기술 주변기기 일체 포함 이미 알려진 티타늄 미디어 기술주: 자율주행 + 휴머노이드 로봇, 이 중요한 장치는 인식의 기초이자 핵심이다

이미 알려진 티타늄 미디어 기술주: 자율주행 + 휴머노이드 로봇, 이 중요한 장치는 인식의 기초이자 핵심이다

Sep 17, 2023 am 11:53 AM
자율주행 지각 휴머노이드 로봇

이미 알려진 티타늄 미디어 기술주: 자율주행 + 휴머노이드 로봇, 이 중요한 장치는 인식의 기초이자 핵심이다

재작성된 내용: 중요 소식 1: 이 두 분야의 중요한 구성요소인 자율주행과 휴머노이드 로봇은 인식 기술의 기초이자 핵심입니다

기관에서는 GNSS/IMU 통합항법시스템이 GNSS의 장기 고정밀 성능과 IMU의 단기 고정밀 성능의 장점을 최대한 활용하여 지속적, 고정밀 및 고정밀 성능을 제공할 수 있다고 지적했습니다. 자율주행차의 신뢰성 있는 위치 정보. 중요한 센서 응용 분야인 MEMS IMU는 지능, 자동화 및 기타 분야의 지속적인 확장과 응용으로 매우 광범위한 시장 전망을 가지고 있습니다.

MEMS 관성 센서는 MEMS 기술을 이용하여 제작된 관성 센서를 말합니다. 전통적인 공정으로 제조된 센서와 비교하여 MEMS 장치는 소형, 경량, 저비용, 저전력 소비, 높은 신뢰성, 대량 생산에 적합하고 통합이 용이하며 지능적이라는 특징을 가지고 있습니다. 따라서 항공 우주, 석유 화학, 자동차, 조선, 가전 제품, 의료 및 기타 분야에서 널리 사용됩니다. 고성능 MEMS 관성 센서에는 MEMS 자이로스코프, MEMS 가속도계 및 MEMS 관성 측정 장치(IMU)가 포함됩니다. 마이크로머시닝(MEMS) 칩과 주문형 제어회로(ASIC) 칩으로 구성돼 있으며, 관성 기술을 사용해 물체의 움직임 자세와 궤적을 감지한다. MEMS 센서는 어디에나 있으며 현재 전 세계 센서 출하량의 54%를 차지하고 있습니다. 또한 지능형 로봇은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 행동 계획 및 제어와 같은 기능을 갖추고 음성 상호 작용, 걷기, 복잡한 작업 수행 등 물리적 세계와 상호 작용할 수 있습니다. 이러한 인식을 실현하는 기반이자 핵심은 센서입니다. 화안증권은 로봇공학 분야에서 MEMS 센서의 잠재력이 크다고 믿습니다

필독 뉴스 2: 향후 2년간 시장의 급속한 성장으로 인해 계측기 제조업체가 수혜를 입을 것으로 예상됩니다

칭하이성 과학기술부는 대규모 과학 연구 장비를 위한 공유 서비스 플랫폼 구축을 촉진하고 시스템 비즈니스 기능을 개선합니다. 플랫폼에는 계측기 공유 서비스 개설률, 공유률, 활용률, 칭찬률에 대한 데이터 모델이 추가되었으며, 주문 데이터 통계 분석 보고서, 모바일 애플릿 등 기능이 보완되어 다양한 데이터 통계 및 비즈니스 보고서 표시를 달성하고 정책 구현을 더욱 촉진했습니다. , 대규모 과학 연구 장비 자원의 공유를 촉진하기 위해 기초 데이터를 개선합니다.

9월 1일, 산업정보기술부 및 기타 부서는 효과적인 투자를 확대하고 산업용 기계, 계측기, 제약 장비, 산업용 로봇 및 기타 제품에 대한 수요 확대를 목표로 하는 문서를 발표했습니다. 앞서 국가발전개혁위원회는 직업학교 운영 여건 개선을 위한 재정적 지원을 제공하기 위해 교육력 증진 사업을 시작했다. CITIC 증권의 연구 보고서에 따르면 이전에 도입된 이자 할인 정책의 중첩 효과로 인해 국내 계측기 제조업체는 향후 2년 동안 시장의 급속한 성장으로 인한 혜택을 누릴 것으로 예상됩니다

세계 최초 꼭 읽어야 할 뉴스: 삼성과 퀄컴, 5G 캐리어 어그리게이션 연결 모델 구현에 성공

언론 보도에 따르면 퀄컴테크놀로지스와 삼성전자는 최근 FDD 주파수 대역에서 업링크 캐리어 2개와 다운링크 캐리어 4개를 동시에 운영하는 세계 최초 5G CA(Carrier Aggregation) 연결에 성공했다고 발표했습니다. 이번 성과는 양사의 협력을 통해 얻을 수 있는 주요 이점을 입증하고 향후 5G 성능과 유연성을 향상할 수 있는 길을 열어줍니다

신다증권의 연구 보고서에 따르면 5G 기술은 디지털 경제 발전의 초석입니다. 인공 지능, 스마트 제조 등 신흥 기술 애플리케이션이 컴퓨팅 성능의 상당한 성장을 주도할 것으로 예상됩니다. "넓은 대역폭, 낮은 대기 시간, 높은 신뢰성"이라는 특성을 지닌 5G 기술만이 디지털 경제 발전의 요구를 충족할 수 있습니다. 따라서 5G에 대한 투자는 필수적입니다. 산업인터넷, 스마트제조 등의 분야도 디지털 시대의 핵심 구성요소이다. 5G 기술의 더 큰 용량과 더 빠른 속도는 더 많은 장치와 센서의 연결을 지원하여 만물 인터넷의 새로운 시대를 열 수 있습니다

