太阳能消费者和设计师的工具

最新推荐文章于 2025-12-26 17:06:37 发布
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#自动驾驶

本文介绍了sunearthtools.com网站上提供的距离计算器，它为开发者和地理爱好者提供便捷的地理位置间距离测量服务，适用于地图应用开发和科学研究.
hellodas
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【情报百科】一张照片就能精准锁定你的位置
开源网络空间情报
04-29 923
前两天，网络视频博主@EyeOpener发布的一段关于“如何通过一张照片找到一个人的位置”的视频突然火了。 图片 有粉丝艾特了我：“福韵君（我的微信昵称），你同门嗳！” 于是乎我就跑去观摩了一遍，“害！还真是同道中人。” 视频的内容是这样的，国外网友在某论坛发起了一场所谓的“侦探挑战赛”，于是有人将一张旅行照片发布了出来，求问照片中的旅馆位置是哪里。 发出照片的博主还附上了三条简短的信息： 1、天空中的白线是一架波音747-8F，此时，它正从伦敦飞往香港 2、照片的拍摄时间是2019年10月30日 3、拍
行业文档-设计装置-一种吸盘式太阳能灯.zip
09-10
标题中的“行业文档-设计装置-一种吸盘式太阳能灯”揭示了这是一份关于工业设计和可再生能源技术的文档，特别关注的是太阳能灯...对于工程技术人员、设计师、环保爱好者，甚至是普通消费者来说，都是有价值的信息资源。
简易天体运动—— sun & earth & moon（计算机图形学）
slyarh的博客
09-07 6562
曾经的图形学作业，顺手放上来吧。（手动滑稽 PS：工程下载：https://download.youkuaiyun.com/download/weixin_41918712/10652828 一些概念 OpenGL在光照模拟中将光线分为辐射光、环境光、漫反射光和镜面反射光4 种独立的成分。 OpenGL中，材料的颜色决定于其对入射光中的红、绿、蓝各成分的反射比例。   材料的设置参数中也包括对R、G...
雨棚式太阳能热交换器设计与应用
其背后反映的是当前社会对清洁能源技术创新的迫切需求，也预示着未来建筑将不再仅仅是能源消费者，而逐步转变为集能源生产、存储、调节于一体的主动式能源节点。随着材料成本下降、系统集成度提高以及智能控制算法的...
行业文档-设计装置-新颖圣诞灯座.zip
08-28
在节日装饰领域，创新设计是吸引消费者目光的重要因素，尤其是在圣诞节这样的传统庆祝活动中，一款新颖的圣诞灯座能够为节日氛围增添无尽的创意与乐趣。本篇文档将深入探讨一款名为“新颖圣诞灯座”的设计装置，通过...
行业文档-设计装置-带照明书签的活页本.zip
08-23
9. **市场定位**：这款产品可能主要面向经常阅读的用户，如学生、专业人士或书籍爱好者，也可能成为礼品市场的热门选择，因为其独特的功能和设计可以吸引那些追求创新与实用性的消费者。 10. **专利与知识产权**：...
行业文档-设计装置-一种带照明灯的书写笔.zip
08-26
标签“行业文档-设计装置-一种带照明灯”进一步细化了主题，表明这是一份专业级别的技术文档，涵盖了设计过程和照明灯这一特定元素，可能是为了满足设计师、工程师、制造商或对这类产品感兴趣的消费者的需求。...
自动驾驶中的传感器技术82——Sensor Fusion（5）
Godspeed_zwh的博客
12-25 741
车载点云级感知融合算法研究综述 摘要：本文系统梳理了点云级感知融合算法的发展现状与技术路线。从融合层次上可分为数据层、特征层和决策层三种方式，其中点云级融合作为前融合的代表形式，通过将激光雷达点云与摄像头像素在原始数据层面结合，形成彩色点云或深度图像。重点分析了视锥点云融合、像素-点云对应融合等典型算法架构，介绍了Transformer等新兴技术在跨模态特征融合中的应用。同时探讨了4D雷达、IMU、GNSS等其他传感器在点云融合中的辅助作用。研究显示，当前主流方案已实现30FPS的实时性能，未来将向BEV统
自动驾驶—CARLA仿真（29）传感器（Sensors and data）
zfjBIT的专栏
12-26 883
该方法接收一个回调函数（callback）作为参数，通常是一个 lambda 函数，用于定义数据到达时应执行的操作。与所有其他参与者一样，首先需从蓝图库中查找传感器蓝图，并设置特定属性。通常，它们会附着（attach）到某个父级参与者（如车辆）上，从而像真实安装在车辆上的传感器一样随仿真移动。要么在每个仿真步（simulation step）获取，要么在特定事件触发时获取，具体取决于传感器类型。大多数传感器数据对象都提供将信息保存到磁盘的方法，便于在其他环境中使用。，因此传感器可能穿过墙壁或其他几何体。
空间计算的“环境校准器”：高精度AI气象如何为AR导航与自动驾驶提供厘米级实时大气修正？
专注AI大模型,软件混淆,授权
12-24 1071
