人工智能

  • LeCun:概率论无法实现真正AI,我们要退回原点重新开始

    詹士 Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 马库斯又开炮了,直指LeCun最新一篇采访。 「LeCun所说的一切,我之前几乎逐字逐句都说过。」 「大部分内容就在2018年一篇论文中,而LeCun当时还嘲笑,大部分内容是错误的」。 同样在Twitter上,马库斯也发布数十条相关主题推文,还是针对LeCun的这篇内容,引发不少业内人关注。 目…

    2022年9月29日
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  • 【04】-01为什么需要四颗卫星才能定位

    关于什么是GPS我们就不赘述了,可以参考【04】无人驾驶的定位(Localization)一文。今天我们来讲讲GPS定位为什么需要4颗近地卫星才行,而不是3颗。 我们先来看一个数学问题,从数学逻辑上来讲,我们知道卫星到地面某点的距离,以该距离为半径,以卫星位置为球心画球,此时需要三个卫星,也就是三个球体就可以得到两个交点,如下图所示: 卫星1的坐标:(x1,…

    2022年8月9日
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  • 【07】无人驾驶的规划

    1.规划简介 在规划中,我们通过结合高精度地图、定位和预测来构建车辆轨迹。规划分为两部分,一部分为宏观规划,我们称为路线规划,另一部分是微观规划,我们称为轨迹规划。 1.1 路线规划 规划的第一步是路线规划,侧重于表达如何从地图上的一点前往另一点,在进行路径规划时,将地图数据作为输入,并输出可行驶的路径,手机导航的路径规划就是一个常见的例子,更具体的,我们从…

    2021年12月13日
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  • 【03】高精度地图

    1.高精度地图(HD map) 我们先回忆回忆,在你开车的时候,你打开地图导航,它会给你推荐几条合适的路径,甚至有些时候它可以显示这些道路是否拥堵,道路的限速甚至是交通管制信息,在得到这些信息之后,结合你自己大脑对环境的判断,就可以控制车辆的驾驶了,这种地图就是被我们熟知的导航地图。 但是对于无人驾驶而言,这其实是不够的,因为无人驾驶车辆缺乏人类驾驶员固有的…

    2021年10月22日
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  • 【06】无人驾驶的预测

    1.简介 无人车在与多物体之间穿梭行驶,这些物体本身就是一直在移动的,比如汽车、自行车、行人等,无人车需要预测这些物体的行为,来帮助无人车做出最佳的决策。通常情况会生成一条路径来预测一个物体的行动轨迹,看下边这辆车,它所在的车道是匝道,并且在入口处有右转和减速的趋势,此时我们就可以判断他大概率是要下匝道了,因此车辆前方的箭头就是我们为车辆生成的一条预测轨迹。…

    2021年9月22日
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  • 【05】无人驾驶的感知(Perception)

    在我们驾驶车辆的时候,我们通过眼睛来判断车辆的速度、车道位置以及转弯的位置。在无人驾驶中,我们使用摄像头和传感器来作为眼睛感知周围的环境,这个过程中会使用大量的计算机视觉的技术,这计算机视觉中最广泛使用的方法就是CNN,即卷积神经网络,接下来我们就来了解一下无人驾驶的眼睛吧。 1.计算机视觉 1.1 简述 人类可以通过观察直接看到周围世界中的物体,我们可以轻…

    2021年9月17日
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  • 【04】无人驾驶的定位(Localization)

    今天我们来了解无人驾驶车辆如何以厘米级别的精度进行定位。 1.无人驾驶的定位 定位是让无人驾驶车知道自身确切位置的方法。在我们日常生活中,我们一直是使用手机GPS来确定自己的位置的,但是对于无人车而言,GPS的定位是不够精确的,不精确性体现在两个方面,一个是精度,民用的GPS精度通常会在几米,我们在地图上经常看到我们的定位在河里。另一个就是效率,通常GPS定…

    2021年8月22日
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  • 【02】百度Apollo技术框架介绍

    上一节我们初步介绍了什么是无人驾驶,无人驾驶由哪些模块组成,今天我们就以百度Apollo为例,讲讲无人驾驶的技术架构。 1.Apollo架构 先来看一张百度Apollo技术框架图: 可以看到该架构分为四层,其中除了Cloud Service Platform部分是运行在云端的,其他的都是车端的系统。  Open Software Platform&…

    2021年8月16日
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  • 【01】什么是无人驾驶

    1.为什么需要无人驾驶 传统驾驶安全隐患很多: 全球每年有超过100万人死于交通事故,与人类驾驶员相比,无人驾驶有很多优势,比如无人驾驶不会疲劳、不会酒驾、也不会分心。 驾驶学习周期长: 人类开车需要学习,而无人驾驶并不都需要经历从0到1的学习过程。特别是一些大型车辆或特种作业设备,学习成本更高。 资源浪费严重: 停车资源的稀缺…

    2021年8月15日
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  • 为什么人脑不是预测机器?

    作者 Joseph Fridman、郭瑞东(译者) 转载自集智俱乐部(ID:swarma_org)   预测代替思考:重新审视人的价值 早在2016年,Facebook 的工程师们就可以吹嘘他们的发明每天吞噬数以万亿计的数据点,每秒产生超过600万个预测。毫无疑问,Facebook 的预测引擎现在更加强大,它会无情地推测你的品牌忠诚度、你的渴望和你的愿望。该…

    2021年3月2日
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