


Die Technologieaktien von Titanium Media wissen seit langem: Autonomes Fahren + humanoider Roboter, dieses wichtige Gerät ist die Basis und der Kern der Wahrnehmung
Umgeschriebener Inhalt: Wichtige Neuigkeiten 1: Autonomes Fahren und humanoide Roboter, wichtige Bestandteile dieser beiden Bereiche, sind die Grundlage und der Kern der Wahrnehmungstechnologie
Die Organisation wies darauf hin, dass das integrierte GNSS/IMU-Navigationssystem die Vorteile der langfristigen hochpräzisen Leistung von GNSS und der kurzfristigen hochpräzisen Leistung von IMU voll ausnutzen kann und eine kontinuierliche, hochpräzise und hochpräzise Leistung bietet. Zuverlässigkeit von Positionsinformationen für autonome Fahrzeuge. Als wichtiges Sensoranwendungsfeld verfügt MEMS IMU über eine sehr breite Marktaussicht mit der kontinuierlichen Erweiterung und Anwendung von Intelligenz, Automatisierung und anderen Bereichen.
MEMS-Inertialsensor bezieht sich auf einen Trägheitssensor, der mit MEMS-Technologie hergestellt wird. Im Vergleich zu Sensoren, die mit herkömmlichen Verfahren hergestellt werden, zeichnen sich MEMS-Geräte durch geringe Größe, geringes Gewicht, niedrige Kosten, geringen Stromverbrauch, hohe Zuverlässigkeit, Eignung für die Massenproduktion, einfache Integration und Intelligenz aus. Daher wird es häufig in den Bereichen Luft- und Raumfahrt, Petrochemie, Automobil, Schiffbau, Unterhaltungselektronik, Medizin und anderen Bereichen eingesetzt. Zu den leistungsstarken MEMS-Inertialsensoren gehören MEMS-Gyroskope, MEMS-Beschleunigungsmesser und MEMS-Inertialmesseinheiten (IMU). Sie bestehen aus einem Mikrobearbeitungschip (MEMS) und einem anwendungsspezifischen Steuerschaltkreischip (ASIC) und nutzen Trägheitstechnologie, um die Bewegungshaltung und Flugbahn des Objekts zu erfassen. MEMS-Sensoren sind überall und machen derzeit 54 % der weltweiten Sensorlieferungen aus. Darüber hinaus verfügen intelligente Roboter über Funktionen wie Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache, Aktionsplanung und -steuerung und können mit der physischen Welt interagieren, beispielsweise durch Sprachinteraktion, Gehen und Ausführen komplexer Aufgaben. Grundlage und Kern für die Umsetzung dieser Wahrnehmungen sind Sensoren. Huaan Securities ist davon überzeugt, dass der Bereich der Robotik großes Potenzial für MEMS-Sensoren bietet
Must-read-News 2: Es wird erwartet, dass Instrumentenhersteller in den nächsten zwei Jahren vom schnellen Wachstum des Marktes profitieren werden
Das Ministerium für Wissenschaft und Technologie der Provinz Qinghai fördert den Aufbau einer gemeinsamen Serviceplattform für groß angelegte wissenschaftliche Forschungsinstrumente und verbessert die Geschäftsfunktionen des Systems. Die Plattform hat Datenmodelle für die Öffnungsrate des Instrumentenfreigabedienstes, die Freigaberate, die Nutzungsrate und die Lobrate hinzugefügt und Funktionen wie statistische Analyseberichte für Bestelldaten und mobile Applets ergänzt, um diversifizierte Datenstatistiken und die Anzeige von Geschäftsberichten zu erreichen und die Umsetzung der Richtlinien weiter zu fördern und Verbesserung der Basisdaten, um die gemeinsame Nutzung umfangreicher Ressourcen für wissenschaftliche Forschungsinstrumente zu fördern.
Am 1. September haben das Ministerium für Industrie und Informationstechnologie und andere Abteilungen ein Dokument herausgegeben, das darauf abzielt, effektive Investitionen zu steigern und die Nachfrage nach Industriemaschinen, Instrumenten, pharmazeutischen Geräten, Industrierobotern und anderen Produkten zu steigern. Zuvor hatte die Nationale Entwicklungs- und Reformkommission das Education Power Promotion Project ins Leben gerufen, um finanzielle Unterstützung für die Verbesserung der Bedingungen für den Betrieb von Berufsschulen bereitzustellen. Ein Forschungsbericht von CITIC Securities geht davon aus, dass inländische Instrumentenhersteller aufgrund der überlagerten Wirkung der zuvor eingeführten Zinsrabattpolitik in den nächsten zwei Jahren voraussichtlich vom schnellen Wachstum des Marktes profitieren werden
