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鈦媒體科股早知道:自動駕駛+人型機器人,重要裝置為感知的基礎與核心

Sep 17, 2023 am 11:53 AM
自動駕駛 感知 人類機器人

鈦媒體科股早知道:自動駕駛+人型機器人,重要裝置為感知的基礎與核心

重寫後的內容:重要要聞一:自動駕駛和人型機器人,這兩個領域的重要組成部分是感知技術的基礎和核心

機構指出,GNSS/IMU的組合導航系統,可充分發揮GNSS長期高精度性能和IMU短期高精度性能的優勢,為自動駕駛汽車提供連續、高精度和高可靠的位置資訊。 MEMS IMU作為一個重要的感測器應用領域,隨著智慧化、自動化等領域的不斷拓展和應用,其市場前景十分廣闊。

MEMS慣性感測器是指使用MEMS製程製造的慣性感測器。與傳統製程製造的感測器相比,MEMS裝置具有體積小、重量輕、成本低、功耗低、可靠性高、適於大量生產、易於整合和智慧化等特點。因此,在航空航太、石油化工、汽車、船舶、消費性電子、醫療等領域廣泛應用。高性能的MEMS慣性感測器包括MEMS陀螺儀、MEMS加速度計和MEMS慣性測量單元(IMU)。它們都由一個微機械(MEMS)晶片和一個專用控制電路(ASIC)晶片組成,並透過慣性技術來感知物體的運動姿態和軌跡。 MEMS感測器無所不在,目前佔據全球感測器出貨量的54%。此外,智慧機器人將具備電腦視覺、自然語言處理、動作規劃和控制等功能,並能進行語音互動、行走和執行複雜任務等與物理世界的互動。而實現這些感知的基礎和核心就是感測器。華安證券認為,機器人領域對MEMS感測器具有巨大的潛力

必讀要聞二:儀器廠商將可望在未來2年受益於市場的快速放量

青海省科技廳推動大型科學研究儀器共享服務平台建設,完善系統業務功能。平台新增儀器共享服務開放率、共享率、使用率、好評率數據模型,補充訂單數據統計分析報表和移動端小程序等功能,實現多樣化數據統計和業務報表展示,進一步推進政策實施,完善基礎數據,促進大型科學研究儀器資源分享。

9月1日,工信部等部門發布了一份文件,旨在擴大有效投資,並致力於擴大對工業母機、儀器儀表、製藥裝備、工業機器人等產品的需求。此前,國家發展改革委推出了教育強國推進工程,為改善職業學校的辦學條件提供了資金支持。中信證券的研報認為,在此先前推出的貼息政策的疊加效應下,國內儀器廠商預計在未來兩年受益於市場的快速成長

全球首個必讀要聞:三星與高通成功實現了5G載波聚合連接的模式

據媒體報導,高通技術公司和三星電子最近宣布,他們成功實現了全球首個在FDD頻段上同時運行兩個上行載波和四個下行載波的5G載波聚合(CA)連接。這項成果展現了他們合作帶來的領先優勢,為提升未來5G效能和靈活性鋪平了道路

據信達證券研報指出,5G技術是數位經濟發展的基石。新興科技應用,如人工智慧和智慧製造,可望推動運算能力的大幅成長。只有具備「大頻寬、低時延、高可靠性」特性的5G技術,才能滿足數位經濟發展的需求,因此對5G的投資勢在必行。工業互聯網和智慧製造等領域也是數位時代的核心組成部分。 5G技術的更大容量和更高速度可以支援更多設備和感測器的連接,開啟萬物互聯的新時代

重要新聞四:「一帶一路」訂單增多,長三角地區外貿展現出強大的韌性

七月以前,長三角地區的外貿進出口總值約為8.6兆元,約佔全國進出口總值的36.54%。數據顯示,長三角地區的出口產品結構不斷優化,對於共建「一帶一路」國家的進出口數據尤為突出,成為外貿出口的新增長點。其中,上海市在一至七月對於共建「一帶一路」國家的進出口成長了3%,佔比為22.1%;安徽省對於共建「絲路經濟帶」和「21世紀海上絲綢之路「國家的進出口總值達到了1509.3億元,年增了27.3%,佔比為33.5%

在全球貿易投資放緩、外部環境複雜嚴峻的背景下,長三角的外貿企業正努力應對逆境。據報道,已經有來自90多個國家的代表確認將出席今年10月在北京舉辦的第三屆「一帶一路」國際合作高峰論壇。分析師認為,「一帶一路」沿線的貿易成長潛力巨大。今年以來,我國與沿線國家的貿易保持了較快的增長,並且預計在取得豐碩成果的基礎上,將出台更多的政策支持

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需要重新寫作的是:2023年09月13日

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寫在前面&筆者的個人理解三維Gaussiansplatting(3DGS)是近年來在顯式輻射場和電腦圖形學領域出現的一種變革性技術。這種創新方法的特點是使用了數百萬個3D高斯,這與神經輻射場(NeRF)方法有很大的不同,後者主要使用隱式的基於座標的模型將空間座標映射到像素值。 3DGS憑藉其明確的場景表示和可微分的渲染演算法,不僅保證了即時渲染能力,而且引入了前所未有的控制和場景編輯水平。這將3DGS定位為下一代3D重建和表示的潛在遊戲規則改變者。為此我們首次系統性地概述了3DGS領域的最新發展與關

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昨天面試被問到了是否做過長尾相關的問題,所以就想著簡單總結一下。自動駕駛長尾問題是指自動駕駛汽車中的邊緣情況,即發生機率較低的可能場景。感知的長尾問題是目前限制單車智慧自動駕駛車輛運行設計域的主要原因之一。自動駕駛的底層架構和大部分技術問題已經解決,剩下的5%的長尾問題,逐漸成了限制自動駕駛發展的關鍵。這些問題包括各種零碎的場景、極端的情況和無法預測的人類行為。自動駕駛中的邊緣場景"長尾"是指自動駕駛汽車(AV)中的邊緣情況,邊緣情況是發生機率較低的可能場景。這些罕見的事件

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0.寫在前面&&個人理解自動駕駛系統依賴先進的感知、決策和控制技術,透過使用各種感測器(如相機、光達、雷達等)來感知周圍環境,並利用演算法和模型進行即時分析和決策。這使得車輛能夠識別道路標誌、檢測和追蹤其他車輛、預測行人行為等,從而安全地操作和適應複雜的交通環境。這項技術目前引起了廣泛的關注,並認為是未來交通領域的重要發展領域之一。但是,讓自動駕駛變得困難的是弄清楚如何讓汽車了解周圍發生的事情。這需要自動駕駛系統中的三維物體偵測演算法可以準確地感知和描述周圍環境中的物體,包括它們的位置、

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一先導與重點文章主要介紹自動駕駛技術中幾種常用的座標系統,以及他們之間如何完成關聯與轉換,最終建構出統一的環境模型。這裡重點理解自車到相機剛體轉換(外參),相機到影像轉換(內參),影像到像素有單位轉換。 3d向2d轉換會有對應的畸變,平移等。重點:自車座標系相機機體座標系需要被重寫的是:平面座標系像素座標系難點:要考慮影像畸變,去畸變和加畸變都是在像平面上去補償二簡介視覺系統一共有四個座標系:像素平面座標系(u,v)、影像座標系(x,y)、相機座標系()與世界座標系()。每種座標系之間均有聯繫,

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