중요 뉴스 4: '일대일로' 주문이 증가하고 장강 삼각주 지역의 대외 무역이 강력한 회복력을 보여주었습니다

7월 이전 장강 삼각주 지역의 대외 무역 수출입 총액은 약 8.6조 위안으로 전국 총 수출입 총액의 약 36.54%를 차지했습니다. 데이터에 따르면 장강 삼각주 지역의 수출 제품 구조는 지속적으로 최적화되었으며 '일대일로'를 공동 구축하는 국가의 수출입 데이터가 특히 두드러져 대외 무역 수출의 새로운 성장 포인트가 되었습니다. 그중 상하이의 '일대일로' 공동 건설 국가에 대한 수출입은 1월부터 7월까지 3% 증가해 안후이성의 '실크로드 경제벨트' 국가에 대한 수출입이 22.1%를 차지했다. ”, “21세기 해상 실크로드”는 3% 증가하여 22.1%를 차지했습니다. “국가의 총 수출입액은 1,509억 3천만 위안으로 전년 대비 27.3% 증가하여 33.5%를 차지했습니다

세계 무역 및 투자 둔화와 복잡하고 엄중한 외부 환경 속에서 장강 삼각주 지역의 외국 무역 기업들은 역경을 극복하기 위해 분투하고 있습니다. 보도에 따르면 90여 개국 대표들이 올해 10월 베이징에서 열리는 제3차 '일대일로' 국제협력 정상포럼에 참석할 것이라고 확인했다. 분석가들은 일대일로 이니셔티브를 통해 무역 성장에 대한 엄청난 잠재력이 있다고 믿습니다. 올해 초부터 우리나라와 연선 국가와의 무역은 빠른 성장을 유지해 왔으며, 유익한 결과를 바탕으로 더 많은 정책 지원이 도입될 것으로 예상됩니다

티타늄소주·티타늄미디어금융연구소

다시 작성해야 하는 날짜: 2023년 9월 13일

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자율주행 분야에서 Gaussian Splatting이 인기를 끌면서 NeRF가 폐기되기 시작한 이유는 무엇입니까? 자율주행 분야에서 Gaussian Splatting이 인기를 끌면서 NeRF가 폐기되기 시작한 이유는 무엇입니까? Jan 17, 2024 pm 02:57 PM

위에 작성됨 및 저자의 개인적인 이해 3DGS(3차원 가우스플래팅)는 최근 몇 년간 명시적 방사선장 및 컴퓨터 그래픽 분야에서 등장한 혁신적인 기술입니다. 이 혁신적인 방법은 수백만 개의 3D 가우스를 사용하는 것이 특징이며, 이는 주로 암시적 좌표 기반 모델을 사용하여 공간 좌표를 픽셀 값에 매핑하는 NeRF(Neural Radiation Field) 방법과 매우 다릅니다. 명시적인 장면 표현과 미분 가능한 렌더링 알고리즘을 갖춘 3DGS는 실시간 렌더링 기능을 보장할 뿐만 아니라 전례 없는 수준의 제어 및 장면 편집 기능을 제공합니다. 이는 3DGS를 차세대 3D 재구성 및 표현을 위한 잠재적인 게임 체인저로 자리매김합니다. 이를 위해 우리는 처음으로 3DGS 분야의 최신 개발 및 관심사에 대한 체계적인 개요를 제공합니다.

자율주행 시나리오에서 롱테일 문제를 해결하는 방법은 무엇입니까? 자율주행 시나리오에서 롱테일 문제를 해결하는 방법은 무엇입니까? Jun 02, 2024 pm 02:44 PM

어제 인터뷰 도중 롱테일 관련 질문을 해본 적이 있느냐는 질문을 받아서 간략하게 요약해볼까 생각했습니다. 자율주행의 롱테일 문제는 자율주행차의 엣지 케이스, 즉 발생 확률이 낮은 가능한 시나리오를 말한다. 인지된 롱테일 문제는 현재 단일 차량 지능형 자율주행차의 운영 설계 영역을 제한하는 주요 이유 중 하나입니다. 자율주행의 기본 아키텍처와 대부분의 기술적인 문제는 해결되었으며, 나머지 5%의 롱테일 문제는 점차 자율주행 발전을 제한하는 핵심이 되었습니다. 이러한 문제에는 다양한 단편적인 시나리오, 극단적인 상황, 예측할 수 없는 인간 행동이 포함됩니다. 자율 주행에서 엣지 시나리오의 "롱테일"은 자율주행차(AV)의 엣지 케이스를 의미하며 발생 확률이 낮은 가능한 시나리오입니다. 이런 희귀한 사건

카메라 또는 LiDAR를 선택하시겠습니까? 강력한 3D 객체 감지 달성에 대한 최근 검토 카메라 또는 LiDAR를 선택하시겠습니까? 강력한 3D 객체 감지 달성에 대한 최근 검토 Jan 26, 2024 am 11:18 AM

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,

좌표계 변환을 실제로 마스터하셨나요? 자율주행에 필수불가결한 멀티센서 이슈 좌표계 변환을 실제로 마스터하셨나요? 자율주행에 필수불가결한 멀티센서 이슈 Oct 12, 2023 am 11:21 AM

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

FisheyeDetNet: 어안 카메라를 기반으로 한 최초의 표적 탐지 알고리즘 FisheyeDetNet: 어안 카메라를 기반으로 한 최초의 표적 탐지 알고리즘 Apr 26, 2024 am 11:37 AM

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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