北京地下鉄12号線が無負荷試験運転開始、全自動無人運転機能搭載
3月20日の当サイトのニュース、北京晩報によると、北京地下鉄12号線は列車のデバッグを完了し、線路へのアクセス、電気へのアクセス、信号へのアクセス、通信へのアクセスを達成し、冷温線の運行を正常に完了したという。ライン全体の滑りテスト。地下鉄12号線の全42列車がこの区間に到着し、3か月以上の無負荷試験運転を開始する。計画によると、12号線は年内に試運転を開始する予定だ。

地下鉄 12 号線は、主に北三環状道路に沿って東西に敷設されている全長約 30 キロメートルの鉄道輸送路線です。 21の駅があり、海淀、西城、東城、朝陽の4つの行政区にまたがり、センチュリーシティ、双玉樹、大中宮、北太平荘、馬店、安鎮、三元橋、九仙橋、東巴、その他の住宅地、商業地、重要なリボンを結んでいます。
当社の理解によれば、無負荷試運転とは、車両、電源、信号システムなどの総合的な試験と検証を行うと同時に、人や設備の完全な慣らし運転を指します。システムとシステム。無負荷試運転、図面による試運転、完成検収、運転評価を経て初めてラインの運転が可能となります。
メトロ 12 号線が最初に完全自動の無人運転機能を実現したと報告されています。
以上が北京地下鉄12号線が無負荷試験運転開始、全自動無人運転機能搭載の詳細内容です。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

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。

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、

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

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

5月26日のこのウェブサイトのニュースによると、今日正午に広州-仏山南環状道路と佛山-東莞市間都市間が正式に開通し、その時点でこれらはエンドツーエンドで接続されることになる。すでに開通している佛山-肇州インターシティと東莞-恵州インターシティは広州をまたぐ路線を形成しており、佛山、肇慶、東莞、恵州の5つの都市に258キロメートルの都市横断「地下鉄」がある。 ▲画像出典「広東インターシティ」公式アカウント、以下の2つの都市間線の開通後、広州地下鉄グループが運営する都市間鉄道の走行距離は、番禺駅を中心に西に広州インターシティ、東に318.6キロメートルに達します。広匯インターシティは、広州、仏山、肇慶、東莞、恵州を結ぶ都市です。全線には広州に5駅、仏山に9駅、肇慶に6駅、東莞に12駅、恵州に7駅の計39駅があり、列車の最高速度は時速200キロメートルである。このサイトにはさまざまなセクションが含まれています
