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Comment développer la conduite autonome et l'Internet des véhicules en PHP ?
Comment développer la conduite autonome et l'Internet des véhicules en PHP ?
PHP, en tant que langage de développement Web populaire, peut nous aider à créer des applications de conduite autonome et d'Internet des véhicules efficaces et évolutives. La technologie de conduite autonome est de plus en plus utilisée et l'Internet des véhicules est devenu une nouvelle tendance dans l'industrie automobile. Il est donc très important de comprendre comment utiliser PHP pour la conduite autonome et le développement de l'Internet des véhicules.
Technologie de conduite autonome
La technologie de conduite autonome signifie que la voiture peut conduire de manière autonome sans l'intervention du conducteur. Dans la technologie de conduite autonome, les véhicules utilisent divers capteurs (tels que radar, caméras, lidar, etc.) pour collecter des informations environnementales et utilisent des algorithmes avancés pour résoudre des problèmes tels que l'évitement des collisions, le ralentissement et le changement de voie, ainsi que la direction de conduite. Ici, PHP peut nous aider à créer des applications Web prenant en charge les fonctions de conduite autonome, y compris certaines fonctions de base, telles que :
- Gestion des données
La technologie de conduite autonome générera une grande quantité de données, notamment des données de capteurs et des données de fonctionnement du véhicule, informations routières, etc. La gestion de ces données est si importante qu’elles sont au cœur de nombreuses applications de conduite autonome.
- Communication et collaboration
Les véhicules autonomes doivent être capables d'interagir avec d'autres véhicules et infrastructures pour échanger des informations, coordonner des actions, etc. dans différentes conditions routières. PHP peut nous aider à créer des systèmes de communication pour différents capteurs et appareils, et à faciliter la collaboration entre les véhicules pour réaliser des opérations automatisées.
- Intégration et tests
Dans la technologie de conduite autonome, le matériel et les logiciels doivent bien fonctionner ensemble pour parvenir à une conduite autonome. PHP peut nous aider à tester des logiciels et du matériel intégré, et à développer des outils de test basés sur simulateur.
Technologie de l'Internet des véhicules
La technologie de l'Internet des véhicules fait référence à un réseau composé de voitures intelligentes et de véhicules connectés, qui peuvent connecter les véhicules, les humains et les infrastructures et former un système interactif. Par conséquent, dans le développement de l'Internet des véhicules, PHP peut nous aider à créer des applications dans les aspects suivants :
- Contrôle intelligent
La technologie de l'Internet des véhicules peut aider les véhicules à contrôler intelligemment leur propre conduite, comme la navigation automatique, le stationnement automatique, Freinage d'urgence automatique, etc. PHP peut nous aider à créer des applications Web qui communiquent avec l'Internet des véhicules afin que les véhicules puissent effectuer ces opérations en toute sécurité.
- Informations routières
La technologie de l'Internet des véhicules peut collecter et analyser les conditions de conduite, telles que la fluidité du trafic, la vitesse des véhicules, la construction de routes, etc., pour aider les conducteurs à mieux planifier leurs itinéraires. PHP peut nous aider à créer des applications Internet des véhicules pour prédire et analyser les flux de trafic et fournir des recommandations de conduite.
- Car Sharing
La technologie Internet des véhicules peut être partagée entre différents véhicules pour réduire l'utilisation et les émissions d'un seul véhicule. PHP peut nous aider à développer des applications Web pour le partage de voiture, permettant aux propriétaires de voitures de gérer les plans de partage de voiture et les services de livraison en ligne.
- Surveillance du comportement de conduite
Les applications Internet des véhicules peuvent collecter les données de conduite des conducteurs et utiliser des algorithmes avancés pour analyser ces données afin de guider les conducteurs à conduire en toute sécurité. PHP peut nous aider à créer et à gérer des applications qui communiquent avec l'Internet des véhicules pour surveiller le comportement des conducteurs et les opérations des véhicules afin de garantir que tous les véhicules sont conduits en toute sécurité.
