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y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
感知属于自动驾驶核心技术,我们以将汽车上感知与人类感官进行一个类比:人有感知,通过感官器官获取外界息,传达感知功能区,把形象化西抽象成概念性或者更高层语义,供我们思维记忆、学习、思考或者决策,让我们运动控制功能区,让我们身体对外界进行反馈。无人车类似这样结构,这是强西,我们无人车也是一样。 下图所示这辆车是 2016 年 12 月乌镇演示车队其中一台,它有传感器、雷达、摄像头,这是覆盖比较全面设置,包括视觉、触觉、嗅觉等息。它需要大脑处理,大脑是无人车里感知功能模块。 由于感知范围是广泛,它依赖于人工驾驶或者自动驾驶需要环境匹配,工况复杂度越高,感知复杂度越高。自动驾驶不同级别里,感知复杂度也不同。Apollo 目前开放定位是 Level3 或者 Level4,感知、决策、控制是三位一体过程。 感知与传感器系统紧密结合,获取外部环境息,比如有没有障碍,障碍距离、速度等,把数据交给感知处理模块,我们会收集息,构成人开车时理解环境。 这些息会被我们决策模块进行分析和提取,在周围环境车辆行驶状况下,下一步怎么走才是安全
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,会导手机发热严重(大概十几分钟后严重发热,以用烫来形容,严重时导手机自动关机),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)
l****m 2018-07-10
词向量(一)
在用神经网络求词向量之前,传统做法是统计一个词语共生矩阵XX。XX是一个|V|×|V||V|×|V| 大小矩阵,XijXij表示在所有语料中,词汇表VV(vocabulary)中第i个词和第j个词同时出现词数,|V||V|为词汇表大小。对XX做矩阵分解(如奇异值分解,Singular Value Decomposition [5]),得到UU即视为所有词词向量: X=USVTX=USVT 但这样传统做法有很多问题: 由于很多词没有出现,导矩阵极其稀疏,因此需要对词频做额外处理来达到好矩阵分解效果; 矩阵非常大,维度太高(通常达到106×106106×106数量级); 需要手动去掉停用词(如although, a,...),不然这些频繁出现词也会影响矩阵分解效果。 基于神经网络模型不需要计算和存储一个在全语料上统计产生大表,而是通过学习语义息得到词向量,因此能很好地解决以上问题。在本章里,我们将展示基于神经网络训练词向量细节,以及如何用PaddlePaddle训练一个词向量模型。
不****主 2018-07-09
高精地图
高精地图,是Apollo定位、感知、规划模块基础。 与普通地图不同,高精地图主要服务于自动驾驶车辆,通过一套独特导航体系,帮助自动驾驶解决系统性能问题,扩展传感器检测边界。目前 Apollo 内部高精地图主要应用在高精定位、环境感知、决策规划、仿真运行四大场景,帮助解决林荫道路GPS号弱、红绿灯是定位与感知以及十字路口复杂等导航难题。 一、高精地图与传统地图 当我们开车时,打开导航地图通常会给我们推荐几条路线,甚至会显示道路是否拥堵以及每条路线将花费多长时间、是否有交通管制,有多少个交通号灯或限速标志等,我们会根据地图提供息来决定是在行驶中直行、左转还是右转以及对周围驾驶环境评估。 而无人驾驶车缺乏人类驾驶员固有视觉和逻辑能力。如我们以利用所看到西和GPS来确定自己位置,还以轻松准确地识别障碍、车辆、行人、交通号灯等,但要想让无人车变得和人类一样聪明,是一项非常艰巨任务。 这时就需要高精地图了,高精地图是当前无人驾驶车技术不或缺一部分。它包含了大量驾驶辅助息,最重要是包含道路网精确三维表征,例如交叉路口布局和路标位置。
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