大家好,我是来自百度智能驾驶事业群的许珂诚.今天很高兴能给大家分享Apollo 3.0新发布的Lattice规划算法. Lattice算法隶属于规划模块.规划模块以预测模块.routing模块.高精地图和定位的结果作为输入,通过算法,输出一条平稳.舒适.安全的轨迹,交给控制模块去执行.我们可以看到,规划模块在Apollo中是一个承上启下的重要模块. Lattice算法隶属于规划模块.规划模块以预测模块.routing模块.高精地图和定位的结果作为输入,通过算法,输出一条平稳.舒适.安全的轨迹,交

谷歌迂回入华:Waymo无人车抢先进驻上海! https://mp.weixin.qq.com/s/d5Cw2uhykMJ9urb6Cs8aNw 谷歌又双叒叕要回归中国了?这已经是第不知道多少次的传言了,之前人民日报欢迎谷歌回归的相关内容似乎都被删干净了,互联网上的相关报导也被勒令下线.这么一番行动之后,大家似乎也已经明白了:谷歌入华无望了.但是这难不倒谷歌的高层们,他们用另一种迂回的方式偷偷回归了中国市场:谷歌母公司 Alphabet 旗下无人驾驶公司 Waymo 正式在上海注册子公司. 迂回

作者:华为云 Rosie 随着人工智能的普及和渗透,"无人"的场景越来越丰富,无人超市.无人车.无人机等已经融入我们的生活. 乘着这股热浪,华为云携手上海交通大学学生创新中心举办了华为云人工智能大赛--无人车挑战杯.而此次大赛用的正是华为云人工智能平台:华为云一站式AI开发平台ModelArts和视觉AI应用开发平台Huawei HiLens(以下简称HiLens),无人车的设计由上海交通大学提供,旨为全面锻炼和提高赛队的AI解决方案能力及无人驾驶编程技巧.然而,无人车是怎么搭载华为云

百度一共制造了 nn 辆无人车,其中第 ii 辆车的重量为 a_i\ \mathrm{kg}ai​ kg. 由于车辆过重会增大轮胎的磨损程度,现在要给这 nn 辆车减轻重量.每将一辆车减轻 1\ \mathrm{kg}1 kg 需要消耗 pp 万百度币,总预算为 ss 万百度币. 现在希望你设计一种最优的减重方案,使得最重的车辆的重量是所有减重方案中最小的.任何时候,每辆车的重量必须大于等于 1\ \mathrm{kg}1 kg.并且减重方案只能减轻整数 \mathrm{kg}kg. 输入格式

今天本来是想简单的介绍一下dSPACE的Automotive simulation models(简称ASM),但是想想还是把dSPACE这个公司的整个开发流程写一下.这样也可以了解一下汽车的整个软件开发流程是什么样子,开发过程中一般会用到什么东西以及开发标准是什么. 介绍顺序如下 1 dSPACE公司简介 2 dSPACE的工具链 3 dSPACE的优缺点 4 总结 1 dSPACE公司简介 不知道大家是否知道dSPACE公司.他们自称为embedded success,听起来可厉害了. 下面

from:https://36kr.com/p/5103044.html 到2020年,大多数先进的ML袖珍电脑(你仍称之为手机)将有能力执行一整套任务.个人助理将变的更加智能,它是打造这种功能的切入点.语音识别会不断优化.私人助理将不仅仅是云端搜索引擎的前端.因为个人AI将有拥有真正处理分析数据的能力,并使用搜索引擎来搜索数据. 以下是我的几个预测: 1)实时健康分析 - 当前,智能手表会监控您的心率和步数,并将其发送到您的手机中,之后手机会将其发送到云端.在不久的将来,您的个人AI将会实时读

https://github.com/ApolloAuto/apollo/blob/master/docs/howto/modules/apollo1.5_perception_module_study_notes_cn.md 功能: 感知障碍物,预测障碍物的运动轨迹. 数据流图: 输入: 点云数据:/apollo/sensor/velodyne64/compensator/PointCloud2. 坐标系转换关系:/tf(world->novatel). HD Map. LiDAR外参:/tf

https://github.com/ApolloAuto/apollo/issues/1649 如果想加入一个新的传感器不是百度官方推荐的传感器到Apollo平台做法: First you can write or find drivers for these sensors OxTS RT3000 (GNSS+Inertial), IBEO LUX Lidar and Hella 5G1 Radar. After the system is able to read these sensor

Slam即时定位与地图构建 技术解释 同步定位与地图构建(SLAM或Simultaneous localization and mapping)是一种概念:希望机器人从未知环境的未知地点出发,在运动过程中通过重复观测到的地图特征(比如,墙角,柱子等)定位自身位置和姿态,再根据自身位置增量式的构建地图,从而达到同时定位和地图构建的目的. 使用情景 一个由德国达姆施塔特理工大学研发的机器人正使用激光成像探测与测距技术来给迷宫绘图. 上图的机器人描绘出的地图. 操作性定义 这里说的地图,是用来在环境中

1.       ROS项目开发流程? 参照古月大神写的ROS探索总结系列:http://blog.exbot.net/archives/619 具体项目设计可看看<程序员>杂志的最新一篇文章<基于ROS的 系统>,是百度无人车的首席架构师等人写的无人车的架构的选型设计,值得参考借鉴,正在联系授权转载,无法提供链接,可自己找一下. 2.       ROS有哪些常用的.有用的工具? 常用工具有rqt rviz等,请经常关注官方WIKI或者论坛,一般有新的工具,在这些地方也都会有介绍

