驾驶车辆在地图上的确切位置。 首先车辆可能会寻找地标,我们可以使用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地图上的已知地标进行比较,这一匹配过程需要预处理、坐标转换、数据融合的复杂过程。 无人车的整个定位过程取决于高地图,所以车辆需要通过高地图明确它处于位置。 高地图用于感知 无人车也可以使用高地图来帮助感知,就像人的眼睛和耳朵会受到环境因素的影响一样,无人车的传感器也如此。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
特征抽取,就建立一个网格,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,用可的网格做结果预测;后处理,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确障碍物。闭包提取,据朝向补全障碍物的形状。 障碍物跟踪。与障碍物检测相结合,检测结果和历史障碍物进行息匹配,得出新障碍物列表。并且输出下一帧以速度怎样行驶,得出列表。 视觉感知。Apollo 之前版本的视觉感知数据,主要红绿灯的数据。已发布的0 同时开放红绿灯检测和识别算法,可以作为视觉感知的典型代表。 红绿灯识别。根据当前车的位置查找高地图,判断前方否有红绿灯。如果有,高地图会返回红绿灯的物理位置,同时采集视频图像。如果并排很多灯,需要准确判断影响决策的灯。
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那彩--还原真实的猎头
第一部分.前言 无论百科词条还热播影视剧,猎头高端大气上档次的形象都深入人心。我能理解新人初见猎头的兴,但实际上猎场没那彩,面对这种过高的期望,猎头朋友们很尴尬的,就好像每个IT工程师的都能下载Q币一样尴尬。 本文的定调并不批判猎头行业,对水货猎头的调侃才能让敬业猎头生意更好,让应聘者更少花力在无效应付上,让招聘方知道资深猎头贵在哪里。 第二部分.真实的低端猎头市场 大部分猎头公司的公开介绍就几句无法查证的套话,其老板一般都资深猎头跳槽单干,和老客户保持着半面之交的关系。猎头公司找客户并不难,因为大都无保底合同,半面之交的关系也够用了。 大部分新手猎头顾问,不管他们入职时的理想有多远大,打了半年电话以后梦想都会变成跳槽去甲方那里做普通人事职员。他们即不了解面试者也不了解用人单位,为一个候选人花费时间不超过半小时,他们也习惯了面试成功率百分之一。他们并不在意应聘者和面试官的时间否被浪费,挺高大上的猎头工作,被这帮庸人做成了炸鱼游戏。高端猎头拿到简历就开始调查研究了,而这类猎头等二面以后才能记住面试者的名字。
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