Résumé
Dans cet article, nous avons appris à utiliser PHP pour mettre en œuvre les technologies de conduite autonome et d'Internet des véhicules. PHP est un langage de programmation Web populaire qui nous aide à créer des applications efficaces et évolutives. La technologie de conduite autonome et la technologie Internet des véhicules sont de nouvelles tendances dans l’industrie automobile. Apprendre à utiliser PHP pour développer des applications pour ces technologies présente un grand potentiel de développement futur.
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Comment résoudre le problème de la longue traîne dans les scénarios de conduite autonome ?
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Hier, lors de l'entretien, on m'a demandé si j'avais posé des questions à longue traîne, j'ai donc pensé faire un bref résumé. Le problème à longue traîne de la conduite autonome fait référence aux cas extrêmes dans les véhicules autonomes, c'est-à-dire à des scénarios possibles avec une faible probabilité d'occurrence. Le problème perçu de la longue traîne est l’une des principales raisons limitant actuellement le domaine de conception opérationnelle des véhicules autonomes intelligents à véhicule unique. L'architecture sous-jacente et la plupart des problèmes techniques de la conduite autonome ont été résolus, et les 5 % restants des problèmes à longue traîne sont progressivement devenus la clé pour restreindre le développement de la conduite autonome. Ces problèmes incluent une variété de scénarios fragmentés, de situations extrêmes et de comportements humains imprévisibles. La « longue traîne » des scénarios limites dans la conduite autonome fait référence aux cas limites dans les véhicules autonomes (VA). Les cas limites sont des scénarios possibles avec une faible probabilité d'occurrence. ces événements rares
Lignes de formatage PHP en CSV et écriture du pointeur de fichier
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Cet article expliquera en détail comment PHP formate les lignes en CSV et écrit les pointeurs de fichiers. Je pense que c'est assez pratique, je le partage donc avec vous comme référence. J'espère que vous pourrez gagner quelque chose après avoir lu cet article. Formater les lignes au format CSV et écrire dans le pointeur de fichier Étape 1 : Ouvrir le pointeur de fichier $file=fopen("path/to/file.csv","w"); Étape 2 : Convertir les lignes en chaîne CSV à l'aide de la fonction fputcsv( ) convertit les lignes en chaînes CSV. La fonction accepte les paramètres suivants : $file : pointeur de fichier $fields : champs CSV sous forme de tableau $delimiter : délimiteur de champ (facultatif) $enclosure : guillemets de champ (
PHP modifie l'umask actuel
Mar 22, 2024 am 08:41 AM
Cet article expliquera en détail la modification de l'umask actuel en PHP. L'éditeur pense que c'est assez pratique, je le partage donc avec vous comme référence. J'espère que vous pourrez gagner quelque chose après avoir lu cet article. Présentation de PHP modifiant l'umask actuel umask est une fonction php utilisée pour définir les autorisations de fichier par défaut pour les fichiers et répertoires nouvellement créés. Il accepte un argument, qui est un nombre octal représentant l'autorisation de bloquer. Par exemple, pour empêcher l'autorisation d'écriture sur les fichiers nouvellement créés, vous utiliserez 002. Méthodes pour modifier l'umask Il existe deux manières de modifier l'umask actuel en PHP : En utilisant la fonction umask() : La fonction umask() modifie directement l'umask actuel. Sa syntaxe est : intumas
NuScenes dernier SOTA SparseAD : les requêtes clairsemées contribuent à une conduite autonome efficace de bout en bout !
