기술 주변기기 IT산업 스마트 조종석, 자율주행 - 장안자동차와 텐센트가 새로운 협력 시작

스마트 조종석, 자율주행 - 장안자동차와 텐센트가 새로운 협력 시작

Jul 16, 2023 pm 05:30 PM
자율주행 맞잡다 스마트 조종석

장안자동차와 텐센트는 전략적 협력을 더욱 강화하기 위해 7월 11일 협약을 체결했습니다. 양 당사자는 스마트 콕핏, 내비게이션 및 지도, 자율주행, 해외생태, 기업 디지털 전환 등 다양한 분야에서 협력을 더욱 강화하고, 디지털 전환의 질적 향상을 공동으로 추진해 나가기로 했다.

스마트 조종석, 자율주행 - 장안자동차와 텐센트가 새로운 협력 시작

편집자의 이해에 따르면 Changan Automobile과 Tencent는 협력하여 "Wutong AutoLink"라는 합작 회사를 설립했습니다. 양 당사자는 텐센트를 기반으로 하는 장안자동차의 스마트 콕핏을 활용한 협력을 강화하고 신제품과 서비스 홍보에 박차를 가할 예정이다. 이번 신제품과 서비스에는 지도를 기반으로 한 도시 수준의 디지털 트윈 경험, 대형 모델을 기반으로 한 스마트 콕핏 제품, 씬 엔진을 기반으로 한 AI 디지털 휴먼 등이 포함된다.

협력 제품은 Changan Automobile과 Tencent가 100개 이상의 모델과 110만 대의 차량에 적용했습니다. 양 당사자는 또한 인간과 차량의 공동 운전을 위한 차세대 차량 내 지능형 내비게이션 제품을 홍보하고 자율주행 R&D 툴 체인 및 클라우드 플랫폼 구축에서 협력 기회를 모색할 계획입니다. 그들은 이것이 창안자동차의 자율주행 연구개발 과정을 가속화하는 데 도움이 될 것이라고 주장합니다.

스마트 조종석, 자율주행 - 장안자동차와 텐센트가 새로운 협력 시작

최근 장안자동차는 보도된 바와 같이 3개의 'DeepAI' 상표 등록을 국가특허청에 신청했습니다. 이러한 상표의 국제 분류는 과학 장비, 운송 수단 및 광고 판매와 관련됩니다. 창안자동차가 상표를 출원 중인데, 이는 자동차 단말기에 AI 비서를 도입할 수 있다는 뜻이다.

이번 심화된 전략적 협력을 통해 Changan Automobile과 Tencent는 각자의 유리한 자원을 더욱 통합하여 자동차 산업의 디지털 변혁과 혁신적인 발전을 공동으로 촉진할 것입니다. 이들의 협력은 소비자에게 더욱 스마트하고 편리한 여행 경험을 제공하는 동시에 미래 스마트카 기술 개발에 새로운 활력을 불어넣을 것입니다.

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0. 전면 작성&& 자율주행 시스템은 다양한 센서(예: 카메라, 라이더, 레이더 등)를 사용하여 주변 환경을 인식하고 알고리즘과 모델을 사용하는 고급 인식, 의사결정 및 제어 기술에 의존한다는 개인적인 이해 실시간 분석과 의사결정을 위해 이를 통해 차량은 도로 표지판을 인식하고, 다른 차량을 감지 및 추적하며, 보행자 행동을 예측하는 등 복잡한 교통 환경에 안전하게 작동하고 적응할 수 있게 되므로 현재 널리 주목받고 있으며 미래 교통의 중요한 발전 분야로 간주됩니다. . 하나. 하지만 자율주행을 어렵게 만드는 것은 자동차가 주변에서 일어나는 일을 어떻게 이해할 수 있는지 알아내는 것입니다. 이를 위해서는 자율주행 시스템의 3차원 객체 감지 알고리즘이 주변 환경의 객체의 위치를 ​​포함하여 정확하게 인지하고 묘사할 수 있어야 하며,

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첫 번째 파일럿 및 주요 기사에서는 주로 자율 주행 기술에서 일반적으로 사용되는 여러 좌표계를 소개하고 이들 간의 상관 관계 및 변환을 완료하고 최종적으로 통합 환경 모델을 구축하는 방법을 소개합니다. 여기서 초점은 차량에서 카메라 강체로의 변환(외부 매개변수), 카메라에서 이미지로의 변환(내부 매개변수), 이미지에서 픽셀 단위로의 변환을 이해하는 것입니다. 3D에서 2D로의 변환에는 해당 왜곡, 변환 등이 포함됩니다. 요점: 차량 좌표계와 카메라 본체 좌표계를 다시 작성해야 합니다. 평면 좌표계와 픽셀 좌표계 난이도: 이미지 평면에서 왜곡 제거와 왜곡 추가를 모두 고려해야 합니다. 2. 소개 좌표계에는 픽셀 평면 좌표계(u, v), 이미지 좌표계(x, y), 카메라 좌표계(), 월드 좌표계() 등 총 4가지 비전 시스템이 있습니다. 각 좌표계 사이에는 관계가 있으며,

