Titanium Media のテクノロジー株は以前から知られていました。自動運転 + 人型ロボット、この重要なデバイスは認識の基礎であり核心です。
書き直された内容: 重要なニュース 1: 自動運転と人型ロボット、これら 2 つの分野の重要なコンポーネントは認識技術の基盤であり核心です
同庁は、GNSS/IMU統合ナビゲーションシステムは、GNSSの長期的な高精度性能とIMUの短期的な高精度性能の利点を最大限に発揮し、継続的、高精度、高精度の航法を提供できると指摘した。自動運転車の信頼性位置情報。重要なセンサー応用分野として、MEMS IMU はインテリジェンス、オートメーション、その他の分野の継続的な拡大と応用により、非常に幅広い市場見通しを持っています。
MEMS 慣性センサーとは、MEMS 技術を使用して製造された慣性センサーを指します。従来のプロセスで製造されたセンサーと比較して、MEMS デバイスは小型、軽量、低コスト、低消費電力、高信頼性、大量生産に適しており、統合が容易でインテリジェントであるという特徴を備えています。そのため、航空宇宙、石油化学、自動車、造船、家電、医療などの分野で広く使用されています。高性能 MEMS 慣性センサーには、MEMS ジャイロスコープ、MEMS 加速度計、MEMS 慣性測定ユニット (IMU) が含まれます。マイクロマシニング(MEMS)チップと特定用途向け制御回路(ASIC)チップで構成され、慣性技術を利用して物体の移動姿勢や軌跡を検知します。 MEMS センサーはどこにでもあり、現在世界のセンサー出荷量の 54% を占めています。さらに、インテリジェントロボットは、コンピュータービジョン、自然言語処理、行動計画と制御などの機能を備え、音声対話、歩行、複雑なタスクの実行など、物理世界と対話できるようになります。これらの認識を実現するための基盤および核となるのがセンサーです。 Huaan Securities は、ロボティクス分野には MEMS センサーの大きな可能性があると考えています
必読ニュース 2: 機器メーカーは今後 2 年間で市場の急速な成長から恩恵を受けることが予想されます
青海省科学技術局は、大型科学研究機器の共有サービスプラットフォームの構築を推進し、システムビジネス機能を向上させています。プラットフォームには、機器シェアリングサービスの開設率、共有率、利用率、賞賛率のデータモデルが追加され、注文データ統計分析レポートやモバイルアプレットなどの機能が追加され、データ統計とビジネスレポート表示の多様化を実現し、政策実装をさらに促進します。 、大規模な科学研究機器リソースの共有を促進するための基礎データを改善します。
工業情報化省などは9月1日、効果的な投資を拡大し、産業用機械、計装、製薬機器、産業用ロボットなどの製品の需要拡大に努めることを目的とした文書を発表した。これに先立ち、国家発展改革委員会は専門学校の運営条件を改善するための財政的支援を提供する「教育力推進プロジェクト」を立ち上げた。 CITIC Securitiesの調査レポートによると、以前に導入された金利割引政策の重畳効果により、国内機器メーカーは今後2年間で市場の急速な成長の恩恵を受けることが予想される
世界初の必読ニュース: Samsung と Qualcomm が 5G キャリア アグリゲーション接続モデルの導入に成功
メディア報道によると、クアルコム テクノロジーズとサムスン電子は最近、FDD 周波数帯域で 2 つのアップリンク キャリアと 4 つのダウンリンク キャリアを同時に運用する世界初の 5G キャリア アグリゲーション (CA) 接続の実現に成功したと発表しました。この成果は、両社のコラボレーションの最先端を実証し、将来の 5G のパフォーマンスと柔軟性を向上させる道を切り開くものです。
Cinda Securities の調査レポートによると、5G テクノロジーはデジタル経済発展の基礎です。人工知能やスマート マニュファクチャリングなどの新興テクノロジー アプリケーションは、コンピューティング能力の大幅な成長を促進すると予想されています。 「広帯域、低遅延、高信頼性」という特徴を持つ5G技術のみがデジタル経済発展のニーズを満たすことができるため、5Gへの投資は不可欠です。インダストリアル インターネットやスマート マニュファクチャリングなどの分野も、デジタル時代の中核コンポーネントです。 5G テクノロジーの大容量と高速化により、より多くのデバイスとセンサーの接続がサポートされ、すべてのインターネットの新時代が開かれます
重要ニュース 4: 「一帯一路」の受注が増加、長江デルタ地域の対外貿易は強い回復力を示している
7月以前、長江デルタ地域の対外貿易輸出入総額は約8兆6000億元で、同国の輸出入総額の約36.54%を占めた。データによると、長江デルタ地域の輸出製品構造は継続的に最適化されており、「一帯一路」を共同建設する国々の輸出入データは特に顕著であり、対外貿易輸出の新たな成長点となっている。このうち、上海市の「一帯一路」共同構築国への輸出入は1月から7月で3%増加し、22.1%を占め、安徽省の「シルクロード経済ベルト」共同構築国への輸出入は22.1%を占めた。 「21世紀海のシルクロード」は3%増加し、22.1%を占めた。「国の輸出入総額は1,509億3,000万元に達し、前年比27.3%増加し、33.5%を占めた##」# 世界的な貿易・投資の減速と複雑で厳しい外部環境を背景に、長江デルタの外資系貿易企業は逆境に立ち向かうべく懸命に取り組んでいる。報道によると、90カ国以上の代表が、今年10月に北京で開催される第3回「一帯一路」国際協力サミットフォーラムに出席することを確認した。アナリストらは、「一帯一路」構想に沿った貿易成長には大きな潜在力があると考えている。今年の初め以来、我が国と沿線諸国との貿易は急速な成長を維持しており、実りある成果の達成に基づいて、さらなる政策支援が導入されることが期待されています
チタン小型株・チタンメディア金融研究所書き直す必要があるのは: 2023 年 9 月 13 日
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以上がTitanium Media のテクノロジー株は以前から知られていました。自動運転 + 人型ロボット、この重要なデバイスは認識の基礎であり核心です。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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上記と著者の個人的な理解 3 次元ガウシアンプラッティング (3DGS) は、近年、明示的な放射線フィールドとコンピューター グラフィックスの分野で出現した革新的なテクノロジーです。この革新的な方法は、数百万の 3D ガウスを使用することを特徴とし、主に暗黙的な座標ベースのモデルを使用して空間座標をピクセル値にマッピングする神経放射線場 (NeRF) 方法とは大きく異なります。明示的なシーン表現と微分可能なレンダリング アルゴリズムにより、3DGS はリアルタイム レンダリング機能を保証するだけでなく、前例のないレベルの制御とシーン編集も導入します。これにより、3DGS は、次世代の 3D 再構築と表現にとって大きな変革をもたらす可能性のあるものとして位置付けられます。この目的を達成するために、私たちは 3DGS 分野における最新の開発と懸念について初めて体系的な概要を提供します。

