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在运动中,每个部分的轨迹是完全不同的

来源: 未知 时间:2018-08-12

杏彩平台资讯:人类感官或车辆传感器获得的数据中一定存在不确定性。因此,评估不确定性、降低风险、完成任务是一个重要的课题。此外,还有许多精细的决策,比如决定要走哪条车道,是否临时占用车道到车道上的超车,设定多少速度。特别是如何跨越仿真与现实、现实与仿真之间的差距。然后使用计划模型来做决策。


例如,人行道的公共位置和交通灯的公共位置给行人轨迹提供了很强的先验性。这是因为相机的动态范围远小于人眼,例如,在从太阳进入隧道后,系统需要快速改变相机的结构以适应突然的黑暗。理想情况下,您必须根据不同传感器的特性组合它们生成的数据。


汽车是刚体,行人是非刚体。


行人有胳膊和腿,关节彼此相连。。因此,对行人运动的描绘需要更多的自由。


由于不同传感器之间的标定非常困难,因此在每个点上选择要信任的传感器数据是一个世界性的问题。


这对于运动估计来说尤其如此,因为人类甚至不能很好地注释动作数据。研究人员可以每月将他们的结果上传到服务器上,我们会提供性能反馈。对于静态场景,基于假设一切都是静态的,有特殊的标准重构算法。此外,模拟(模拟)虽然不如前两项重要,但仍有改进的空间。


毫米波雷达的视野非常狭窄,但它可以进行远距离测距和速度测量。语义分割为图像中的每个像素分配一个语义标签,同一类别的不同实例之间没有区别。由于图像中的数据噪声较大,因此完全重建图像是一项更加困难的任务。案例分割将图像中特定目标类别的每个实例的所有像素划分为一个类。


两者的不同之处在于,视觉距离估计是车辆相对于前一步的相对运动,位置是地图上车辆运动的全局估计。当然,这只是研究人员通常使用的方式,从许多汽车制造商的角度来看,他们希望拥有信息冗余,让不同的传感器自行决定。因此,语境推理也有助于给出更准确的预测。我们对学术界的贡献主要是将深度学习应用到目前由于存储或模型容量限制而不能取得更好结果的子领域,如三维数据、稀疏数据等。在2018年初,盖格是北京冲浪技术有限公司(Surfingtech)的首席科学家。




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