자율주행과 궤도예측에 관한 글은 이 글이면 충분합니다! 자율주행과 궤도예측에 관한 글은 이 글이면 충분합니다! Feb 28, 2024 pm 07:20 PM

자율주행 궤적 예측은 차량의 주행 과정에서 발생하는 다양한 데이터를 분석하여 차량의 향후 주행 궤적을 예측하는 것을 의미합니다. 자율주행의 핵심 모듈인 궤도 예측의 품질은 후속 계획 제어에 매우 중요합니다. 궤적 예측 작업은 풍부한 기술 스택을 보유하고 있으며 자율 주행 동적/정적 인식, 고정밀 지도, 차선, 신경망 아키텍처(CNN&GNN&Transformer) 기술 등에 대한 익숙함이 필요합니다. 시작하기가 매우 어렵습니다! 많은 팬들은 가능한 한 빨리 궤도 예측을 시작하여 함정을 피하기를 희망합니다. 오늘은 궤도 예측을 위한 몇 가지 일반적인 문제와 입문 학습 방법을 살펴보겠습니다. 관련 지식 입문 1. 미리보기 논문이 순서대로 되어 있나요? A: 먼저 설문조사를 보세요, p

엔드투엔드(End-to-End)와 차세대 자율주행 시스템, 그리고 엔드투엔드 자율주행에 대한 몇 가지 오해에 대해 이야기해볼까요? 엔드투엔드(End-to-End)와 차세대 자율주행 시스템, 그리고 엔드투엔드 자율주행에 대한 몇 가지 오해에 대해 이야기해볼까요? Apr 15, 2024 pm 04:13 PM

지난 달에는 몇 가지 잘 알려진 이유로 업계의 다양한 교사 및 급우들과 매우 집중적인 교류를 가졌습니다. 교환에서 피할 수 없는 주제는 자연스럽게 엔드투엔드와 인기 있는 Tesla FSDV12입니다. 저는 이 기회를 빌어 여러분의 참고와 토론을 위해 지금 이 순간 제 생각과 의견을 정리하고 싶습니다. End-to-End 자율주행 시스템을 어떻게 정의하고, End-to-End 해결을 위해 어떤 문제가 예상되나요? 가장 전통적인 정의에 따르면, 엔드 투 엔드 시스템은 센서로부터 원시 정보를 입력하고 작업과 관련된 변수를 직접 출력하는 시스템을 의미합니다. 예를 들어 이미지 인식에서 CNN은 기존의 특징 추출 + 분류기 방식에 비해 end-to-end 방식으로 호출할 수 있습니다. 자율주행 작업에서는 다양한 센서(카메라/LiDAR)로부터 데이터를 입력받아

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표적 탐지는 자율주행 시스템에서 상대적으로 성숙한 문제이며, 그 중 보행자 탐지는 가장 먼저 배포되는 알고리즘 중 하나입니다. 대부분의 논문에서 매우 포괄적인 연구가 수행되었습니다. 그러나 서라운드 뷰를 위한 어안 카메라를 사용한 거리 인식은 상대적으로 덜 연구되었습니다. 큰 방사형 왜곡으로 인해 표준 경계 상자 표현은 어안 카메라에서 구현하기 어렵습니다. 위의 설명을 완화하기 위해 확장된 경계 상자, 타원 및 일반 다각형 디자인을 극/각 표현으로 탐색하고 인스턴스 분할 mIOU 메트릭을 정의하여 이러한 표현을 분석합니다. 제안된 다각형 형태의 모델 fisheyeDetNet은 다른 모델보다 성능이 뛰어나며 동시에 자율 주행을 위한 Valeo fisheye 카메라 데이터 세트에서 49.5% mAP를 달성합니다.

SIMPL: 자율 주행을 위한 간단하고 효율적인 다중 에이전트 동작 예측 벤치마크 SIMPL: 자율 주행을 위한 간단하고 효율적인 다중 에이전트 동작 예측 벤치마크 Feb 20, 2024 am 11:48 AM

원제목: SIMPL: ASimpleandEfficientMulti-agentMotionPredictionBaselineforAutonomousDriving 논문 링크: https://arxiv.org/pdf/2402.02519.pdf 코드 링크: https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/SIMPL 저자 단위: Hong Kong University of Science 및 기술 DJI 논문 아이디어: 이 논문은 자율주행차를 위한 간단하고 효율적인 모션 예측 기준선(SIMPL)을 제안합니다. 기존 에이전트 센트와 비교

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