昨日の面接で、ロングテール関連の質問をしたかと聞かれたので、簡単にまとめてみようと思いました。自動運転のロングテール問題とは、自動運転車におけるエッジケース、つまり発生確率が低い考えられるシナリオを指します。認識されているロングテール問題は、現在、単一車両のインテリジェント自動運転車の運用設計領域を制限している主な理由の 1 つです。自動運転の基礎となるアーキテクチャとほとんどの技術的問題は解決されており、残りの 5% のロングテール問題が徐々に自動運転の開発を制限する鍵となってきています。これらの問題には、さまざまな断片的なシナリオ、極端な状況、予測不可能な人間の行動が含まれます。自動運転におけるエッジ シナリオの「ロング テール」とは、自動運転車 (AV) におけるエッジ ケースを指します。エッジ ケースは、発生確率が低い可能性のあるシナリオです。これらの珍しい出来事

0.前面に書かれています&& 自動運転システムは、さまざまなセンサー (カメラ、ライダー、レーダーなど) を使用して周囲の環境を認識し、アルゴリズムとモデルを使用することにより、高度な知覚、意思決定、および制御テクノロジーに依存しているという個人的な理解リアルタイムの分析と意思決定に。これにより、車両は道路標識の認識、他の車両の検出と追跡、歩行者の行動の予測などを行うことで、安全な運行と複雑な交通環境への適応が可能となり、現在広く注目を集めており、将来の交通分野における重要な開発分野と考えられています。 。 1つ。しかし、自動運転を難しくしているのは、周囲で何が起こっているかを車に理解させる方法を見つけることです。これには、自動運転システムの 3 次元物体検出アルゴリズムが、周囲環境にある物体 (位置を含む) を正確に認識し、記述することができる必要があります。

最初のパイロットおよび重要な記事では、主に自動運転技術で一般的に使用されるいくつかの座標系と、それらの間の相関と変換を完了し、最終的に統合環境モデルを構築する方法を紹介します。ここでの焦点は、車両からカメラの剛体への変換 (外部パラメータ)、カメラから画像への変換 (内部パラメータ)、および画像からピクセル単位への変換を理解することです。 3D から 2D への変換には、対応する歪み、変換などが発生します。要点:車両座標系とカメラ本体座標系を平面座標系とピクセル座標系に書き換える必要がある 難易度:画像の歪みを考慮する必要がある 歪み補正と歪み付加の両方を画面上で補正する2. はじめに ビジョンシステムには、ピクセル平面座標系 (u, v)、画像座標系 (x, y)、カメラ座標系 ()、世界座標系 () の合計 4 つの座標系があります。それぞれの座標系には関係性があり、

自動運転では軌道予測が重要な役割を果たしており、自動運転軌道予測とは、車両の走行過程におけるさまざまなデータを分析し、将来の車両の走行軌跡を予測することを指します。自動運転のコアモジュールとして、軌道予測の品質は下流の計画制御にとって非常に重要です。軌道予測タスクには豊富な技術スタックがあり、自動運転の動的/静的知覚、高精度地図、車線境界線、ニューラル ネットワーク アーキテクチャ (CNN&GNN&Transformer) スキルなどに精通している必要があります。始めるのは非常に困難です。多くのファンは、できるだけ早く軌道予測を始めて、落とし穴を避けたいと考えています。今日は、軌道予測に関するよくある問題と入門的な学習方法を取り上げます。関連知識の紹介 1. プレビュー用紙は整っていますか? A: まずアンケートを見てください。

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

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。

原題: SIMPL: ASimpleandEfficientMulti-agentMotionPredictionBaselineforAutonomousDriving 論文リンク: https://arxiv.org/pdf/2402.02519.pdf コードリンク: https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/SIMPL 著者単位: 香港科学大学DJI 論文のアイデア: この論文は、自動運転車向けのシンプルで効率的な動作予測ベースライン (SIMPL) を提案しています。従来のエージェントセントとの比較