Die weltweit erste Neuigkeit, die man unbedingt lesen muss: Samsung und Qualcomm haben das 5G-Carrier-Aggregation-Verbindungsmodell erfolgreich implementiert
Medienberichten zufolge gaben Qualcomm Technologies und Samsung Electronics kürzlich bekannt, dass sie die weltweit erste 5G-Carrier-Aggregation-Verbindung (CA) erfolgreich realisiert haben, die gleichzeitig zwei Uplink-Carrier und vier Downlink-Carrier auf dem FDD-Frequenzband betreibt. Dieser Erfolg verdeutlicht die entscheidenden Vorteile, die ihre Zusammenarbeit mit sich bringt, und ebnet den Weg zur Verbesserung der zukünftigen 5G-Leistung und -Flexibilität
Laut einem Forschungsbericht von Cinda Securities ist die 5G-Technologie der Grundstein für die Entwicklung der digitalen Wirtschaft. Es wird erwartet, dass neue Technologieanwendungen wie künstliche Intelligenz und intelligente Fertigung zu einem erheblichen Wachstum der Rechenleistung führen werden. Nur die 5G-Technologie mit den Merkmalen „große Bandbreite, geringe Latenz und hohe Zuverlässigkeit“ kann den Anforderungen der Entwicklung der digitalen Wirtschaft gerecht werden. Daher sind Investitionen in 5G unerlässlich. Auch Bereiche wie das Industrial Internet und Smart Manufacturing sind Kernbestandteile des digitalen Zeitalters. Die größere Kapazität und höhere Geschwindigkeit der 5G-Technologie kann die Verbindung von mehr Geräten und Sensoren unterstützen und so eine neue Ära des Internet of Everything eröffnen
Wichtige Nachricht 4: „Belt and Road“-Aufträge haben zugenommen, und der Außenhandel der Jangtse-Delta-Region hat sich als äußerst widerstandsfähig erwiesen
Vor Juli betrug der gesamte Außenhandelsimport- und -exportwert der Region Jangtse-Delta etwa 8,6 Billionen Yuan, was etwa 36,54 % des gesamten Import- und Exportwerts des Landes ausmachte. Die Daten zeigen, dass die Exportproduktstruktur der Jangtse-Flussdelta-Region kontinuierlich optimiert wurde, und die Import- und Exportdaten der Länder, die am „Belt and Road“-Projekt beteiligt sind, sind besonders hervorzuheben und haben sich zu einem neuen Wachstumspunkt für Außenhandelsexporte entwickelt. Unter anderem stiegen die Importe und Exporte Shanghais in die Länder, die am „Belt and Road“-Gürtel beteiligt sind, von Januar bis Juli um 3 % und machten 22,1 % der Importe und Exporte der Provinz Anhui in die Länder aus, die am „Wirtschaftsgürtel der Seidenstraße“ beteiligt sind ” und die „Maritime Seidenstraße des 21. Jahrhunderts“ stieg um 3 %, was einem Anteil von 22,1 % entspricht. „Der gesamte Import- und Exportwert des Landes erreichte 150,93 Milliarden Yuan, was einem Anstieg von 27,3 % gegenüber dem Vorjahr entspricht, was einem Anteil von 33,5 % entspricht.“
Vor dem Hintergrund einer Verlangsamung des globalen Handels und der Investitionen sowie eines komplexen und schwierigen externen Umfelds arbeiten Außenhandelsunternehmen im Jangtse-Delta hart daran, mit Widrigkeiten umzugehen. Berichten zufolge haben Vertreter aus mehr als 90 Ländern bestätigt, dass sie am dritten „Belt and Road“-Gipfelforum für internationale Zusammenarbeit teilnehmen werden, das im Oktober dieses Jahres in Peking stattfinden wird. Analysten gehen davon aus, dass entlang der Belt-and-Road-Initiative ein enormes Potenzial für Handelswachstum besteht. Seit Anfang dieses Jahres verzeichnet der Handel meines Landes mit Ländern entlang der Route ein schnelles Wachstum, und es wird erwartet, dass auf der Grundlage fruchtbarer Ergebnisse weitere politische Unterstützung eingeführt wird
Titanium Small Stock·Titanium Media Financial Research Institute
Was neu geschrieben werden muss ist: 13. September 2023
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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.

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

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

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.

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,

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

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

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
