Jadual Kandungan
01 Penentukuran kamera" >01 Penentukuran kamera
1. Penentukuran parameter dalaman kamera" >1. Penentukuran parameter dalaman kamera
2 Penentukuran parameter luaran antara kamera " >2 Penentukuran parameter luaran antara kamera
02 penentukuran Lidar
1. Penentukuran antara lidar dan lidar " >1. Penentukuran antara lidar dan lidar
2. Penentukuran lidar dan kamera" >2. Penentukuran lidar dan kamera
Rumah Peranti teknologi AI Tafsiran mendalam teknologi penentukuran sensor on-board untuk kereta pintar

Tafsiran mendalam teknologi penentukuran sensor on-board untuk kereta pintar

May 25, 2023 pm 12:01 PM
Pemanduan autonomi penderia

Penderia penentukuran ialah pautan yang diperlukan dalam sistem persepsi pemanduan autonomi. Ia merupakan langkah dan prasyarat yang perlu untuk gabungan sensor berikutnya. gabungan sensori. Menjadi bermakna adalah prasyarat utama untuk membuat keputusan persepsi. Mana-mana penderia perlu ditentukur melalui eksperimen selepas pembuatan dan pemasangan untuk memastikan penderia memenuhi spesifikasi reka bentuk dan memastikan ketepatan nilai pengukuran.

Selepas penderia dipasang pada kenderaan autonomi, ia perlu ditentukur pada masa yang sama, semasa proses pemanduan kenderaan, disebabkan oleh getaran dan sebab lain, penderia kedudukan akan menyimpang dari kedudukan asal , jadi perlu untuk menentukur sensor pada selang waktu tertentu. Kereta pandu sendiri berfungsi secara serentak melalui pelbagai jenis penderia untuk persepsi alam sekitar dan kesedaran diri Kekukuhan dan ketepatan penderia amat penting dalam proses persepsi kereta pandu sendiri.

01 Penentukuran kamera

Kamera kenderaan dipasang pada kenderaan pada sudut dan kedudukan tertentu untuk membandingkan data persekitaran yang dikumpul oleh kamera kenderaan dengan Untuk sepadan dengan objek sebenar dalam persekitaran pemanduan kenderaan, iaitu, untuk mencari hubungan penukaran antara koordinat titik dalam sistem koordinat piksel imej yang dihasilkan oleh kamera kenderaan dan koordinat titik dalam sistem koordinat persekitaran kamera, penentukuran kamera diperlukan.

1. Penentukuran parameter dalaman kamera

1.1 Penubuhan model kamera

Melalui hubungan penukaran bersama antara sistem koordinat persekitaran, sistem koordinat kamera, sistem koordinat fizikal imej dan sistem koordinat piksel imej, kita boleh mencari hubungan penukaran antara sistem koordinat persekitaran dan sistem koordinat piksel imej, iaitu,

Titik P untuk dunia sebenar. Koordinatnya dalam sistem koordinat persekitaran ialah (Xw, Yw, Zw), dan kedudukannya dalam imej ialah (u, v Kedua-duanya mempunyai hubungan berikut:

Tafsiran mendalam teknologi penentukuran sensor on-board untuk kereta pintar

Hubungan penukaran antara sistem koordinat persekitaran dan sistem koordinat piksel imej

Untuk matriks parameter dalaman , pemalar keempat fx, fy, Uo, Vo. Ia berkaitan dengan penunjuk teknikal reka bentuk seperti panjang fokus, titik utama dan sensor kamera, dan tidak ada kaitan dengan faktor luaran (seperti persekitaran sekeliling, kedudukan kamera), jadi ia dipanggil parameter dalaman kamera. Rujukan dalaman ditentukan apabila kamera meninggalkan kilang. Walau bagaimanapun, disebabkan proses pembuatan dan isu-isu lain, walaupun kamera yang dihasilkan pada barisan pengeluaran yang sama mempunyai parameter dalaman yang sedikit berbeza Oleh itu, selalunya perlu untuk menentukan parameter dalaman kamera melalui eksperimen. Penentukuran kamera monokular biasanya merujuk kepada penentuan parameter dalaman kamera melalui kaedah eksperimen.