Apr 17, 2024 pm 06:22 PM
Écrit à l'avant et point de départ Le paradigme de bout en bout utilise un cadre unifié pour réaliser plusieurs tâches dans les systèmes de conduite autonome. Malgré la simplicité et la clarté de ce paradigme, les performances des méthodes de conduite autonome de bout en bout sur les sous-tâches sont encore loin derrière les méthodes à tâche unique. Dans le même temps, les fonctionnalités de vue à vol d'oiseau (BEV) denses, largement utilisées dans les méthodes de bout en bout précédentes, rendent difficile l'adaptation à davantage de modalités ou de tâches. Un paradigme de conduite autonome de bout en bout (SparseAD) centré sur la recherche clairsemée est proposé ici, dans lequel la recherche clairsemée représente entièrement l'ensemble du scénario de conduite, y compris l'espace, le temps et les tâches, sans aucune représentation BEV dense. Plus précisément, une architecture clairsemée unifiée est conçue pour la connaissance des tâches, notamment la détection, le suivi et la cartographie en ligne. De plus, lourd
Parlons des systèmes de conduite autonome de bout en bout et de nouvelle génération, ainsi que de quelques malentendus sur la conduite autonome de bout en bout ?
Apr 15, 2024 pm 04:13 PM
Au cours du mois dernier, pour des raisons bien connues, j'ai eu des échanges très intensifs avec divers professeurs et camarades de classe du secteur. Un sujet inévitable dans l'échange est naturellement le populaire Tesla FSDV12 de bout en bout. Je voudrais profiter de cette occasion pour trier certaines de mes pensées et opinions en ce moment pour votre référence et votre discussion. Comment définir un système de conduite autonome de bout en bout et quels problèmes devraient être résolus de bout en bout ? Selon la définition la plus traditionnelle, un système de bout en bout fait référence à un système qui saisit les informations brutes des capteurs et génère directement les variables pertinentes pour la tâche. Par exemple, en reconnaissance d'images, CNN peut être appelé de bout en bout par rapport à la méthode traditionnelle d'extraction de caractéristiques + classificateur. Dans les tâches de conduite autonome, saisir les données de divers capteurs (caméra/LiDAR
FisheyeDetNet : le premier algorithme de détection de cible basé sur une caméra fisheye
Apr 26, 2024 am 11:37 AM
La détection de cibles est un problème relativement mature dans les systèmes de conduite autonome, parmi lesquels la détection des piétons est l'un des premiers algorithmes à être déployés. Des recherches très complètes ont été menées dans la plupart des articles. Cependant, la perception de la distance à l’aide de caméras fisheye pour une vue panoramique est relativement moins étudiée. En raison de la distorsion radiale importante, la représentation standard du cadre de délimitation est difficile à mettre en œuvre dans les caméras fisheye. Pour alléger la description ci-dessus, nous explorons les conceptions étendues de boîtes englobantes, d'ellipses et de polygones généraux dans des représentations polaires/angulaires et définissons une métrique de segmentation d'instance mIOU pour analyser ces représentations. Le modèle fisheyeDetNet proposé avec une forme polygonale surpasse les autres modèles et atteint simultanément 49,5 % de mAP sur l'ensemble de données de la caméra fisheye Valeo pour la conduite autonome.
PHP crée un fichier avec un nom de fichier unique
Mar 21, 2024 am 11:22 AM
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La première reconstruction purement visuelle et statique de la conduite autonome
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Une solution d'annotation purement visuelle utilise principalement la vision ainsi que certaines données du GPS, de l'IMU et des capteurs de vitesse de roue pour l'annotation dynamique. Bien entendu, pour les scénarios de production de masse, il n’est pas nécessaire qu’il s’agisse d’une vision pure. Certains véhicules produits en série seront équipés de capteurs comme le radar à semi-conducteurs (AT128). Si nous créons une boucle fermée de données dans la perspective d'une production de masse et utilisons tous ces capteurs, nous pouvons résoudre efficacement le problème de l'étiquetage des objets dynamiques. Mais notre plan ne prévoit pas de radar à semi-conducteurs. Par conséquent, nous présenterons cette solution d’étiquetage de production de masse la plus courante. Le cœur d’une solution d’annotation purement visuelle réside dans la reconstruction de pose de haute précision. Nous utilisons le schéma de reconstruction de pose de Structure from Motion (SFM) pour garantir la précision de la reconstruction. Mais passe
