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.

Ra-đa tân quý ru-tơ cổ vũ công nghệ hoàn thành gần tỷ nhân dân tệ vòng A tài chính

Geisers đã biết rằng RAYZ công nghệ trực tuyến trực thăng, sau khi nhận được quỹ tài trợ 4 chiều mới 100 triệu thiên thần vòng tài chính năm 2022, đã hoàn thành gần 100 triệu vòng tài chính vòng A gần đây. Vòng tài trợ này được dẫn đầu bởi trung tâm tập hợp các đầu tư, mon-tong vốn, bay vốn, đầu tư qiandao, qi yuchuang giành chiến thắng và các tham gia vào đầu tư.

Các công nghệ nghệ, được thành lập vào năm 2019, là một doanh nghiệp phát triển và sản xuất rađa laser trong nước. Ngoài việc nghiên cứu và phát triển các sản phẩm laser rađa cho AR/VR, robot và các lĩnh vực khác, vào tháng 9 năm nay, nó cũng đã phát hành đầu tiên cho sản xuất hàng loạt ADAS trước và thị trường lái xe thông minh cao cấp cấp độ cao của xe hơi laser rađa Osprey H2.

Vòng tài chính này sau khi hoàn thành, công nghệ dart sẽ tập trung vào nghiên cứu và phát triển sản phẩm quy định xe hơi, công nghiệp hóa và mở rộng thị trường cho xe hơi và thương mại lái xe thông minh, tăng tốc công nghiệp của xe hơi laser radar.

Vào năm 2023, sản xuất hàng loạt của NOA thành phố đặt ra một yêu cầu cao hơn về khả năng nhận thức của phương tiện tự lái. Như là một cảm biến cốt lõi của lái xe cao, rađa trước khi cài đặt sản xuất đã được thực hiện, nhu cầu ứng dụng đang tăng tốc từ "có thể sử dụng" đến "sử dụng" tiến độ.

Sự hiểu biết đơn giản, để nâng cao trải nghiệm lái xe thông minh của người dùng, rađa quan trọng hơn các thông số cấu hình là sự dễ dàng sử dụng và chi phí cho việc phổ biến rộng rãi. Nhưng ngay lúc này, chi phí vẫn là một chủ đề mà ngành công nghiệp rađa không thể tránh được.

Năm nay, Q2, lợi nhuận thô của công nghệ hearsay giảm xuống còn 29.8% từ 46.8% trong cùng kỳ năm ngoái, và sự mất mát tiếp tục gia tăng. Được giải thích bởi ông hauser là do sự gia tăng sản phẩm laser radar ADAS với giá thấp.

Và tốc độ tối đa là 44.1%, 42.4%, -7.4%. Hàng hóa của hai công ty lasdar tiếp tục phát triển, liên tục tuyên bố các dự án trong năm nay, nhưng "đổi giá" dường như là một từ quan trọng trong sự phát triển của ngành công nghiệp lasdar.

Rõ-rô công nghệ, Osprey H2 là một chiếc xe 905nm, nhưng khoảng cách phát hiện (260m @10%), FOV (0, 1 độ x0.2 độ) và các thông số hiệu quả hơn 1550nm laser radar sản phẩm gần như không có khoảng cách.

Được biết đến, so với các sản phẩm chính tương tự như 905nm, Osprey H2 nhận và nhận hệ thống đã giảm hơn 30 phần trăm số lượng các thiết bị quang điện lõi sử dụng, so với các sản phẩm laser radar 1550nm, Osprey H2 đạt được hơn 60 phần trăm chi phí giảm.

Osprey H2 thiết kế với kích thước nhỏ; Hình ảnh nguồn gốc: nghệ thuật trực tuyến trực thăng

Dữ liệu công nghiệp cho thấy rằng các mô-đun thu phát chiếm 60% chi phí của rađa phân lập, và trong các chi phí của rađa đa phổ biến trên thị trường, chi phí của mô-đun thu phát là khoảng một phần ba. Từ quan điểm hiệu quả, độ chính xác của rađa, điểm tần số, khoảng cách, khối lượng và các chỉ số hiệu suất khác chủ yếu được xác định bởi các mô-đun nhận và nhận, độ tin cậy được xác định bởi các mô-đun quét.

Do đó, bộ tích hợp chip được xem là con đường chính của hệ thống rada. Lấy ông ta làm ví dụ, bắt đầu thành lập một đội chip vào năm 2017, năm 2020 đã ra mắt một sản phẩm laser rađa với một thế hệ đầu tiên của chip tự nghiên cứu. Trước đó, weilai đã đăng bài "Yang jian" đầu tiên trên sa mạng. mục đích là tiết kiệm được một trăm đô la cho mỗi cây.

Năm ngoái, trung quốc cổ động viên và CEO của nghệ thuật dart, Chen ruxin cho biết trong một cuộc phỏng vấn, công ty đang phát triển một chip nền tảng có thể nhận và nhận laser. Phát ra con chip này có nghĩa là rađa laser có thể bán dưới 100 đô la.

Làm thế nào mà một nhà cung cấp xe hơi lại từ chối nếu nó hoạt động tốt hơn và nhỏ hơn, cùng với khả năng sản xuất hàng loạt? Trên thực tế, đó là con đường mà ngành công nghiệp rađa cần để sản xuất hàng loạt trên quy mô lớn.

Về hạt giống được tìm thấy.

Sản phẩm hạt của công ty khai thác ô tô, mục đích là để tạo ra một liên kết giữa các doanh nghiệp mới, các đối tác sinh thái trong chuỗi công nghiệp và các tổ chức đầu tư, chính phủ địa phương của nền tảng dịch vụ, cung cấp năng lượng cho các chiều cao và hạ nguồn của chuỗi công nghiệp. Kể từ khi bắt đầu, đã làm việc để khai thác các công ty, công nghệ tốt, mô hình kinh doanh tốt trong làn sóng thay đổi xe hơi điện thông minh có một tác động quan trọng và lãnh đạo cho ngành công nghiệp, thúc đẩy sự phát triển của lực lượng đổi mới trong ngành công nghiệp ô tô.

Theo thống kê của công ty gm, gần như tất cả các công ty mới đã kết nối thành công với các nguồn tài nguyên sinh thái của chuỗi công nghiệp. Trong tương lai, với sự phát triển nhanh chóng của trí thông minh và điện hoá, cho xe ô tô tưởng tượng vô hạn trong cùng một thời gian, liên tục tái tạo chuỗi công nghiệp xe ô tô, hạt phát hiện mục sẽ tiếp tục tập trung vào "tuyere" đường đua, tiếp tục cho sức mạnh của sự đổi mới công nghiệp.

+좋아하는 뉴스 커뮤니케이션을 선택하십시오. 여기를 클릭하십시오!