Matriks parameter luaran termasuk matriks putaran dan matriks terjemahan Matriks putaran dan matriks terjemahan bersama-sama menerangkan cara menukar titik daripada sistem koordinat dunia kepada sistem koordinat kamera. Dalam penglihatan komputer, proses menentukan matriks parameter luaran biasanya dipanggil penyetempatan visual. Selepas kamera on-board dipasang di dalam kereta pandu sendiri, kedudukan kamera perlu ditentukur dalam sistem koordinat kenderaan. Di samping itu, disebabkan oleh bonggol dan getaran kereta, kedudukan kamera on-board perlahan-lahan akan berubah dari semasa ke semasa, jadi kereta pandu sendiri perlu menentukur semula kedudukan kamera dengan kerap, satu proses yang dipanggil penentukuran.

1.2 Pembetulan herotan kamera

Dalam penggunaan sebenar, kamera tidak dapat mengikuti lubang jarum yang ideal dengan tepat sepenuhnya Apabila kamera model melakukan unjuran perspektif, biasanya terdapat herotan kanta, iaitu, terdapat ralat herotan optik tertentu antara imej yang dijana oleh titik objek pada satah pengimejan kamera sebenar dan pengimejan yang ideal Ralat herotan adalah terutamanya ralat herotan jejarian dan tangen kesilapan penyelewengan.

Herohan jejari: Disebabkan ciri-ciri kanta, cahaya cenderung membengkok sedikit atau besar di bahagian tepi lensa kamera, yang dipanggil herotan jejarian. Herotan jenis ini lebih jelas dalam kanta murah biasa terutamanya termasuk herotan tong dan herotan pincushion. Herotan tong ialah pengembangan imej pengimejan berbentuk tong yang disebabkan oleh struktur objek kanta dan kumpulan kanta dalam kanta. Herotan tong biasanya lebih mudah dikesan apabila menggunakan kanta sudut lebar atau apabila menggunakan hujung sudut lebar kanta zum. Herotan kusyen pin ialah fenomena imej "mengecut" ke arah tengah yang disebabkan oleh kanta. Orang ramai lebih cenderung melihat herotan kusyen pin apabila menggunakan hujung telefoto kanta zum.

  • Herohan tangensial: Ia disebabkan oleh fakta bahawa lensa itu sendiri tidak selari dengan satah sensor kamera (satah pengimejan) atau satah imej acuan kanta Disebabkan oleh sisihan pemasangan pada kumpulan.

Dalam penglihatan komputer, herotan jejari mempunyai kesan yang sangat penting pada pembinaan semula pemandangan. Persepsi sistem pemanduan autonomi terhadap alam sekitar memerlukan kamera untuk mencapai pembinaan semula ketepatan tinggi persekitaran sekeliling Jika herotan tidak dibetulkan, maklumat persekitaran yang tepat tidak boleh diperolehi. Sebagai contoh, sasaran dalam persekitaran mungkin muncul di mana-mana kawasan imej Jika herotan tidak diperbetulkan, lokasi sasaran dan saiz yang diperoleh melalui teknologi penglihatan selalunya tidak tepat, yang secara langsung akan menjejaskan keselamatan pemanduan kenderaan autonomi. Selain itu, kereta pandu sendiri dilengkapi dengan berbilang kamera di lokasi yang berbeza Jika herotan jejari tidak dipertimbangkan, semasa proses mencantum imej, kesan kabur imej yang dijahit akan disebabkan oleh ketidakpadanan ciri yang sepadan.

