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標簽 > 智能駕駛
智能駕駛本質上涉及注意力吸引和注意力分散的認知工程學,主要包括網絡導航、自主駕駛和人工干預三個環節。
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與當前的地圖有所不同,高精地圖的精確范圍可以到厘米。通過大數據和云計算,提前預測車輛在道路上的精確位置和周邊環境,細到能夠提前感知前方路面的凹凸狀況,進...
根據美國汽車協會發布的一份報告,研究人員發現,雖然駕駛員輔助系統在車輛中已經越來越多,但駕駛者往往不知道這些系統的限制或能力。
張暉認為,主要存在著兩大關鍵點,第一需要貼近任務和系統需求,即必須針對智能駕駛系統應用對感知層的需求來進行網絡設計,切不可為了使用深度學習而選擇深度神經網絡;
對比ASPICE 3.1,ASPICE 4.0都有哪些變化呢?
在汽車行業的波瀾壯闊中,ASPICE(Automotive Software Process Improvement and Capability dE...
近些年的智能駕駛發展史,某種程度上可以概括為芯片算力暴漲史。 2016年,因輔助駕駛致死事故和Mobileye分道揚鑣的特斯拉,找到英偉達定制了計算...
基于視覺點云和激光點云深度學習由于其對環境的幾何重建能力、目標運動估計,在各種識別任務中越來越發揮著主導作用。
除了推出了新一代聆風之外,在2017年東京車展上,日產還推出了一款全電動、全自動的跨界概念車——被稱為“IMx”(與日產的智能移動視覺一致),采用日本整...
近日,服務機器人領導品牌——科沃斯最新款掃地機器人“地寶DEEBOT X2”,全系產品搭載地平線旭日3芯片上市。 DEEBOT X2重新定義掃地機器人產...
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