钛媒体科股早知道:自动驾驶+人型机器人,该重要器件为感知的基础和核心
重写后的内容:重要要闻一:自动驾驶和人型机器人,这两个领域的重要组成部分是感知技术的基础和核心
机构指出,GNSS/IMU的组合导航系统,可充分发挥GNSS长期高精度性能和IMU短期高精度性能的优势,为自动驾驶汽车提供连续、高精度和高可靠的位置信息。MEMS IMU作为一个重要的传感器应用领域,随着智能化、自动化等领域的不断拓展和应用,其市场前景十分广阔。
MEMS惯性传感器是指使用MEMS工艺制造的惯性传感器。与传统工艺制造的传感器相比,MEMS器件具有体积小、重量轻、成本低、功耗低、可靠性高、适于批量生产、易于集成和智能化等特点。因此,在航空航天、石油化工、汽车、船舶、消费电子、医疗等领域广泛应用。高性能的MEMS惯性传感器包括MEMS陀螺仪、MEMS加速度计和MEMS惯性测量单元(IMU)。它们都由一个微机械(MEMS)芯片和一个专用控制电路(ASIC)芯片组成,并通过惯性技术来感知物体的运动姿态和轨迹。MEMS传感器无处不在,目前占据全球传感器出货量的54%。此外,智能机器人将具备计算机视觉、自然语言处理、动作规划和控制等功能,并能进行语音交互、行走和执行复杂任务等与物理世界的互动。而实现这些感知的基础和核心就是传感器。华安证券认为,机器人领域对MEMS传感器具有巨大的潜力
必读要闻二:仪器厂商将有望在未来2年受益于市场的快速放量
青海省科技厅推进大型科研仪器共享服务平台建设,完善系统业务功能。平台新增仪器共享服务开放率、共享率、利用率、好评率数据模型,补充订单数据统计分析报表和移动端小程序等功能,实现多样化数据统计和业务报表展示,进一步推进政策实施,完善基础数据,促进大型科研仪器资源共享。
9月1日,工信部等部门发布了一份文件,旨在扩大有效投资,并致力于扩大对工业母机、仪器仪表、制药装备、工业机器人等产品的需求。此前,国家发展改革委推出了教育强国推进工程,为改善职业学校的办学条件提供了资金支持。中信证券的研报认为,在此之前推出的贴息政策的叠加效应下,国内仪器厂商有望在未来两年受益于市场的快速增长
全球首个必读要闻:三星与高通成功实现了5G载波聚合连接的模式
据媒体报道,高通技术公司和三星电子最近宣布,他们成功实现了全球首个在FDD频段上同时运行两个上行载波和四个下行载波的5G载波聚合(CA)连接。这一成果展示了他们合作带来的领先优势,为提升未来5G性能和灵活性铺平了道路
据信达证券研报指出,5G技术是数字经济发展的基石。新兴科技应用,如人工智能和智能制造,有望推动计算能力的大幅增长。只有具备“大带宽、低时延、高可靠性”特点的5G技术,才能满足数字经济发展的需求,因此对5G的投资势在必行。工业互联网和智能制造等领域也是数字时代的核心组成部分。5G技术的更大容量和更高速度可以支持更多设备和传感器的连接,开启万物互联的新时代
重要新闻四:“一带一路”订单增多,长三角地区外贸表现出强大的韧性
七月份以前,长三角地区的外贸进出口总值约为8.6万亿元,约占全国进出口总值的36.54%。数据显示,长三角地区的出口产品结构不断优化,对于共建“一带一路”国家的进出口数据尤为突出,成为外贸出口的新增长点。其中,上海市在一至七月份对于共建“一带一路”国家的进出口增长了3%,占比为22.1%;安徽省对于共建“丝绸之路经济带”和“21世纪海上丝绸之路”国家的进出口总值达到了1509.3亿元,同比增长了27.3%,占比为33.5%
在全球贸易投资放缓、外部环境复杂严峻的背景下,长三角的外贸企业正在努力应对逆境。据报道,已经有来自90多个国家的代表确认将出席今年10月在北京举办的第三届“一带一路”国际合作高峰论坛。分析师认为,“一带一路”沿线的贸易增长潜力巨大。今年以来,我国与沿线国家的贸易保持了较快的增长,并且预计在取得丰硕成果的基础上,将出台更多的政策支持
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需要重新写作的是:2023年09月13日
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写在前面&笔者的个人理解三维Gaussiansplatting(3DGS)是近年来在显式辐射场和计算机图形学领域出现的一种变革性技术。这种创新方法的特点是使用了数百万个3D高斯,这与神经辐射场(NeRF)方法有很大的不同,后者主要使用隐式的基于坐标的模型将空间坐标映射到像素值。3DGS凭借其明确的场景表示和可微分的渲染算法,不仅保证了实时渲染能力,而且引入了前所未有的控制和场景编辑水平。这将3DGS定位为下一代3D重建和表示的潜在游戏规则改变者。为此我们首次系统地概述了3DGS领域的最新发展和关