Untuk kamera am, herotan jejari imej sering digambarkan sebagai model polinomial tertib rendah. Andaikan (u, v) ialah koordinat bagi titik yang dibetulkan, (u', u') ialah koordinat bagi titik yang tidak dibetulkan, maka penjelmaan antara kedua-duanya boleh ditentukan dengan formula berikut:

Tafsiran mendalam teknologi penentukuran sensor on-board untuk kereta pintar

Model polinomial tertib rendah herotan jejari

Sebaliknya, untuk pemotongan herotan Tangensial boleh dibetulkan menggunakan dua parameter lain p1 dan p2:

Tafsiran mendalam teknologi penentukuran sensor on-board untuk kereta pintar

Herotan tangen Rendah- tertib model polinomial

1.3 Kaedah penentukuran parameter intrinsik kamera

Pada peringkat ini, penentukuran parameter herotan biasanya dilakukan serentak dengan parameter dalaman yang lain. Yang paling banyak digunakan pada masa ini ialah kaedah penentukuran Zhang Zhengyou yang dicadangkan oleh Zhang Zhengyou pada tahun 2000. Kaedah penentukuran Zhang Zhengyou mencari titik sudut dalaman papan penentukuran papan catur dalam setiap imej dengan memotret papan penentukuran papan catur pada kedudukan berbeza, dan menetapkan kekangan pada matriks Tafsiran mendalam teknologi penentukuran sensor on-board untuk kereta pintar melalui surat-menyurat antara titik sudut dalaman Dengan itu memulihkan matriks parameter dalaman K.

2 Penentukuran parameter luaran antara kamera

Dalam kereta pandu sendiri, untuk meminimumkan kawasan buta persepsi, pelbagai- mod kamera sering digunakan. Menentukan hubungan kedudukan relatif antara berbilang kamera dipanggil penentukuran parameter luaran kamera.

Dari perspektif lain, penentukuran parameter luaran kamera juga boleh dipanggil masalah "anggaran pose". Pose relatif [R|t] antara kedua-dua kamera mempunyai 6 darjah kebebasan (kedudukan ruang dan hubungan putaran Secara teorinya, selagi kedua-dua kamera memperoleh 3 mata dalam ruang pada masa yang sama, hubungan antara kedua-duanya boleh). dipulihkan postur relatif. Masalah memulihkan postur relatif antara kamera daripada tiga pasang mata yang sepadan dipanggil "Perspektif-3-Titik-Masalah, P3P". Pada hakikatnya, lebih daripada 3 mata sering digunakan untuk memulihkan postur relatif untuk meningkatkan keteguhan, dan masalah P3P digeneralisasikan sebagai masalah PnP.

Pada mulanya, penyelidik menggunakan Direct Linear Transform (DLT) untuk menyelesaikan masalah PnP Kemudian, untuk meningkatkan ketepatan, penyelidik mencadangkan ralat unjuran semula linear yang teguh digunakan untuk menyelesaikan masalah PnP, dan kaedah pelarasan berkas yang terkenal (Pelarasan Ikatan, BA) dalam anggaran sikap dicadangkan.

02 penentukuran Lidar

Lidar ialah salah satu penderia utama platform pemanduan autonomi dan memainkan peranan penting dalam persepsi dan kedudukan. Seperti kamera, lidar juga perlu menentukur parameter dalaman dan luarannya sebelum digunakan. Penentukuran parameter dalaman merujuk kepada hubungan penukaran antara sistem koordinat pemancar laser dalamannya dan sistem koordinat radar sendiri Ia telah ditentukur sebelum meninggalkan kilang dan boleh digunakan secara terus. Apa yang perlu dilakukan oleh sistem pemanduan autonomi ialah penentukuran parameter luaran, iaitu hubungan antara sistem koordinat lidar sendiri dan sistem koordinat badan kenderaan.

Lidar dan badan kenderaan disambung dengan tegar, dan sikap relatif serta anjakan antara kedua-duanya ditetapkan. Untuk mewujudkan hubungan koordinat relatif antara lidar dan antara lidar dan kenderaan, adalah perlu untuk menentukur pemasangan lidar dan menukar data lidar daripada sistem koordinat lidar kepada sistem koordinat badan kenderaan.

Tafsiran mendalam teknologi penentukuran sensor on-board untuk kereta pintar

Sistem koordinat kenderaan dan sistem koordinat lidar

Tafsiran mendalam teknologi penentukuran sensor on-board untuk kereta pintar

Melalui eksperimen, koordinat sebenar bagi titik yang sama dalam dua sistem koordinat, iaitu titik yang sama, boleh dikira dengan mewujudkan satu siri persamaan Tidak Diketahui parameter. Di samping itu, dalam kenderaan autonomi, biasanya perlu untuk menentukur radar laser dan sistem koordinat unit navigasi inersia (IMU) untuk mewujudkan hubungan antara radar laser dan sistem koordinat badan kenderaan.

