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Die Pekinger U-Bahn-Linie 12 nimmt den Probebetrieb ohne Last auf und ist mit einer vollautomatischen fahrerlosen Funktion ausgestattet
Die Pekinger U-Bahn-Linie 12 nimmt den Probebetrieb ohne Last auf und ist mit einer vollautomatischen fahrerlosen Funktion ausgestattet
Nachrichten von dieser Website vom 20. März: Laut Beijing Evening News hat die Beijing Metro Line 12 das Debuggen des Zuges abgeschlossen, Gleiszugang, Stromzugang, Signalzugang und Kommunikationszugang erreicht und die Kalt- und Heißrutsche erfolgreich abgeschlossen Tests der gesamten Linie. Alle 42 U-Bahnen der Linie 12 sind auf dem Abschnitt angekommen und werden für mindestens drei Monate den Probebetrieb ohne Last aufnehmen. Dem Plan zufolge soll die Linie 12 noch in diesem Jahr in den Probebetrieb gehen.
Die Metrolinie 12 ist eine hauptsächlich in Ost-West-Richtung verlaufende Eisenbahnlinie entlang der North Third Ring Road. Sie ist etwa 30 Kilometer lang und verfügt über 21 Stationen. Sie erstreckt sich über die vier Verwaltungsbezirke Haidian, Xicheng und Dongcheng und Chaoyang und verbindet Wohngebiete, Gewerbegebiete und wichtige Funktionsgebiete wie Century City, Shuangyushu, Dazhong-Tempel, Beitaipingzhuang, Madian, Anzhen, Sanyuanqiao, Jiuxianqiao, Dongba und andere Gebiete.
Unter Leerlaufversuchsbetrieb versteht man nach unserem Verständnis die umfassende Prüfung und Verifizierung von Fahrzeugen, Energieversorgungs-, Signal- und anderen Systemen und gleichzeitig das vollständige Einfahren zwischen Menschen und Geräten, Anlagen und Systemen. Die Anlage kann erst nach bestandenem Leerlauf-Probebetrieb, Probebetrieb gemäß Zeichnung, Fertigstellungsabnahme und Betriebsbewertung in Betrieb genommen werden.
Es wird berichtet, dass die Metrolinie 12 zunächst vollautomatische fahrerlose Funktionen implementiert hat.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie Pekinger U-Bahn-Linie 12 nimmt den Probebetrieb ohne Last auf und ist mit einer vollautomatischen fahrerlosen Funktion ausgestattet. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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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?
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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
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
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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!
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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
Guangdongs stadtübergreifende „U-Bahn' wird heute eröffnet: insgesamt 258 Kilometer, die fünf Städte umfassen, darunter Guangzhou und Huizhou
Jun 13, 2024 pm 01:46 PM
Laut Nachrichten dieser Website vom 26. Mai werden heute um 12 Uhr die Südringstraße Guangzhou-Foshan und die Intercity Foshan-Dongguan offiziell für den Betrieb freigegeben Die bereits eröffneten Intercitys Foshan-Zhaozhou und Dongguan-Huizhou bilden eine Linie, die Guangzhou durchquert. In fünf Städten gibt es 258 Kilometer städteübergreifende „U-Bahn“: Foshan, Zhaoqing, Dongguan und Huizhou. ▲Bildquelle „Guangdong Intercity“, öffentliches Konto, nach der Eröffnung der beiden unten aufgeführten Intercity-Linien wird die von der Guangzhou Metro Group betriebene Intercity-Bahnstrecke 318,6 Kilometer erreichen, mit dem Bahnhof Panyu als Zentrum und Guangzhou Intercity im Westen, im Osten ist Guanghui Intercity, der Guangzhou, Foshan, Zhaoqing, Dongguan und Huizhou verbindet. Auf der gesamten Strecke gibt es 39 Stationen, darunter 5 in Guangzhou, 9 in Foshan, 6 in Zhaoqing, 12 in Dongguan und 7 in Huizhou. Die maximale Zuggeschwindigkeit beträgt 200 Kilometer pro Stunde. Diese Seite umfasst verschiedene Abschnitte
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!
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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
