ADAS感知算法观察 如果把一台ADAS车辆比作一个人的话,那么激光雷达.毫米波雷达.摄像头.IMU及GPS等等部件就相当于人的眼睛.鼻子.耳朵.触觉及第六感等器官或系统. 环境感知作为无人驾驶的第一环节,处于车辆与外界环境信息交互的关键位置,其关键在于使无人驾驶车辆更好地模拟人类驾驶员的感知能力,从而理解自身和周边的驾驶态势. 激光雷达.毫米波雷达.超声波雷达.定位导航系统.视觉系统等为无人驾驶车辆提供了海量的周边环境及自身状态数据,这些以图像.点云等形式呈现的数据包含了大量与驾驶活动无关的信…

ADAS感知开发问题 1. 雨天相机 问题:雨天相机目标识别不稳.出现目标时断时续的情况 对策: 增加单雷达生成功能.当单雷达目标置信度高时直接由雷达生成目标. 2. 相机震动目标位置突变 问题 :相机输入位置不准.有时同一id的目标,2帧之间有时会相差40m 对策 :检查输入数据两帧之间的差值.当差值过大时间,增加卡尔曼的测量方差. 3. 相机输入位置偏差 问题:相机刚识别到目标时位置和速度大偏差. 对策:检测相机是新生成目标时,增加卡尔曼的测量方差. 4. 栅栏 问题: 雷达栅栏会与行驶的车…

ADAS传感器融合 0.传感器标定 首先标定传感器.一般可以精度高的传感标定用精度低一个数量级的传感器,如用激光雷达标定毫米波雷达. 毫米波雷达标定:可以采用激光雷达对毫米波雷达进行标定.选取一个纹理丰富的自然场景的,如有树木,电线杆和清晰车道线传感器标定.将毫米波雷达数据投影到激光雷达坐标系中,并画出相应的鸟瞰图进行辅助验证.毫米波雷达会检测到道路边沿的目标,通过判断毫米波雷达与激光雷达目标是否重合判断标定是否成功. 摄像头标定.包括摄像头的内参和外参.内参包含相机的焦距.主点和畸变系数等信息…

主要内容: 1.IHT的算法流程 2.IHT的MATLAB实现 3.二维信号的实验与结果 4.加速的IHT算法实验与结果 一.IHT的算法流程 文献:T. Blumensath and M. Davies, "Iterative Hard Thresholding for Compressed Sensing," 2008. 基本思想:给定一个初始的X0,然后通过以下的阈值公式不断地迭代. 二.IHT的MATLAB实现 function hat_x=cs_iht(y,T_Mat,s_r…

本来看了一天的分类器方面的代码,乱乱的,索性再把最基础的概念拿过来,现总结一下机器学习的算法吧! 1.机器学习算法简述 按照不同的分类标准,可以把机器学习的算法做不同的分类. 1.1 从机器学习问题角度分类 我们先从机器学习问题本身分类的角度来看,我们可以分成下列类型的算法: 监督学习算法 机器学习中有一大部分的问题属于『监督学习』的范畴,简单口语化地说明,这类问题中,给定的训练样本中,每个样本的输入x都对应一个确定的结果y,我们需要训练出一个模型(数学上看是一个x→y的映射关系f),在未知的样…

一.引言 前面我们谈论到的算法都是在给定\(x\)的情况下直接对\(p(y|x;\theta)\)进行建模.例如,逻辑回归利用\(h_\theta(x)=g(\theta^T x)\)对\(p(y|x;\theta)\)建模,这类算法称作判别学习算法. 考虑这样一个分类问题,我们根据一些特征来区别动物是大象\((y=1)\)还是狗\((y=0)\).给定了这样一个训练集,逻辑回归或感知算法要做的就是去找到一个决策边界,将大象和狗的样本分开来.可以换个思路,首先根据大象的特征来学习出一个大象的模型…

前言 在阿里七层流量入口接入层(Application Gateway)场景下, Nginx 官方的Smooth Weighted Round-Robin( SWRR )负载均衡算法已经无法再完美施展它的技能. Tengine 通过实现新的负载均衡算法Virtual Node Smooth Weighted Round-Robin(VNSWRR )不仅优雅的解决了 SWRR 算法的缺陷,而且QPS处理能力相对于 Nginx 官方的 SWRR 算法提升了60%左右. 问题 接入层 Tengine…

ADAS车辆在行人安全方面得分很低 ADAS vehicles score poorly on pedestrian safety 对于热衷于自动驾驶汽车(AV)的狂热者来说,一个现在病毒性的视频片段(如下所示),最初在CES期间在Flir展台放映,应该是一个警醒. AV开发人员在自动驾驶系统方面取得的进步让驾驶员感到鼓舞,这是一个很好的理由,但是任何对当前自主技术的现状过于着迷的人都应该冷静一下,AVs在保证车外人员安全方面存在的重大问题. 为什么ADAS车辆,假设配备了行人检测自动紧急刹车(…

近期研究了一下以图搜图这个炫酷的东西.百度和谷歌都有提供以图搜图的功能,有兴趣可以找一下.当然,不是很深入.深入的话,得运用到深度学习这货.Python深度学习当然不在话下. 这个功能最核心的东西就是怎么让电脑识别图片. 这个问题也是困扰了我,在偶然的机会,看到哈希感知算法.这个分两种,一种是基本的均值哈希感知算法(dHash),一种是余弦变换哈希感知算法(pHash).dHash是我自己命名的,为了和pHash区分.这里两种方法,我都用Python实现了^_^ 哈希感知算法基本原理如下: 1.…

# -*- coding: UTF-8 -*- """ 作者:zxj 版本:1.0 日期:19-3-24 """ import cv2 import numpy as np #均值哈希算法 def aHash(img): # 缩放为8*8 img = cv2.resize(img, (8, 8), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) # 转换为灰度图 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_…