Heim Technologie-Peripheriegeräte IT Industrie Selbstfahrende Lkw-Pläne passen nicht in den Bereich der idealen Autos

Selbstfahrende Lkw-Pläne passen nicht in den Bereich der idealen Autos

Sep 09, 2023 pm 01:21 PM
自动驾驶 计划 LKW

Nach Angaben von mit der Angelegenheit vertrauten Personen scheint Li Auto daran interessiert zu sein, sich im Bereich selbstfahrender Lkw zu engagieren. Berichten zufolge sucht das Unternehmen aktiv nach Fachkräften im Bereich der selbstfahrenden Lkw-Technologie und könnte Lang Xianpeng, Vizepräsident für intelligentes Fahren, mit der Leitung der Initiative beauftragen. Obwohl das Unternehmen in seiner offiziellen Antwort erklärte, es habe keine Pläne, sich im Bereich selbstfahrender Lkw zu engagieren, zeigen seine Maßnahmen eindeutig ein potenzielles Interesse.

Berichten zufolge hat Li Auto mit der Suche nach Fachkräften im Bereich selbstfahrender Lkw begonnen Darüber hinaus haben auch einige Mitarbeiter von selbstfahrenden Unternehmen bei Li Auto Vorstellungsgespräche geführt, was den Fokus auf selbstfahrende Lkw-Technologie und Rekrutierungspläne weiter bestätigt.

Obwohl Automobilverantwortliche behaupten, dass sich ihre Einstellungspläne hauptsächlich auf den Bereich der intelligenten Fertigung konzentrieren und sich auf intelligente Fahrlogistik und effiziente Teileverteilungsprojekte konzentrieren, zeigen die Stelleninformationen, dass sie nach einer Person mit dem Namen „Truck Autonomous Driving Technology Director“ suchen. Professionelle Talente. Diese Position wird die volle Verantwortung für das Design, die Entwicklung, das Testen und die experimentelle Verifizierung des autonomen Fahrsystems für Fabriklogistik-Lkw tragen, um sichere und effiziente Produkte für das autonome Fahren bereitzustellen. Diese Informationen deuten darauf hin, dass Li Auto möglicherweise plant, sich im Bereich selbstfahrender Lkw zu engagieren, und sich dafür einsetzt, die Anwendung selbstfahrender Technologie im Logistikbereich einzuführen Entwicklungsaussichten im Bereich Lkw und können die Transporteffizienz verbessern, das Unfallrisiko verringern und die Arbeitskosten senken. Wenn Li Auto sich daher für einen Einstieg in diesem Bereich entscheidet, wird erwartet, dass dies die Entwicklung und Anwendung selbstfahrender Lkw-Technologie vorantreibt in der Zukunft. Dieser Plan befindet sich jedoch noch im Anfangsstadium und die spezifischen Strategien und Pläne des Unternehmens können je nach Markt- und Technologieveränderungen angepasst werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSelbstfahrende Lkw-Pläne passen nicht in den Bereich der idealen Autos. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

R.E.P.O. Energiekristalle erklärten und was sie tun (gelber Kristall)
3 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Beste grafische Einstellungen
3 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. So reparieren Sie Audio, wenn Sie niemanden hören können
3 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Wie man alles in Myrise freischaltet
4 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version

SublimeText3 chinesische Version

Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1

Senden Sie Studio 13.0.1

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version

SublimeText3 Mac-Version

Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Warum ist Gaussian Splatting beim autonomen Fahren so beliebt, dass NeRF allmählich aufgegeben wird? Warum ist Gaussian Splatting beim autonomen Fahren so beliebt, dass NeRF allmählich aufgegeben wird? Jan 17, 2024 pm 02:57 PM

Oben geschrieben und persönliches Verständnis des Autors. Dreidimensionales Gaussplatting (3DGS) ist eine transformative Technologie, die in den letzten Jahren in den Bereichen explizite Strahlungsfelder und Computergrafik entstanden ist. Diese innovative Methode zeichnet sich durch die Verwendung von Millionen von 3D-Gaußkurven aus, was sich stark von der Neural Radiation Field (NeRF)-Methode unterscheidet, die hauptsächlich ein implizites koordinatenbasiertes Modell verwendet, um räumliche Koordinaten auf Pixelwerte abzubilden. Mit seiner expliziten Szenendarstellung und differenzierbaren Rendering-Algorithmen garantiert 3DGS nicht nur Echtzeit-Rendering-Fähigkeiten, sondern führt auch ein beispielloses Maß an Kontrolle und Szenenbearbeitung ein. Dies positioniert 3DGS als potenziellen Game-Changer für die 3D-Rekonstruktion und -Darstellung der nächsten Generation. Zu diesem Zweck geben wir erstmals einen systematischen Überblick über die neuesten Entwicklungen und Anliegen im Bereich 3DGS.