阿里BCG重磅报告<人工智能,未来致胜之道> 阿里云研究中心.波士顿咨询公司以及Alibaba Innovation Ventures合作共同推出的<人工智能:未来制胜之道>这份报告对人工智能产业链价值,以及商业模式的剖析,对于创业公司的价值非常大. 重点摘要: 人工智能具备“快速处理”和“自主学习”两种能力.人工智能在图像识别.语言识别和自然语言处理,以及人机交互.机器视觉.自动驾驶等方面都已经成功应用.海量.精准.高质量的数据为训练人工智能提供了原材料.框架层:TensorFl

BAT线下战争:巨额投资或培养出自己最大对手 2015年10月12日09:49   <财经>杂志    我有话说(18人参与) 收藏本文        BAT大举投资线下公司,看似咄咄逼人,实则是防御而非进攻.它们既无法掌控诸多创业公司,更无法统领盘根错节的传统线下企业 □本刊记者 宋玮 吕倩/文 中国互联网行业三巨头“BAT”,正在遭遇不同程度的挑战与危机. 过去十个月内,阿里巴巴市值跌掉1407亿美元.2015年8月24日,阿里巴巴首度跌破发行价,10月7日美股收盘,其股价已从最高峰时的1

1.model 假设我们的model如下: 某个JobType下有很多Job. class JobType(models.Model): name = models.CharField(max_length=10) description = models.CharField(max_length=100, null=True, blank=True) def __str__(self): return self.name class Job(models.Model): name = mode

长城会CEO郝义认为,"科学产业化将会推动科学复兴,"而本次GMIC 北京 2017也将首次引入了高规格科学家闭门峰会,专门设置G-Summit全球科学创新峰会,以"科学复兴"为名,向全球100位当代科学家.企业领袖和前瞻投资机构发出对话邀请.通过"科学家-企业家-投资人"三个维度的思维碰撞,G-Summit全球科学创新峰会尝试掀起一场"头脑风暴",打造出一场对社会各界产生广泛影响的思维盛宴. GMIC 北京 2017将于4月

在所谓互联网思维走到末路.可穿戴设备基本昙花一现的大环境下,很多互联网人员转战VR市场,自然喜欢用互联网思维来考虑.笔者认识一些投资界人士,在谈到投资时,他们经常就问以下几句话:2B还是2C?将来有多少用户?有入口吗?是平台吗? 拜托!互联网刚出来的时候,你会问这些问题吗?浏览器刚出来的时,你会问这个问题吗?很多公司在VR上动辄就谈布局,这是一件违背技术发展规律的事情.你可以做头盔,可以做内容,可以做平台,踏踏实实集中力量把自己的专长做好.但千万别谈布局,现在动辄谈布局的公司,估计都会成为先烈,

作为一名Android开发工程师,身边总有些同行很焦虑,看着人工智能越来越火,总是担心Android要不行了,所以,我们需要转行么?Android还能走多久?其实,无论是对于Android还是iOS开发者而言,我们更应该做的是稳固提升自己的技术,活到老学到老,时刻与不断发展的框架.标准和范式保持同步.同时,还要能活学活用,在工作中使用最合适的工具,以提高工作效率.随着机器学习在越来越多的应用程序中寻得了一席之地,越来越多的程序员加入AI领域,那么,入行AI领域需要哪些技能呢? 人工智能到底有多火

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:解洪文 导语 随着最近几年机器人.无人机.无人驾驶.VR/AR的火爆,SLAM技术也为大家熟知,被认为是这些领域的关键技术之一.本文对SLAM技术及其发展进行简要介绍,分析视觉SLAM系统的关键问题以及在实际应用中的难点,并对SLAM的未来进行展望. 1. SLAM技术 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping),同步定位与地图构建,最早在机器人领域提出,它指的是:机器人从未知环境的未知地

1. 误差分析(Error analysis) 误差分析的目的是找到不同误差源的比重,从而指引我们接下来往哪个方向努力改进.NG建议手工统计随机100个错误的误差源,比如对于猫分类器,错误的照片可能是1)狗:2)大型猫科动物:3)图像模糊.那么可以建立下面的表格: 在统计过程中发现新的误差源,则添一列(比如这里的Instagram).本例的结果是100张错误图像中,Blurry占61%,Great Cats占43%,所以这两个是最主要的误差源,那么可以把团队分两拨,一拨人主攻一个方向.而Dog.

http://blog.csdn.net/solomon1558/article/details/70173223 Torontocity HCI middlebury caltech 行人检测数据集 ISPRS航拍数据集 mot challenge跟踪数据集 数据集名称 KITTI 很知名的数据集 数据集链接 http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/ Oxford RobotCar 对牛津的一部分连续的道路进行了上百次数据采集,收集到了多种天气.行人和交通情况

文章发布于公号[数智物语] (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货. 转自 |  涵的硅谷成长笔记(公众号ID:HanGrowth) 作者 | Han涵 前段时间,作为奥斯卡风向标之一的2019年金球奖,开奖了. 可第二天,蹭到媒体热点的,不是各种明星导演的名字,而是:Netflix和Amazon. “Netflix和Amazon在金球奖上赢疯了”—— 美国<连线>感叹着. 今年,Netflix和Amazon这样的Streamers(互联网流媒体),成为最大赢家.

任务: 一共要完成两项任务: 1. 在所提供的公路图片上检测出车道线并标记 2. 在所提供的公路视频上检测出车道线并标记 方案: 要检测出当前车道,就是要检测出左右两条车道直线.由于无人车一直保持在当前车道,那么无人车上的相机拍摄视频中,车道线的位置应该基本固定在某一个范围内: 如果我们手动把这部分ROI区域抠出来,就会排除大部分干扰.接下来检测直线肯定用霍夫变换,但ROI区域内的边缘直线信息还是很多,考虑到只有左右两条车道,一条斜率为正.一条斜率为负,可将所有的线分为两组,每组再通过均值或最小