幸运快3

幸运快3app

  

LIVE      

Công nghệ tia zero dựa trên kiến trúc nhận thức BEV + người biến hình công nghệ cho phép trí tuệ lái xe toàn cảnh chính xác nhận thức và dự đoán

Môđun cảm nhận là một trong những môđun lái xe thông minh, là một phần quan trọng của việc kết nối thế giới vật lý với bộ não của chiếc xe. Làm thế nào để biến chiếc xe giống như con người, từ "cái nhìn trước mắt" thành "những gì trong đầu" và trở thành "những gì bạn làm", điều này là một thử thách lớn đối với mô hình thuật toán, thuật toán nhận thức BEV (Bird's Eye View) có khả năng tích hợp tốt hơn các đặc điểm đa cảm ứng, nâng cao độ chính xác của nhận thức và dự đoán, Trở thành một giải pháp cho việc lái xe thông minh. 0 tia với công nghệ tự động phát triển của cấu trúc BEV cảm nhận được, thiết kế dựa trên mô hình của công nghệ Transformer nhiều nhiệm vụ huấn luyện và tất cả đều nhận thức LianLu, trong giới hạn thực hiện thành công theo cách tính toán các nguồn tài nguyên động tĩnh vật cản ở những cảm nhận, làn đường dây nhận thức, Freespace, dự đoán quỹ đạo chuyển động vật cản ở những mô hình chờ nhiều nhiệm vụ huấn luyện; Trong khi đó, thông qua các tham chiếu tăng cường, BEV máy bay tăng cường và đào tạo vectơ đa phương hướng và các kỹ thuật khác, hỗ trợ kết quả cảm nhận tổng quát của các trường cực, hiển thị các kết quả cảm nhận cao độ trong một loạt các trường hợp phức tạp; Dựa trên nền tảng mạnh mẽ của dữ liệu đào tạo và mô hình khả năng nhanh chóng lặp lại, để đạt được tình huống đầy đủ của lái xe thông minh nhận thức và dự đoán chính xác, cung cấp cho khách hàng nhanh chóng sản xuất các giải pháp lái xe thông minh.

Kiến trúc BEV hoàn toàn chính xác dựa trên công nghệ Transformer

0 tia cấu trúc BEV nhận thức được sử dụng công nghệ đã giúp một phần cấu trúc mạng lưới trong mạng lưới chia sẻ và nhiệm vụ phát hiện nhiều hơn, kết hợp 6V hình ảnh nóng chảy, mạng lưới không gian mạng lưới, mạng lưới BEV nhận thức và sự hội tụ nhiều nhiệm vụ phát hiện những ý tưởng thiết kế mạng lưới, không chỉ thực hiện chức năng cốt lõi như vật cản kiểm tra, kiểm tra chờ làn đường đường này, Và nâng cao nhận thức freespace qua mạng lưới công cộng BEV occupancy, nâng cao độ chính xác nhận thức về rào cản chung. Người biến hình mô hình đại lý và môi trường dựa trên công nghệ, các đại lý xuất ra chiều dài của quỹ đạo trong tương lai rõ ràng vượt qua phương pháp dựa trên quy tắc truyền thống.

Phát hiện vật cản BEV

Sử dụng phương pháp kết hợp nhiều máy ảnh, nhập hình ảnh của tất cả máy ảnh vào một mạng lưới thần kinh, để tạo ra một bản đồ đặc điểm quan điểm BEV toàn cầu, giảm thiểu thêm bước nhận dạng chướng ngại vật qua máy ảnh.

Phát hiện đường đi BEV

Cấu trúc mạng lưới dự báo topology dựa trên GCN, cải thiện đáng kể độ chính xác nhận làn đường, hỗ trợ toàn cảnh của maw.

BEV dựa trên dự đoán quỹ đạo của Transformer

Kết hợp với người biến hình, thiết kế nhận thức làn đường và dự đoán quỹ đạo của chướng ngại vật động, cải thiện đáng kể khả năng nhận thức và độ tin cậy của hệ thống lái xe thông minh.

Kết quả đầu ra là ủng hộ các cực đoan cảnh FanHua vực nhận thức của, cung cấp kết quả nhận thức chính xác

Độ tin cậy của hệ thống lái xe thông minh là quan trọng trong tất cả các điều kiện phức tạp của đường xá, thời tiết và giao thông. Để giải quyết vấn đề xuất xuất cảm biến của các mô hình cảm biến khác nhau, công nghệ bằng cách sử dụng kỹ thuật tăng cường ngoại biên và BEV máy bay công nghệ, phù hợp với các cảnh cực đoan và bất thường thách thức, tăng cường độ bền vững cao và thích ứng của hệ thống lái xe thông minh trong các cảnh phức tạp, do đó giảm thiểu rủi ro tai nạn. Ngoài ra, để cải thiện thêm chính xác đầu ra của mô hình trong môi trường khắc nghiệt, giới thiệu các phương tiện đào tạo, thông qua sự hướng dẫn của các phương thức khác nhau của dữ liệu, làm cho các mô hình có thể cung cấp các kết quả chính xác hơn trong tất cả các trường hợp phức tạp và cực đoan, bao gồm cả đêm, mưa, tuyết, sương mù và những viễn cảnh xấu, Và những người đi bộ và không phải là xe cộ (bao gồm cả người đi bộ và không phải là xe cộ mặc áo mưa) di chuyển trong giao thông dày đặc.