昨天面试被问到了是否做过长尾相关的问题,所以就想着简单总结一下。自动驾驶长尾问题是指自动驾驶汽车中的边缘情况,即发生概率较低的可能场景。感知的长尾问题是当前限制单车智能自动驾驶车辆运行设计域的主要原因之一。自动驾驶的底层架构和大部分技术问题已经被解决,剩下的5%的长尾问题,逐渐成了制约自动驾驶发展的关键。这些问题包括各种零碎的场景、极端的情况和无法预测的人类行为。自动驾驶中的边缘场景"长尾"是指自动驾驶汽车(AV)中的边缘情况,边缘情况是发生概率较低的可能场景。这些罕见的事件

0.写在前面&&个人理解自动驾驶系统依赖于先进的感知、决策和控制技术,通过使用各种传感器(如相机、激光雷达、雷达等)来感知周围环境,并利用算法和模型进行实时分析和决策。这使得车辆能够识别道路标志、检测和跟踪其他车辆、预测行人行为等,从而安全地操作和适应复杂的交通环境.这项技术目前引起了广泛的关注,并认为是未来交通领域的重要发展领域之一。但是,让自动驾驶变得困难的是弄清楚如何让汽车了解周围发生的事情。这需要自动驾驶系统中的三维物体检测算法可以准确地感知和描述周围环境中的物体,包括它们的位置、

一先导与重点文章主要介绍自动驾驶技术中几种常用的坐标系统,以及他们之间如何完成关联和转换,最终构建出统一的环境模型。这里重点理解自车到相机刚体转换(外参),相机到图像转换(内参),图像到像素有单位转换。3d向2d转换会有相应的畸变,平移等。重点:自车坐标系相机机体坐标系需要被重写的是:平面坐标系像素坐标系难点:要考虑图像畸变,去畸变和加畸变都是在像平面上去补偿二简介视觉系统一共有四个坐标系:像素平面坐标系(u,v)、图像坐标系(x,y)、相机坐标系()和世界坐标系()。每种坐标系之间均存在联系,

轨迹预测在自动驾驶中承担着重要的角色,自动驾驶轨迹预测是指通过分析车辆行驶过程中的各种数据,预测车辆未来的行驶轨迹。作为自动驾驶的核心模块,轨迹预测的质量对于下游的规划控制至关重要。轨迹预测任务技术栈丰富,需要熟悉自动驾驶动/静态感知、高精地图、车道线、神经网络架构(CNN&GNN&Transformer)技能等,入门难度很大!很多粉丝期望能够尽快上手轨迹预测,少踩坑,今天就为大家盘点下轨迹预测常见的一些问题和入门学习方法!入门相关知识1.预习的论文有没有切入顺序?A:先看survey,p

目标检测在自动驾驶系统当中是一个比较成熟的问题,其中行人检测是最早得以部署算法之一。在多数论文当中已经进行了非常全面的研究。然而,利用鱼眼相机进行环视的距离感知相对来说研究较少。由于径向畸变大,标准的边界框表示在鱼眼相机当中很难实施。为了缓解上述描述,我们探索了扩展边界框、椭圆、通用多边形设计为极坐标/角度表示,并定义一个实例分割mIOU度量来分析这些表示。所提出的具有多边形形状的模型fisheyeDetNet优于其他模型,并同时在用于自动驾驶的Valeo鱼眼相机数据集上实现了49.5%的mAP

最近一个月由于众所周知的一些原因,非常密集地和行业内的各种老师同学进行了交流。交流中必不可免的一个话题自然是端到端与火爆的特斯拉FSDV12。想借此机会,整理一下在当下这个时刻的一些想法和观点,供大家参考和讨论。如何定义端到端的自动驾驶系统,应该期望端到端解决什么问题?按照最传统的定义,端到端的系统指的是一套系统,输入传感器的原始信息,直接输出任务关心的变量。例如,在图像识别中,CNN相对于传统的特征提取器+分类器的方法就可以称之为端到端。在自动驾驶任务中,输入各种传感器的数据(相机/LiDAR

原标题:SIMPL:ASimpleandEfficientMulti-agentMotionPredictionBaselineforAutonomousDriving论文链接:https://arxiv.org/pdf/2402.02519.pdf代码链接:https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/SIMPL作者单位:香港科技大学大疆论文思路:本文提出了一种用于自动驾驶车辆的简单高效的运动预测基线(SIMPL)。与传统的以代理为中心(agent-cent
