Périphériques technologiques
Industrie informatique
La ligne 12 du métro de Pékin commence son opération d'essai à vide, équipée d'une fonction sans conducteur entièrement automatique
La ligne 12 du métro de Pékin commence son opération d'essai à vide, équipée d'une fonction sans conducteur entièrement automatique
Nouvelles de ce site le 20 mars, selon le Beijing Evening News, la ligne 12 du métro de Pékin a terminé le débogage du train, réalisé l'accès aux voies, l'accès électrique, l'accès aux signaux et l'accès aux communications, et a terminé avec succès le glissement à froid et à chaud tests sur toute la ligne. Les 42 rames de métro de la ligne 12 sont arrivées sur ce tronçon et commenceront une opération d'essai à vide pendant pas moins de 3 mois. Selon le plan, la ligne 12 sera mise en service à titre expérimental au cours de l'année.
La ligne de métro 12 est une ligne de transport ferroviaire principalement tracée d'est en ouest le long du troisième périphérique nord. Elle s'étend sur environ 30 kilomètres et compte 21 stations. Elle traverse les quatre districts administratifs de Haidian, Xicheng et Dongcheng. et Chaoyang, reliant des zones résidentielles, des zones commerciales et des zones fonctionnelles importantes telles que Century City, Shuangyushu, le temple Dazhong, Beitaipingzhuang, Madian, Anzhen, Sanyuanqiao, Jiuxianqiao et Dongba.
Selon la compréhension de ce site, l'opération d'essai à vide fait référence aux tests et à la vérification complets des véhicules, de l'alimentation électrique, de la signalisation et d'autres systèmes, et en même temps, au rodage complet entre les personnes et les équipements, les systèmes et les systèmes. La ligne ne peut être mise en service qu'après avoir passé avec succès une opération d'essai à vide, une opération d'essai selon le dessin, une acceptation d'achèvement et une évaluation de l'opération.
Il est rapporté que la ligne 12 du métro a initialement mis en œuvre des fonctions entièrement automatiques sans conducteur.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
Outils d'IA chauds
Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes
AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.
Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites
Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI
AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.
Article chaud
Outils chauds
Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit
SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser
Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP
Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel
SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)
Pourquoi le Gaussian Splatting est-il si populaire dans la conduite autonome que le NeRF commence à être abandonné ?
Jan 17, 2024 pm 02:57 PM
Écrit ci-dessus et compréhension personnelle de l'auteur Le Gaussiansplatting tridimensionnel (3DGS) est une technologie transformatrice qui a émergé dans les domaines des champs de rayonnement explicites et de l'infographie ces dernières années. Cette méthode innovante se caractérise par l’utilisation de millions de gaussiennes 3D, ce qui est très différent de la méthode du champ de rayonnement neuronal (NeRF), qui utilise principalement un modèle implicite basé sur les coordonnées pour mapper les coordonnées spatiales aux valeurs des pixels. Avec sa représentation explicite de scènes et ses algorithmes de rendu différenciables, 3DGS garantit non seulement des capacités de rendu en temps réel, mais introduit également un niveau de contrôle et d'édition de scène sans précédent. Cela positionne 3DGS comme un révolutionnaire potentiel pour la reconstruction et la représentation 3D de nouvelle génération. À cette fin, nous fournissons pour la première fois un aperçu systématique des derniers développements et préoccupations dans le domaine du 3DGS.
Comment résoudre le problème de la longue traîne dans les scénarios de conduite autonome ?
