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AI杀进快递业 可识别红绿灯的菜鸟无人车上路了!

2018-04-18 19:06 | 浙江新闻客户端 | 记者 李知政 通讯员 张泽民

随着包裹需求量的急剧上升,以及我国劳动人口的下降,无人物流车成为大势所趋。18日,菜鸟向媒体开放了路测实况,让大家感受了一把无人车送快递的未来场景。

体验中,记者见识到了菜鸟无人车的厉害之处:这款名为“基普拉斯”的无人车既能按规划路线自动驾驶,又能自动识别交通信号灯,而且,在行人、自行车、三轮车突然无缝式的窜到无人车面前,它还能采取紧急制动,避免撞击。菜鸟ET物流实验室算法团队负责人陈俊波受访时表示,菜鸟无人车量产商用在即,年内将全面进入末端进行配送。

对于激光雷达全景分割的传统点云聚类方法的技术总结与评测

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摘要

ROS系统实现Canny边缘检测

ROS系统介绍

机器人运行系统(Robot Operating System,ROS)是机器人领域的开源开发框架,提供通信中间件、工具链和算法库,支持模块化开发,适用于无人机、机械臂等平台。其核心优势包括分布式通信(话题/服务)、仿真工具(Gazebo/Rviz)及全球开发者生态,成为科研和工业原型开发的主流工具,被称为机器人开发领域的“安卓系统”。ROS并非完整操作系统,需依赖Linux/Windows运行,标准版实时性有限,而ROS 2通过DDS通信提升了实时性和安全性。

给自动驾驶AI搞个“外挂”,显著提升运动状态判别力丨CVPR开源

萧箫 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

只需“100K大小的外挂”,就能让自动驾驶AI识别

平均7倍实测加速,MIT提出高效、硬件友好的三维深度学习方法

机器之心发布

机器之心编辑部

随着三维深度学习越来越成为近期研究的热点,基于栅格化的数据处理方法也越来越受欢迎。但这种处理方法往往受限于高分辨下巨大的内存和计算开销,因此麻省理工学院 HAN Lab 的研究者提出利用 Point-Voxel CNN 来实现高效的三维深度学习,同时能够避免巨大的数据访问开销并很好地提升了局部性。该论文已被 NeurIPS 2019 接收为 Spotlight Presentation。

达摩院再获自动驾驶权威测评第一,车辆可识别厘米级障碍物

5月8日,在自动驾驶权威数据集Semantic KITTI上,达摩院凭借全新算法在“单帧3D点云语义分割”排行榜获得第一。该技术用于达摩院的无人物流车后,大幅提升了车辆的环境精细化理解能力,使车辆能够识别“厘米级”障碍物。

KITTI数据集是全球最权威的自动驾驶计算机算法评测数据集,为促进基于激光的语义分割研究,KITTI推出了细分数据集Semantic KITTI,通过全类别分割平均交并比(mIOU)和整体准确率(accuracy)两大指标,考察参赛者的技术能力。达摩院团队在两项指标的评比中均拿下第一。

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