Công nghệ tăng cường bề mặt BEV

Những nền tảng huấn luyện dữ liệu mạnh mẽ và khả năng lặp lại nhanh chóng các mô hình

Trong lĩnh vực đào tạo dữ liệu, không có tia công nghệ sử dụng ba nguồn dữ liệu như là cơ sở đào tạo của mô hình xe, bao gồm cả đánh dấu tự động và hướng dẫn đánh dấu, dữ liệu mô phỏng và dài đuôi dữ liệu. Thông qua việc giới thiệu công nghệ mô hình lớn, sản xuất các loại dữ liệu giả lập và Corner Case dữ liệu, bao gồm bóng tối, mưa, thùng đặc biệt, biển đường đặc biệt, đèn giao thông đặc biệt, làn đường, biển giao thông, xe ô tô, người đi bộ và nhiều cảnh khác nhau và mục tiêu. Trong môi trường ánh sáng khác nhau, môi trường chặn và thái độ, hoàn thành một liên kết tổng hợp đầy đủ và dữ liệu nhãn kết nối, thành công để khắc phục các vấn đề bổ sung dữ liệu của cảnh dài đuôi, để đảm bảo sự lặp lại hiệu quả của mô hình xe.

Không sử dụng bóng đêm để tạo ra dữ liệu huấn luyện, bỏ lỡ xe hơi

Bằng cách tạo ra dữ liệu từ màn đêm

Mô hình lặp đi lặp lại, đưa vào quá trình phát triển nhanh chóng của Internet và quản lý lối vào, hình thành một hệ thống quản lý nhận thức trực quan độc đáo của công nghệ zero. Tốc độ lặp đi lặp lại đến một phiên bản lớn mỗi tháng, một phiên bản nhỏ mỗi tuần, đã đạt được các chức năng tự động lên và xuống, đường cong lớn vào không có tiếp quản, tự động thay đổi đường vượt qua và đáp xuống, sản phẩm nhận thức và thuật toán hiệu quả cao cho công nghệ zero.

Hiện nay, công nghệ tia zero đã hoàn thành kiến trúc BEV xây dựng trước fusion mạng, và tích cực mở rộng kiến trúc đa phương thức trước fusion, trong tương lai, công nghệ tia zero sẽ kết hợp với dự đoán và lập kế hoạch để hình thành một kết cấu hoàn chỉnh kết cấu kết thúc lái xe tự động, mở rộng cảnh "biên giới" của lái xe trí tuệ, liên tục mang lại giá trị mới cho người dùng.

Hiệp định hợp tác chiến lược giữa công nghệ paolong và xe của wei lai

Ngày 30 tháng 10, công nghệ baolong thông báo rằng công ty đã ký kết hợp tác chiến lược nio-baolong với wei lai xe hơi gần đây.

Theo thông báo, cả hai bên dự định cho các lò xo không khí, thùng chứa khí, hệ thống giám sát áp suất lốp xe (TPMS), cảm biến tốc độ bánh xe, cảm biến lượng ánh sáng và mưa tất cả các chiến lược hợp tác, cảm biến tốc độ vị trí, cảm biến hiện tại, cảm biến gia tốc, máy ảnh sản phẩm và radar sản phẩm hợp tác để thảo luận, Cùng nhau khám phá những cơ hội cho sự hợp tác trong cơ thể và cảm biến môi trường.

Sau khi ký hợp đồng, hai bên cũng sẽ làm sâu hơn các kênh thông tin liên lạc, thiết lập cơ chế trao đổi thường xuyên cao cấp và làm việc, và hợp tác sâu trong các chuỗi cung ứng xe hơi của wei, ít cacbon, kỹ thuật số minh bạch và toàn cầu hóa bốn chiều. Ngoài ra, sự hợp tác trong dòng sản phẩm mạnh mẽ của công nghệ paolon sẽ trở nên chặt chẽ hơn.

Nó được biết rằng, là một công ty ô tô cũ của địa phương, công nghệ paolong ở vị trí đầu tiên của thế giới trong nhiều đường đua, bao gồm cả TPMS, cánh cửa không phao, cân bằng khối, ống xả phân khu vực ba đầu thế giới.

Xe ô tô điện, thông minh tiếp tục tiến sâu hơn, không chỉ môi trường và hệ thống ô tô kiểm soát nhận thức nâng cao, cũng là một điều khiển điện hơn, nhẹ hơn, yên tĩnh của các yêu cầu cao hơn của hệ thống treo, trong xu hướng này, công nghệ paolong những năm này cũng cảm biến + treo như là một đường cong phát triển thứ hai của công ty.

Dựa trên sự tích lũy trong kinh doanh của các công nghệ cao su và khả năng kỹ thuật, baolong công nghệ bắt đầu phát triển các sản phẩm không khí mùa xuân năm 2012, và năm 2021 sản xuất hàng loạt sản phẩm khí treo xe hơi. Hiện nay, công ty là một trong số ít nhà cung cấp các bộ phận treo không khí với một loạt các bộ phận sản xuất đầy đủ các bộ phận treo không khí.

Điều đáng chú ý là trong lĩnh vực kinh doanh cảm biến, công viên sản xuất cảm biến của công nghệ paolon, đầu tư 15 triệu euro vào hungari, sẽ được đưa vào hoạt động trong năm nay, và mở rộng ở nước ngoài.

Hiện nay, các khách hàng hạ nguồn của công ty ngoài wei lai, cũng bao gồm lý tưởng, Volkswagen, Toyota, gm, ford, saic, gió đông, faw, changan, gac, Great Wall, geely và các nhà máy máy chính.

+좋아하는 뉴스 커뮤니케이션을 선택하십시오. 여기를 클릭하십시오!