1. Penentukuran antara lidar dan lidar

Untuk kenderaan autonomi, kadangkala terdapat beberapa lidar Dalam kes ini, setiap persekitaran luaran diperoleh oleh lidar mesti dipetakan dengan tepat ke sistem koordinat badan kenderaan. Oleh itu, apabila terdapat berbilang lidar, kedudukan relatif bagi berbilang lidar perlu ditentukur dan ditentukur.

Terdapat banyak idea untuk menentukur parameter luaran antara lidar Yang lebih biasa digunakan ialah secara tidak langsung memperoleh hubungan antara lidar melalui hubungan penukaran koordinat antara lidar yang berbeza dan koordinat kereta hubungan transformasi antara mereka.

2. Penentukuran lidar dan kamera

Dalam kenderaan autonomi, lidar dan kenderaan tanpa pemandu disambungkan secara tegar anjakan antara mereka adalah tetap Oleh itu, titik data yang diperolehi dengan pengimbasan lidar mempunyai koordinat kedudukan unik yang sepadan dengannya dalam sistem koordinat persekitaran. Begitu juga, kamera juga mempunyai koordinat kedudukan unik dalam sistem koordinat persekitaran, jadi terdapat transformasi koordinat tetap antara lidar dan kamera. Penentukuran bersama lidar dan kamera adalah untuk melengkapkan penyatuan berbilang koordinat sensor seperti koordinat lidar satu baris, koordinat kamera dan koordinat piksel imej dengan mengekstrak titik ciri yang sepadan bagi objek penentukuran pada lidar satu baris dan imej. , dan merealisasikan penentukuran spatial lidar dan kamera.

Selepas penentukuran parameter luaran kamera dan penentukuran parameter luaran lidar selesai, hubungan antara kedua-duanya sebenarnya boleh ditentukan sepenuhnya, dan titik imbasan lidar boleh ditayangkan ke koordinat piksel imej sistem.

Sama seperti kaedah penentukuran parameter dalaman kamera, kaedah penentukuran parameter luaran lidar dan kamera juga boleh menggunakan kaedah penentukuran plat penentukuran.

Atas ialah kandungan terperinci Tafsiran mendalam teknologi penentukuran sensor on-board untuk kereta pintar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Mengapakah Gaussian Splatting begitu popular dalam pemanduan autonomi sehingga NeRF mula ditinggalkan? Mengapakah Gaussian Splatting begitu popular dalam pemanduan autonomi sehingga NeRF mula ditinggalkan? Jan 17, 2024 pm 02:57 PM

Ditulis di atas & pemahaman peribadi pengarang Gaussiansplatting tiga dimensi (3DGS) ialah teknologi transformatif yang telah muncul dalam bidang medan sinaran eksplisit dan grafik komputer dalam beberapa tahun kebelakangan ini. Kaedah inovatif ini dicirikan oleh penggunaan berjuta-juta Gaussians 3D, yang sangat berbeza daripada kaedah medan sinaran saraf (NeRF), yang terutamanya menggunakan model berasaskan koordinat tersirat untuk memetakan koordinat spatial kepada nilai piksel. Dengan perwakilan adegan yang eksplisit dan algoritma pemaparan yang boleh dibezakan, 3DGS bukan sahaja menjamin keupayaan pemaparan masa nyata, tetapi juga memperkenalkan tahap kawalan dan pengeditan adegan yang tidak pernah berlaku sebelum ini. Ini meletakkan 3DGS sebagai penukar permainan yang berpotensi untuk pembinaan semula dan perwakilan 3D generasi akan datang. Untuk tujuan ini, kami menyediakan gambaran keseluruhan sistematik tentang perkembangan dan kebimbangan terkini dalam bidang 3DGS buat kali pertama.

