


Laluan Kereta Bawah Tanah Beijing 12 memulakan operasi percubaan tanpa beban, dilengkapi dengan fungsi tanpa pemandu automatik sepenuhnya
Berita dari laman web ini pada 20 Mac, menurut Beijing Evening News, Beijing Metro Line 12 telah menyelesaikan penyahpepijatan kereta api, mencapai akses trek, akses elektrik, akses isyarat dan akses komunikasi, dan berjaya menyelesaikan gelongsor sejuk dan panas ujian keseluruhan baris. Kesemua 42 kereta api bawah tanah di Laluan 12 telah tiba di bahagian tersebut dan akan memulakan operasi percubaan tanpa muatan selama tidak kurang daripada 3 bulan. Mengikut rancangan itu, Talian 12 akan dimasukkan ke dalam operasi percubaan dalam tahun ini.

Laluan Metro 12 ialah laluan transit rel terutamanya terletak di timur-barat di sepanjang Jalan Lingkaran Ketiga Utara Ia adalah kira-kira 30 kilometer dan mempunyai 21 stesen yang merangkumi empat daerah pentadbiran Haidian, Xicheng, Dongcheng dan Chaoyang, menghubungkan Ia telah merangkumi kawasan kediaman, kawasan komersial dan kawasan berfungsi penting seperti Century City, Shuangyushu, Kuil Dazhong, Beitaipingzhuang, Madian, Anzhen, Sanyuanqiao, Jiuxianqiao, Dongba dan kawasan lain.
Menurut pemahaman kami, operasi percubaan tanpa beban merujuk kepada ujian komprehensif dan pengesahan kenderaan, bekalan kuasa, isyarat dan sistem lain, dan pada masa yang sama, aliran masuk penuh antara orang dan peralatan, sistem dan sistem. Talian boleh digunakan hanya selepas lulus operasi percubaan tanpa beban, operasi percubaan mengikut lukisan, penerimaan siap dan penilaian operasi.
Dilaporkan bahawa Metro Line 12 pada mulanya telah melaksanakan fungsi tanpa pemandu automatik sepenuhnya.
Atas ialah kandungan terperinci Laluan Kereta Bawah Tanah Beijing 12 memulakan operasi percubaan tanpa beban, dilengkapi dengan fungsi tanpa pemandu automatik sepenuhnya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



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.

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

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,

Artikel perintis dan utama pertama terutamanya memperkenalkan beberapa sistem koordinat yang biasa digunakan dalam teknologi pemanduan autonomi, dan cara melengkapkan korelasi dan penukaran antara mereka, dan akhirnya membina model persekitaran bersatu. Fokus di sini adalah untuk memahami penukaran daripada kenderaan kepada badan tegar kamera (parameter luaran), penukaran kamera kepada imej (parameter dalaman) dan penukaran unit imej kepada piksel. Penukaran daripada 3D kepada 2D akan mempunyai herotan, terjemahan, dsb. Perkara utama: Sistem koordinat kenderaan dan sistem koordinat badan kamera perlu ditulis semula: sistem koordinat satah dan sistem koordinat piksel Kesukaran: herotan imej mesti dipertimbangkan Kedua-dua penyahherotan dan penambahan herotan diberi pampasan pada satah imej. 2. Pengenalan Terdapat empat sistem penglihatan secara keseluruhannya: sistem koordinat satah piksel (u, v), sistem koordinat imej (x, y), sistem koordinat kamera () dan sistem koordinat dunia (). Terdapat hubungan antara setiap sistem koordinat,

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

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

Ditulis di hadapan & titik permulaan Paradigma hujung ke hujung menggunakan rangka kerja bersatu untuk mencapai pelbagai tugas dalam sistem pemanduan autonomi. Walaupun kesederhanaan dan kejelasan paradigma ini, prestasi kaedah pemanduan autonomi hujung ke hujung pada subtugas masih jauh ketinggalan berbanding kaedah tugasan tunggal. Pada masa yang sama, ciri pandangan mata burung (BEV) padat yang digunakan secara meluas dalam kaedah hujung ke hujung sebelum ini menyukarkan untuk membuat skala kepada lebih banyak modaliti atau tugasan. Paradigma pemanduan autonomi hujung ke hujung (SparseAD) tertumpu carian jarang dicadangkan di sini, di mana carian jarang mewakili sepenuhnya keseluruhan senario pemanduan, termasuk ruang, masa dan tugas, tanpa sebarang perwakilan BEV yang padat. Khususnya, seni bina jarang bersatu direka bentuk untuk kesedaran tugas termasuk pengesanan, penjejakan dan pemetaan dalam talian. Di samping itu, berat

Menurut berita dari laman web ini pada 26 Mei, jam 12 tengah hari ini, Jalan Lingkaran Selatan Guangzhou-Foshan dan Intercity Bandar Foshan-Dongguan akan dibuka secara rasmi untuk operasi pada masa itu, ia akan disambungkan dari hujung ke hujung Intercity Foshan-Zhaozhou yang telah dibuka dan Intercity Dongguan-Huizhou, membentuk garisan yang merentasi Guangzhou, Terdapat 258 kilometer "kereta api bawah tanah" merentas bandar di lima bandar: Foshan, Zhaoqing, Dongguan dan Huizhou. ▲Sumber gambar akaun awam "Guangdong Intercity", selepas pembukaan dua laluan antara bandar di bawah, jarak tempuh kereta api antara bandar yang dikendalikan oleh Guangzhou Metro Group akan mencapai 318.6 kilometer, dengan Stesen Panyu sebagai pusat dan Guangzhou Intercity di barat, di timur ialah Guanghui Intercity, menghubungkan Guangzhou, Foshan, Zhaoqing, Dongguan dan Huizhou. Terdapat 39 stesen di seluruh laluan, termasuk 5 di Guangzhou, 9 di Foshan, 6 di Zhaoqing, 12 di Dongguan, dan 7 di Huizhou Kelajuan kereta api maksimum ialah 200 kilometer sejam. Laman web ini merangkumi pelbagai bahagian
