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PHP で自動運転と車両のインターネットを開発するにはどうすればよいですか?

May 20, 2023 pm 10:21 PM
オートパイロット PHPプログラミング 車両のインターネット開発

PHP は人気のある Web 開発言語として、効率的でスケーラブルな自動運転および車両のインターネット アプリケーションの構築に役立ちます。自動運転技術はますます広く使用されるようになっており、自動車のインターネットは自動車業界の新しいトレンドとなっているため、自動運転と車両のインターネットの開発に PHP を使用する方法を理解することが非常に重要です。

自動運転技術

自動運転技術とは、ドライバーの介入なしに車が自動運転できることを意味します。自動運転技術では、車両はさまざまなセンサー (レーダー、カメラ、ライダーなど) を使用して環境情報を収集し、高度なアルゴリズムを使用して衝突の回避、減速や車線変更、運転方向などの問題を解決します。ここで、PHP は、次のようないくつかの基本機能を含む、自動運転機能をサポートする Web アプリケーションの構築に役立ちます。

  1. データ管理

自動運転技術カンファレンスセンサーデータ、車両運行データ、交通情報などのデータが生成されます。このデータの管理は非常に重要であるため、多くの自動運転アプリケーションの中心となっています。

  1. コミュニケーションとコラボレーション

自動運転車は、さまざまな道路状況で情報を交換したり、行動を調整したりするために、他の車両やインフラと相互運用できなければなりません。 PHP は、さまざまなセンサーやデバイス用の通信システムを構築し、車両の連携を支援して自動運転を実現するのに役立ちます。

  1. 統合とテスト

自動運転技術では、ハードウェアとソフトウェアがうまく連携して自動運転を実現する必要があります。 PHP は、ソフトウェアと統合ハードウェアのテスト、およびシミュレーターベースのテスト ツールの開発に役立ちます。

車両のインターネット技術

車両のインターネット技術とは、車両、人間、インフラを接続し、インタラクティブなシステムを形成できる、スマート カーとコネクテッド ビークルで構成されるネットワークを指します。したがって、車両のインターネットの開発において、PHP は次の側面でアプリケーションの構築に役立ちます。

  1. インテリジェントな制御

車両のインターネット テクノロジは、車両のインテリジェントな制御を支援します。自動ナビゲーション、自動駐車、自動緊急ブレーキなどの自分自身の運転。 PHP は、車両がこれらの操作を安全に実行できるように、車両のインターネットと通信する Web アプリケーションを構築するのに役立ちます。

  1. 交通情報

車両のインターネット技術は、交通の流れ、車の速度、道路工事などの運転状況を収集して分析し、ドライバーがより適切な計画を立てるのに役立ちます。運転ルート。 PHP は、交通の流れを予測および分析し、運転に関する推奨事項を提供する車両のインターネット アプリケーションの構築に役立ちます。

  1. カーシェアリング

車両のインターネット技術をさまざまな車両間で共有して、1 台の車両の使用量と排出量を削減できます。 PHP は、カーシェアリング用の Web アプリケーションの開発に役立ち、車の所有者がカーシェアリング プランや配送サービスをオンラインで管理できるようになります。

  1. 運転行動監視

車両のインターネット アプリケーションは、ドライバーの運転データを収集し、高度なアルゴリズムを使用してこのデータを分析し、ドライバーが安全に運転できるようにガイドします。 PHP は、車両のインターネットと通信してドライバーの行動と車両の操作を監視し、すべての車両が安全に運転されるようにするアプリケーションの構築と管理に役立ちます。

概要

この記事では、PHP を使用して自動運転およびカー ネットワーキング テクノロジを実装する方法を学びました。 PHP は、効率的でスケーラブルなアプリケーションの構築に役立つ人気の Web プログラミング言語です。自動運転技術と車両のインターネット技術は自動車業界の新しいトレンドであり、これらの技術のアプリケーションを開発するために PHP を使用する方法を学ぶことは、将来の発展に大きな可能性をもたらします。

以上がPHP で自動運転と車両のインターネットを開発するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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この 1 か月間、いくつかのよく知られた理由により、私は業界のさまざまな教師やクラスメートと非常に集中的な交流をしてきました。この交換で避けられない話題は当然、エンドツーエンドと人気の Tesla FSDV12 です。この機会に、現時点での私の考えや意見を整理し、皆様のご参考とご議論に役立てたいと思います。エンドツーエンドの自動運転システムをどのように定義するか、またエンドツーエンドで解決することが期待される問題は何でしょうか?最も伝統的な定義によれば、エンドツーエンド システムとは、センサーから生の情報を入力し、関心のある変数をタスクに直接出力するシステムを指します。たとえば、画像認識では、従来の特徴抽出 + 分類子方式と比較して、CNN はエンドツーエンドと言えます。自動運転タスクでは、各種センサー(カメラ/LiDAR)からのデータを入力

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先頭と開始点に書かれている エンドツーエンドのパラダイムでは、統一されたフレームワークを使用して自動運転システムのマルチタスクを実現します。このパラダイムの単純さと明確さにも関わらず、サブタスクにおけるエンドツーエンドの自動運転手法のパフォーマンスは、依然としてシングルタスク手法に比べてはるかに遅れています。同時に、以前のエンドツーエンド手法で広く使用されていた高密度鳥瞰図 (BEV) 機能により、より多くのモダリティやタスクに拡張することが困難になります。ここでは、スパース検索中心のエンドツーエンド自動運転パラダイム (SparseAD) が提案されています。このパラダイムでは、スパース検索は、高密度の BEV 表現を使用せずに、空間、時間、タスクを含む運転シナリオ全体を完全に表します。具体的には、統合されたスパース アーキテクチャが、検出、追跡、オンライン マッピングなどのタスク認識のために設計されています。さらに、重い

FisheyeDetNet: 魚眼カメラに基づいた最初のターゲット検出アルゴリズム FisheyeDetNet: 魚眼カメラに基づいた最初のターゲット検出アルゴリズム Apr 26, 2024 am 11:37 AM

目標検出は自動運転システムにおいて比較的成熟した問題であり、その中でも歩行者検出は最も初期に導入されたアルゴリズムの 1 つです。ほとんどの論文では非常に包括的な研究が行われています。ただし、サラウンドビューに魚眼カメラを使用した距離認識については、あまり研究されていません。放射状の歪みが大きいため、標準のバウンディング ボックス表現を魚眼カメラに実装するのは困難です。上記の説明を軽減するために、拡張バウンディング ボックス、楕円、および一般的な多角形の設計を極/角度表現に探索し、これらの表現を分析するためのインスタンス セグメンテーション mIOU メトリックを定義します。提案された多角形モデルの FisheyeDetNet は、他のモデルよりも優れたパフォーマンスを示し、同時に自動運転用の Valeo 魚眼カメラ データセットで 49.5% の mAP を達成しました。

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上で書いたように、高精度地図への依存を取り除くために現在の自動運転システムで使用されているアルゴリズムの 1 つは、長距離領域での知覚性能が依然として低いという事実を利用するものです。この目的を達成するために、私たちは P-MapNet を提案します。「P」はモデルのパフォーマンスを向上させるためにマップ事前分布を融合することに焦点を当てています。具体的には、SDMap と HDMap の事前情報を活用します。一方で、OpenStreetMap から弱く調整された SDMap データを抽出し、入力をサポートするためにそれを独立した用語にエンコードします。厳密に変更された入力と実際の HD+Map の間には調整が弱いという問題がありますが、クロスアテンション メカニズムに基づく構造は、SDMap スケルトンに適応的に焦点を合わせ、大幅なパフォーマンスの向上をもたらします。

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