Wie lässt sich das Long-Tail-Problem in autonomen Fahrszenarien lösen? Wie lässt sich das Long-Tail-Problem in autonomen Fahrszenarien lösen? Jun 02, 2024 pm 02:44 PM

Gestern wurde ich während des Interviews gefragt, ob ich irgendwelche Long-Tail-Fragen gestellt hätte, also dachte ich, ich würde eine kurze Zusammenfassung geben. Das Long-Tail-Problem des autonomen Fahrens bezieht sich auf Randfälle bei autonomen Fahrzeugen, also mögliche Szenarien mit geringer Eintrittswahrscheinlichkeit. Das wahrgenommene Long-Tail-Problem ist einer der Hauptgründe, die derzeit den betrieblichen Designbereich intelligenter autonomer Einzelfahrzeugfahrzeuge einschränken. Die zugrunde liegende Architektur und die meisten technischen Probleme des autonomen Fahrens wurden gelöst, und die verbleibenden 5 % der Long-Tail-Probleme wurden nach und nach zum Schlüssel zur Einschränkung der Entwicklung des autonomen Fahrens. Zu diesen Problemen gehören eine Vielzahl fragmentierter Szenarien, Extremsituationen und unvorhersehbares menschliches Verhalten. Der „Long Tail“ von Randszenarien beim autonomen Fahren bezieht sich auf Randfälle in autonomen Fahrzeugen (AVs). Randfälle sind mögliche Szenarien mit geringer Eintrittswahrscheinlichkeit. diese seltenen Ereignisse

Kamera oder Lidar wählen? Eine aktuelle Übersicht über die Erzielung einer robusten 3D-Objekterkennung Kamera oder Lidar wählen? Eine aktuelle Übersicht über die Erzielung einer robusten 3D-Objekterkennung Jan 26, 2024 am 11:18 AM

0. Vorab geschrieben&& Persönliches Verständnis, dass autonome Fahrsysteme auf fortschrittlichen Wahrnehmungs-, Entscheidungs- und Steuerungstechnologien beruhen, indem sie verschiedene Sensoren (wie Kameras, Lidar, Radar usw.) verwenden, um die Umgebung wahrzunehmen, und Algorithmen und Modelle verwenden für Echtzeitanalysen und Entscheidungsfindung. Dies ermöglicht es Fahrzeugen, Verkehrszeichen zu erkennen, andere Fahrzeuge zu erkennen und zu verfolgen, das Verhalten von Fußgängern vorherzusagen usw. und sich so sicher an komplexe Verkehrsumgebungen anzupassen. Diese Technologie erregt derzeit große Aufmerksamkeit und gilt als wichtiger Entwicklungsbereich für die Zukunft des Transportwesens . eins. Aber was autonomes Fahren schwierig macht, ist herauszufinden, wie man dem Auto klarmachen kann, was um es herum passiert. Dies erfordert, dass der dreidimensionale Objekterkennungsalgorithmus im autonomen Fahrsystem Objekte in der Umgebung, einschließlich ihrer Standorte, genau wahrnehmen und beschreiben kann.

Beherrschen Sie die Koordinatensystemkonvertierung wirklich? Multisensorik-Themen, die für das autonome Fahren unverzichtbar sind Beherrschen Sie die Koordinatensystemkonvertierung wirklich? Multisensorik-Themen, die für das autonome Fahren unverzichtbar sind Oct 12, 2023 am 11:21 AM

Der erste Pilot- und Schlüsselartikel stellt hauptsächlich mehrere häufig verwendete Koordinatensysteme in der autonomen Fahrtechnologie vor und erläutert, wie die Korrelation und Konvertierung zwischen ihnen abgeschlossen und schließlich ein einheitliches Umgebungsmodell erstellt werden kann. Der Schwerpunkt liegt hier auf dem Verständnis der Umrechnung vom Fahrzeug in den starren Kamerakörper (externe Parameter), der Kamera-in-Bild-Konvertierung (interne Parameter) und der Bild-in-Pixel-Einheitenkonvertierung. Die Konvertierung von 3D in 2D führt zu entsprechenden Verzerrungen, Verschiebungen usw. Wichtige Punkte: Das Fahrzeugkoordinatensystem und das Kamerakörperkoordinatensystem müssen neu geschrieben werden: Das Ebenenkoordinatensystem und das Pixelkoordinatensystem. Schwierigkeit: Sowohl die Entzerrung als auch die Verzerrungsaddition müssen auf der Bildebene kompensiert werden. 2. Einführung Insgesamt gibt es vier visuelle Systeme Koordinatensystem: Pixelebenenkoordinatensystem (u, v), Bildkoordinatensystem (x, y), Kamerakoordinatensystem () und Weltkoordinatensystem (). Es gibt eine Beziehung zwischen jedem Koordinatensystem,

Dieser Artikel reicht aus, um etwas über autonomes Fahren und Flugbahnvorhersage zu lesen! Dieser Artikel reicht aus, um etwas über autonomes Fahren und Flugbahnvorhersage zu lesen! Feb 28, 2024 pm 07:20 PM