Jun 02, 2024 pm 02:44 PM
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
Choisir une caméra ou un lidar ? Une étude récente sur la détection robuste d'objets 3D
Jan 26, 2024 am 11:18 AM
0. Écrit à l'avant&& Compréhension personnelle que les systèmes de conduite autonome s'appuient sur des technologies avancées de perception, de prise de décision et de contrôle, en utilisant divers capteurs (tels que caméras, lidar, radar, etc.) pour percevoir l'environnement et en utilisant des algorithmes et des modèles pour une analyse et une prise de décision en temps réel. Cela permet aux véhicules de reconnaître les panneaux de signalisation, de détecter et de suivre d'autres véhicules, de prédire le comportement des piétons, etc., permettant ainsi de fonctionner en toute sécurité et de s'adapter à des environnements de circulation complexes. Cette technologie attire actuellement une grande attention et est considérée comme un domaine de développement important pour l'avenir des transports. . un. Mais ce qui rend la conduite autonome difficile, c'est de trouver comment faire comprendre à la voiture ce qui se passe autour d'elle. Cela nécessite que l'algorithme de détection d'objets tridimensionnels du système de conduite autonome puisse percevoir et décrire avec précision les objets dans l'environnement, y compris leur emplacement,
Avez-vous vraiment maîtrisé la conversion des systèmes de coordonnées ? Des enjeux multi-capteurs indispensables à la conduite autonome
Oct 12, 2023 am 11:21 AM
Le premier article pilote et clé présente principalement plusieurs systèmes de coordonnées couramment utilisés dans la technologie de conduite autonome, et comment compléter la corrélation et la conversion entre eux, et enfin construire un modèle d'environnement unifié. L'objectif ici est de comprendre la conversion du véhicule en corps rigide de caméra (paramètres externes), la conversion de caméra en image (paramètres internes) et la conversion d'image en unité de pixel. La conversion de 3D en 2D aura une distorsion, une traduction, etc. Points clés : Le système de coordonnées du véhicule et le système de coordonnées du corps de la caméra doivent être réécrits : le système de coordonnées planes et le système de coordonnées des pixels Difficulté : la distorsion de l'image doit être prise en compte. La dé-distorsion et l'ajout de distorsion sont compensés sur le plan de l'image. 2. Introduction Il existe quatre systèmes de vision au total : système de coordonnées du plan de pixels (u, v), système de coordonnées d'image (x, y), système de coordonnées de caméra () et système de coordonnées mondiales (). Il existe une relation entre chaque système de coordonnées,
Cet article vous suffit pour en savoir plus sur la conduite autonome et la prédiction de trajectoire !
Feb 28, 2024 pm 07:20 PM
La prédiction de trajectoire joue un rôle important dans la conduite autonome. La prédiction de trajectoire de conduite autonome fait référence à la prédiction de la trajectoire de conduite future du véhicule en analysant diverses données pendant le processus de conduite du véhicule. En tant que module central de la conduite autonome, la qualité de la prédiction de trajectoire est cruciale pour le contrôle de la planification en aval. La tâche de prédiction de trajectoire dispose d'une riche pile technologique et nécessite une connaissance de la perception dynamique/statique de la conduite autonome, des cartes de haute précision, des lignes de voie, des compétences en architecture de réseau neuronal (CNN&GNN&Transformer), etc. Il est très difficile de démarrer ! De nombreux fans espèrent se lancer dans la prédiction de trajectoire le plus tôt possible et éviter les pièges. Aujourd'hui, je vais faire le point sur quelques problèmes courants et des méthodes d'apprentissage introductives pour la prédiction de trajectoire ! Connaissances introductives 1. Existe-t-il un ordre d'entrée pour les épreuves de prévisualisation ? R : Regardez d’abord l’enquête, p
SIMPL : un benchmark de prédiction de mouvement multi-agents simple et efficace pour la conduite autonome
Feb 20, 2024 am 11:48 AM
Titre original : SIMPL : ASimpleandEfficientMulti-agentMotionPredictionBaselineforAutonomousDriving Lien article : https://arxiv.org/pdf/2402.02519.pdf Lien code : https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/SIMPL Affiliation de l'auteur : Université des sciences de Hong Kong et technologie Idée DJI Paper : cet article propose une base de référence de prédiction de mouvement (SIMPL) simple et efficace pour les véhicules autonomes. Par rapport au cent agent traditionnel
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
Le « métro » transurbain du Guangdong est inauguré aujourd'hui : 258 kilomètres au total, traversant 5 villes, dont Guangzhou et Huizhou
Jun 13, 2024 pm 01:46 PM
Selon les informations de ce site Web du 26 mai, à midi aujourd'hui, le périphérique sud Guangzhou-Foshan et l'interurbain Foshan-Dongguan seront officiellement ouverts à l'exploitation. À ce moment-là, ils seront connectés de bout en bout. les interurbains Foshan-Zhaozhou et Dongguan-Huizhou déjà ouverts, formant une ligne couvrant Guangzhou. Il y a 258 kilomètres de « métro » transurbain dans cinq villes : Foshan, Zhaoqing, Dongguan et Huizhou. ▲ Source photo Compte public "Guangdong Intercity", après l'ouverture des deux lignes interurbaines ci-dessous, le kilométrage ferroviaire interurbain exploité par Guangzhou Metro Group atteindra 318,6 kilomètres, avec la gare de Panyu comme centre et Guangzhou Intercity à l'ouest, à l'est est Guanghui Intercity, reliant Guangzhou, Foshan, Zhaoqing, Dongguan et Huizhou. Il y a un total de 39 gares sur l'ensemble de la ligne, dont 5 à Guangzhou, 9 à Foshan, 6 à Zhaoqing, 12 à Dongguan et 7 à Huizhou. La vitesse maximale de circulation des trains est de 200 kilomètres par heure. Ce site comprend diverses sections