Wah hebat! Pengalaman Samsung Galaxy Ring: 2999 yuan cincin pintar sebenar Wah hebat! Pengalaman Samsung Galaxy Ring: 2999 yuan cincin pintar sebenar Jul 19, 2024 pm 02:31 PM

Samsung secara rasmi mengeluarkan versi kebangsaan Samsung Galaxy Ring pada 17 Julai, berharga 2,999 yuan. Telefon sebenar Galaxy Ring adalah versi 2024 "WowAwesome, ini adalah detik eksklusif saya". Ia adalah produk elektronik yang membuatkan kita berasa paling segar dalam beberapa tahun kebelakangan ini (walaupun bunyinya seperti bendera) dalam beberapa tahun kebelakangan ini. (Dalam gambar, cincin di kiri dan kanan ialah Galaxy Ring↑) Spesifikasi Samsung Galaxy Ring (data dari laman web rasmi Bank of China): Sistem ZephyrRTOS, storan 8MB kalis air + kapasiti bateri IP68; mAh (saiz yang berbeza

Bagaimana untuk menyelesaikan masalah ekor panjang dalam senario pemanduan autonomi? Bagaimana untuk menyelesaikan masalah ekor panjang dalam senario pemanduan autonomi? Jun 02, 2024 pm 02:44 PM

Semalam semasa temu bual, saya telah ditanya sama ada saya telah membuat sebarang soalan berkaitan ekor panjang, jadi saya fikir saya akan memberikan ringkasan ringkas. Masalah ekor panjang pemanduan autonomi merujuk kepada kes tepi dalam kenderaan autonomi, iaitu, kemungkinan senario dengan kebarangkalian yang rendah untuk berlaku. Masalah ekor panjang yang dirasakan adalah salah satu sebab utama yang kini mengehadkan domain reka bentuk pengendalian kenderaan autonomi pintar satu kenderaan. Seni bina asas dan kebanyakan isu teknikal pemanduan autonomi telah diselesaikan, dan baki 5% masalah ekor panjang secara beransur-ansur menjadi kunci untuk menyekat pembangunan pemanduan autonomi. Masalah ini termasuk pelbagai senario yang berpecah-belah, situasi yang melampau dan tingkah laku manusia yang tidak dapat diramalkan. "Ekor panjang" senario tepi dalam pemanduan autonomi merujuk kepada kes tepi dalam kenderaan autonomi (AVs) kes Edge adalah senario yang mungkin dengan kebarangkalian yang rendah untuk berlaku. kejadian yang jarang berlaku ini

Tingkatkan ke skrin penuh! iPhone SE4 maju ke bulan September Tingkatkan ke skrin penuh! iPhone SE4 maju ke bulan September Jul 24, 2024 pm 12:56 PM

Baru-baru ini, berita baru mengenai iPhone SE4 telah didedahkan di Weibo Dikatakan bahawa proses penutup belakang iPhone SE4 adalah sama seperti versi standard iPhone 16 Dengan kata lain, iPhone SE4 akan menggunakan panel belakang kaca dan a skrin lurus dan reka bentuk tepi lurus. Dilaporkan bahawa iPhone SE4 akan dikeluarkan lebih awal hingga September tahun ini, bermakna ia berkemungkinan akan dilancarkan pada masa yang sama dengan iPhone 16. 1. Menurut paparan yang terdedah, reka bentuk hadapan iPhone SE4 adalah serupa dengan iPhone 13, dengan kamera hadapan dan sensor FaceID pada skrin takuk. Bahagian belakang menggunakan reka letak yang serupa dengan iPhoneXr, tetapi ia hanya mempunyai satu kamera dan tidak mempunyai modul kamera keseluruhan.