Die Trajektorienvorhersage spielt eine wichtige Rolle beim autonomen Fahren. Unter autonomer Fahrtrajektorienvorhersage versteht man die Vorhersage der zukünftigen Fahrtrajektorie des Fahrzeugs durch die Analyse verschiedener Daten während des Fahrvorgangs. Als Kernmodul des autonomen Fahrens ist die Qualität der Trajektorienvorhersage von entscheidender Bedeutung für die nachgelagerte Planungssteuerung. Die Trajektorienvorhersageaufgabe verfügt über einen umfangreichen Technologie-Stack und erfordert Vertrautheit mit der dynamischen/statischen Wahrnehmung des autonomen Fahrens, hochpräzisen Karten, Fahrspurlinien, Fähigkeiten in der neuronalen Netzwerkarchitektur (CNN&GNN&Transformer) usw. Der Einstieg ist sehr schwierig! Viele Fans hoffen, so schnell wie möglich mit der Flugbahnvorhersage beginnen zu können und Fallstricke zu vermeiden. Heute werde ich eine Bestandsaufnahme einiger häufiger Probleme und einführender Lernmethoden für die Flugbahnvorhersage machen! Einführungsbezogenes Wissen 1. Sind die Vorschaupapiere in Ordnung? A: Schauen Sie sich zuerst die Umfrage an, S

SIMPL: Ein einfacher und effizienter Multi-Agent-Benchmark zur Bewegungsvorhersage für autonomes Fahren SIMPL: Ein einfacher und effizienter Multi-Agent-Benchmark zur Bewegungsvorhersage für autonomes Fahren Feb 20, 2024 am 11:48 AM

Originaltitel: SIMPL: ASimpleandEfficientMulti-agentMotionPredictionBaselineforAutonomousDriving Paper-Link: https://arxiv.org/pdf/2402.02519.pdf Code-Link: https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/SIMPL Autor: Hong Kong University of Science und Technologie DJI-Papieridee: Dieses Papier schlägt eine einfache und effiziente Bewegungsvorhersagebasislinie (SIMPL) für autonome Fahrzeuge vor. Im Vergleich zum herkömmlichen Agent-Cent

nuScenes' neuestes SOTA |. SparseAD: Sparse-Abfrage hilft effizientes durchgängiges autonomes Fahren! nuScenes' neuestes SOTA |. SparseAD: Sparse-Abfrage hilft effizientes durchgängiges autonomes Fahren! Apr 17, 2024 pm 06:22 PM

Vorab geschrieben und Ausgangspunkt Das End-to-End-Paradigma verwendet ein einheitliches Framework, um Multitasking in autonomen Fahrsystemen zu erreichen. Trotz der Einfachheit und Klarheit dieses Paradigmas bleibt die Leistung von End-to-End-Methoden für das autonome Fahren bei Teilaufgaben immer noch weit hinter Methoden für einzelne Aufgaben zurück. Gleichzeitig erschweren die in früheren End-to-End-Methoden weit verbreiteten Funktionen der dichten Vogelperspektive (BEV) die Skalierung auf mehr Modalitäten oder Aufgaben. Hier wird ein Sparse-Search-zentriertes End-to-End-Paradigma für autonomes Fahren (SparseAD) vorgeschlagen, bei dem die Sparse-Suche das gesamte Fahrszenario, einschließlich Raum, Zeit und Aufgaben, ohne dichte BEV-Darstellung vollständig abbildet. Insbesondere ist eine einheitliche, spärliche Architektur für die Aufgabenerkennung einschließlich Erkennung, Verfolgung und Online-Zuordnung konzipiert. Zudem schwer

Sprechen wir über End-to-End- und autonome Fahrsysteme der nächsten Generation sowie über einige Missverständnisse über End-to-End-Autonomes Fahren? Sprechen wir über End-to-End- und autonome Fahrsysteme der nächsten Generation sowie über einige Missverständnisse über End-to-End-Autonomes Fahren? Apr 15, 2024 pm 04:13 PM

Im vergangenen Monat hatte ich aus bekannten Gründen einen sehr intensiven Austausch mit verschiedenen Lehrern und Mitschülern der Branche. Ein unvermeidliches Thema im Austausch ist natürlich End-to-End und der beliebte Tesla FSDV12. Ich möchte diese Gelegenheit nutzen, einige meiner aktuellen Gedanken und Meinungen als Referenz und Diskussion darzulegen. Wie definiert man ein durchgängiges autonomes Fahrsystem und welche Probleme sollten voraussichtlich durchgängig gelöst werden? Gemäß der traditionellsten Definition bezieht sich ein End-to-End-System auf ein System, das Rohinformationen von Sensoren eingibt und für die Aufgabe relevante Variablen direkt ausgibt. Bei der Bilderkennung kann CNN beispielsweise als End-to-End bezeichnet werden, verglichen mit der herkömmlichen Methode zum Extrahieren von Merkmalen + Klassifizieren. Bei autonomen Fahraufgaben werden Eingabedaten verschiedener Sensoren (Kamera/LiDAR) benötigt

See all articles