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自动驾驶定位算法(十五)基于多传感器融合的状态估计(muti-Sensors Fusion)

1、传感器(Sensor)选取

自动驾驶系统中用于状态估计(State Estimation)的常用传感器包括GPS/GNSS、IMU、激光雷达(Lidar)。

状态估计(State Estimation)选用传感器需要考虑哪些因素:

1)误差不相关性。也就是说,用于Sensor Fusion的传感器其中单个传感器(Sensor Measurement)测量失败,不会导致其它传感器(Sensor)由于相同的原因而同时失败。

2)传感器的相互补充性。 比如IMU可以填充GPS两次定位间隔期间的定位输出,用于平滑GPS/GNSS的定位结果;GPS为IMU提供初值,消除I[……]

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Mobileye-Camera Only AV Subsystem

Mobiley视觉子系统(Camera Subsystem)的计算硬件和传感器配置如下:

使用视觉子系统(Camera System)的自动驾驶效果如下:

SuperVision系统

SuperVision是Camera Only系统在ADAS方向的产品化。

Mobileye与吉利合作量产SuperVision ADAS系统。

说明: 本文所有内容都来源于Mobileye CEO Amnon Shashua教授在2021 CES的分享。

YouTube链接:
https://www.youtube.com/watch?v=B7YN[……]

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Mobileye REM地图

为什么需要高精地图

理论上来讲,可以在车载系统检测和获取所有道路信息(可行驶路径、车道优先级、红绿灯与车道的关联关系、车道与人行横道与红绿灯的关系等),但是目前的AI能力无法保证实现很高的MTBF(Mean Time Between Failures, 平均无故障时间),所以需要提前把这些信息都准备好。

高精地图的挑战

规模化-Scale

如果自动驾驶车辆只在一个区域、一个城市、或者几个城市运营,那就不存在规模化的问题。但是2025年之后,自动驾驶会在消费者层面全面落地,用户需要驾车到任意想去的地方,在这种场景下,Scale是一个无法规避的问题。

鲜度-Fre[……]

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NIO Day 2020的一些记录

​昨天跑去门店体验Tesla Model Y,顺便试驾了一下Model 3,现场感受下汽车行业“百年未有之大变革”。一个特别强烈的感觉是,汽车正在经历的类似从”功能手机->智能手机”的升级比预期要来的快的多。作为Tesla的小小…小股东和自动驾驶行业的从业者,第一次切身感受到了历史大趋势的力量,浩浩荡荡,势不可挡。

国内的新能源汽车原本不太能打,各种补助救济换来一堆坑蒙拐骗,引入Tesla之后,似乎全盘皆活,国内”电动三傻”的新车交付量和股价跟坐了火箭似的,翻着个的往上窜…

昨天晚上闲来无事,喽了一眼NIO Day 2020的直播,顺便了解一些电动汽车最前沿动向。

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Python-UTM坐标与经纬度(WGS84)坐标转换

pyproj是一个非常好用的地图投影和坐标转换库。

构造Transformer

CRS(Coordinate Reference System)用于指定转换的源坐标系和目标坐标系。4326、32650是坐标系的唯一编号(WKID,Well Known ID),4326对应的就是WGS84地理坐标系统,32650对应WGS_1984_UTM_Zone_51N。

如果对自己需要进行转换的坐标系的WKID不了解,可以从以下两个网站进行查询:

地理坐标系WKID:https://developers.arcgis.com/javascript/3/jshelp/gcs.[……]

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我的2020-一个长期主义者启蒙之旅

​2020年感觉”嗖”的一下就过去了…

疫情

望着角落中一堆年初从淘宝买的假冒伪劣的口罩,恍惚间总有一种穿越时间的感觉,似乎昨天还在网上抢购口罩,抢购洗手液,抢购消毒液…

在这场灾难中,看到了生命的脆弱,看到了人性的高尚和卑劣,看到网上很多生离死别的报道,看到了英勇的牺牲和奉献,更感受到了有时候死亡只是一串冰冷的统计数字…

有两个感受非常强烈:

一是基于现代分工的社会组织架构极大的提升了人类的生产效率和社会发展速度,但也极为脆弱,如同次贷危机中华尔街的抵押贷款一样,链条的任何一个环节断裂都可能导致整个体系的崩溃。疫情中人们对于粮食、蔬菜的哄抢和恐慌甚至[……]

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std::vector如何转换为std::string

有没有一种方法将std::vector<char>方便快速的转换为std::string呢?

std::string提供了如下的构造函数:

通过它可以很方便的使用std::vector<char>构造std::string。

参考材料

https://stackoverflow.com/questions/5115166/how-to-construct-a-stdstring-from-a-stdvectorchar

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面试刷题-Trie树-单词搜索

题目描述

给定一个 m x n 二维字符网格 board 和一个单词(字符串)列表 words,找出所有同时在二维网格和字典中出现的单词。

单词必须按照字母顺序,通过 相邻的单元格 内的字母构成,其中“相邻”单元格是那些水平相邻或垂直相邻的单元格。同一个单元格内的字母在一个单词中不允许被重复使用。

(从当前位置开始,向前、向后、向上、向下搜索,查看搜索路径组成的单词是否在words中出现过。)

示例 1:

输入:board = [[“o”,”a”,”a”,”n”],[“e”,”t”,”a”,”e”],[“i”,”h”,”k”,”r[……]

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Python中如何实现日期字符串(datetimes)相减

在日志系统中每条日志前一般都会带上毫秒级的时间戳,为了统计某部分代码的耗时,我们需要将两个时间戳相减,从而得到耗时分布,指导我们针对性的优化代码实现。

时间戳的示例如下:

在Python中如何将这两个字符串的日期相减呢?

程序输出:

这个时间差值不够友好,要是能得到秒级的耗时就更加直接了,比如从A到B耗时0.1s,从B到C耗时0.8s等等。如何得到秒级的耗时呢?

程序输出:

参考材料

https://stackoverflow.com/questions/3096953/how-to-calculate-the-time-inter[……]

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访问远程服务器Jupyter Notebook的方法

平时办公有两台机器,一台笔记本,开会沟通时使用;一个是台式工作站,用于日常开发。现在的需求是从笔记本上访问台式工作站上的jupyter notebook。

默认情况下,notebook server运行在127.0.0.1:8888,只能从本机通过http://127.0.0.1:8888访问。但是notebook server自身提供了远程访问的能力。

配置远程访问的步骤如下:

1、生成默认配置文件

该命令生成名称为jupyter_notebook_config.py的文件,在不同系统上默认路径如下:

2、生成访问密码

在终端输入ipython,并[……]

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面试刷题-滑动窗口-无重复字符的最长子串

题目-无重复字符的最长子串

链接: https://leetcode-cn.com/problems/longest-substring-without-repeating-characters/

给定一个字符串,找出其中不含有重复字符的最长子串的长度。

我们可以使用「滑动窗口」来解决这个问题,使用两个指针表示字符串中某个子串的左右边界。在每一步操作中,我们将左指针向右移动一格,表示子串的起始位置,然后不断的向右移动右指针,但要保证这两个指针对应的子串没有重复的字符。如果出现重复的字符,将左指针移动到首个不重复的字符,如此重复,直到得到所有最长不重[……]

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