Pilih kamera atau lidar? Kajian terbaru tentang mencapai pengesanan objek 3D yang mantap Pilih kamera atau lidar? Kajian terbaru tentang mencapai pengesanan objek 3D yang mantap Jan 26, 2024 am 11:18 AM

0. Ditulis di hadapan&& Pemahaman peribadi bahawa sistem pemanduan autonomi bergantung pada persepsi lanjutan, membuat keputusan dan teknologi kawalan, dengan menggunakan pelbagai penderia (seperti kamera, lidar, radar, dll.) untuk melihat persekitaran sekeliling dan menggunakan algoritma dan model untuk analisis masa nyata dan membuat keputusan. Ini membolehkan kenderaan mengenali papan tanda jalan, mengesan dan menjejaki kenderaan lain, meramalkan tingkah laku pejalan kaki, dsb., dengan itu selamat beroperasi dan menyesuaikan diri dengan persekitaran trafik yang kompleks. Teknologi ini kini menarik perhatian meluas dan dianggap sebagai kawasan pembangunan penting dalam pengangkutan masa depan satu. Tetapi apa yang menyukarkan pemanduan autonomi ialah memikirkan cara membuat kereta itu memahami perkara yang berlaku di sekelilingnya. Ini memerlukan algoritma pengesanan objek tiga dimensi dalam sistem pemanduan autonomi boleh melihat dan menerangkan dengan tepat objek dalam persekitaran sekeliling, termasuk lokasinya,

Seberapa besar penderia 1 inci pada telefon mudah alih Ia sebenarnya lebih besar daripada penderia 1 inci pada kamera Seberapa besar penderia 1 inci pada telefon mudah alih Ia sebenarnya lebih besar daripada penderia 1 inci pada kamera May 08, 2024 pm 06:40 PM

Artikel semalam tidak menyebut "saiz sensor". Disebabkan beberapa isu sejarah*, sama ada kamera atau telefon bimbit, "1 inci" dalam panjang pepenjuru penderia bukanlah 25.4mm. *Apabila bercakap tentang tiub vakum, tidak ada pengembangan di sini. Ia sedikit seperti punggung kuda yang menentukan lebar landasan kereta api. Untuk mengelakkan salah faham, penulisan yang lebih ketat ialah "Jenis 1.0" atau "Jenis1.0". Lebih-lebih lagi, apabila saiz sensor kurang daripada jenis 1/2, taip 1 = 18mm dan apabila saiz sensor lebih besar daripada atau sama dengan jenis 1/2, taip 1 =

Artikel ini sudah cukup untuk anda membaca tentang pemanduan autonomi dan ramalan trajektori! Artikel ini sudah cukup untuk anda membaca tentang pemanduan autonomi dan ramalan trajektori! Feb 28, 2024 pm 07:20 PM

Ramalan trajektori memainkan peranan penting dalam pemanduan autonomi Ramalan trajektori pemanduan autonomi merujuk kepada meramalkan trajektori pemanduan masa hadapan kenderaan dengan menganalisis pelbagai data semasa proses pemanduan kenderaan. Sebagai modul teras pemanduan autonomi, kualiti ramalan trajektori adalah penting untuk kawalan perancangan hiliran. Tugas ramalan trajektori mempunyai timbunan teknologi yang kaya dan memerlukan kebiasaan dengan persepsi dinamik/statik pemanduan autonomi, peta ketepatan tinggi, garisan lorong, kemahiran seni bina rangkaian saraf (CNN&GNN&Transformer), dll. Sangat sukar untuk bermula! Ramai peminat berharap untuk memulakan ramalan trajektori secepat mungkin dan mengelakkan perangkap Hari ini saya akan mengambil kira beberapa masalah biasa dan kaedah pembelajaran pengenalan untuk ramalan trajektori! Pengetahuan berkaitan pengenalan 1. Adakah kertas pratonton teratur? A: Tengok survey dulu, hlm

SIMPL: Penanda aras ramalan gerakan berbilang ejen yang mudah dan cekap untuk pemanduan autonomi SIMPL: Penanda aras ramalan gerakan berbilang ejen yang mudah dan cekap untuk pemanduan autonomi Feb 20, 2024 am 11:48 AM

Tajuk asal: SIMPL: ASimpleandEfficientMulti-agentMotionPredictionBaselineforAutonomousDriving Paper pautan: https://arxiv.org/pdf/2402.02519.pdf Pautan kod: https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/SIMPL Unit pengarang: Universiti Sains Hong Kong dan Teknologi Idea Kertas DJI: Kertas kerja ini mencadangkan garis dasar ramalan pergerakan (SIMPL) yang mudah dan cekap untuk kenderaan autonomi. Berbanding dengan agen-sen tradisional

See all articles