摘要：本研究针对增强现实导航与高阶自动驾驶中的大气扰动问题，构建了基于AI气象技术的大气折射实时修正系统。通过融合毫米波遥感、湍流场重构与自适应光学补偿模型，系统实现了厘米级定位误差修正。测试表明，该系统将AR注册误差从12.3cm降至2.1cm，自动驾驶在恶劣天气下的失效概率从18.7%降至1.2%。研究提出了多尺度大气监测网络架构，开发了GNSS信号修正引擎和光学湍流补偿系统，验证了在城市峡谷、浓雾等复杂环境中的有效性。技术经济分析显示，城市级部署可在8.5个月内回收投资。该突破使空间计算系统从被动适应
自动驾驶中的传感器技术84——Sensor Fusion（7）
Godspeed_zwh的博客
12-26 806
混合融合架构是L2++至L4级自动驾驶的主流方案，通过多层次灵活融合传感器数据。该系统包含三条并行处理主线：主感知流（BEV特征融合）、定位流（GNSS/IMU信号融合）和安全流（雷达/超声波后融合）。处理流程分为四个阶段：原始信号时空对齐、BEV深度特征融合、定位修正反馈和安全校验兜底。该架构采用AI主感知与传统传感器校验相结合的方式，既发挥深度学习优势又确保系统安全，通过ROI融合等特殊模式提升远距检测效率，最终形成"AI构建环境模型+传统传感器保障安全"的完整数据流，是目前自动驾驶
MindDrive：融合世界模型与视觉语言模型的端到端自动驾驶框架
m0_65010824的博客
12-22 840
本文是对论文《MindDrive: An All-in-One Framework Bridging World Models and Vision-Language Model for End-to-End Autonomous Driving》的深度解读。在端到端自动驾驶领域，轨迹规划中生成与选择失衡是关键挑战。北航等团队提出的 MindDrive 框架，创新整合世界模型与视觉语言模型，通过未来感知轨迹生成器和多目标评估器，实现前瞻性轨迹生成与全面决策推理，显著提升驾驶安全性与合规性。
自动驾驶中的传感器技术79——Sensor Fusion（2）
Godspeed_zwh的博客
12-24 1003
本文详细介绍了各类车载传感器的信号处理算法。摄像头通过ISP进行RAW数据转换和图像优化；激光雷达利用FPGA完成时间测量和坐标转换；毫米波雷达进行频域变换和目标检测；超声波传感器处理声波信号实现测距；GNSS通过基带处理和差分校正实现高精度定位；IMU则需经过滤波和温度补偿来消除噪声和漂移。每种传感器都有特定的预处理流程，确保输出数据的质量和精度，为自动驾驶系统提供可靠的环境感知信息。
自动驾驶中的传感器技术77——Sensor Fusion（0）
Godspeed_zwh的博客
12-23 710
本文系统总结了自动驾驶系统中各类传感器的算法配置要点，涵盖摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、GNSS和IMU六大类传感器。详细阐述了各类传感器的功能参数配置（如帧率、视场角、波形设计等）、标定方法（内参/外参标定）和信号处理算法（点云生成、目标检测等）。重点分析了传感器外参配置（6-DOF安装位置）对多传感器融合的关键影响，并提供了典型API接口示例。文章为自动驾驶系统的传感器配置和算法开发提供了全面的技术参考，特别强调了基础参数预设对系统性能的决定性作用。
深度强化学习驱动的自动驾驶运动规划：建模方法与场景化应用
NewCarRen的博客
12-24 855
自动驾驶运动规划中的深度强化学习研究综述 摘要：本文系统综述了深度强化学习(DRL)在自动驾驶运动规划领域的应用现状。研究涵盖了运动规划的分层结构(行为层、运动规划层和控制层)，分析了车辆建模、仿真环境、动作空间设计、奖励机制和观测空间等关键要素。文章按任务复杂度分类讨论了跟车行驶、车道保持、汇入车流和交通环境行驶等典型场景的DRL解决方案，比较了不同方法的优劣。同时指出了当前研究面临的挑战，包括安全性保障、仿真到现实的迁移(Sim2Real)等问题。尽管DRL在自动驾驶运动规划中展现出潜力，但仍需与其他方
自动驾驶环境中的车辆目标检测-Mask-RCNN模型应用与参数配置
wfeqhfxz2588782的博客
12-22 745
自动驾驶车辆检测：Mask-RCNN模型应用与评估 本文介绍了Mask-RCNN在自动驾驶车辆检测中的应用，重点分析了模型评估指标和架构设计。评估指标部分详细阐述了精确率、召回率、F1分数等9个关键指标，强调了它们在自动驾驶场景中的重要性。模型架构章节解析了Mask-RCNN的骨干网络、区域提议网络和检测头三大组件的工作原理。文章还简要提及了数据集准备流程，包括KITTI、BDD100K等常用数据集的选择和标注要求。这些内容为开发高性能自动驾驶感知系统提供了理论基础和实践指导。
自动驾驶—CARLA仿真（30）交通管理器（Traffic Manager）
最新发布
zfjBIT的专栏
12-26 471
CARLA中的交通管理器(Traffic Manager)是一个客户端模块，用于控制仿真中自动驾驶车辆的行为。它采用多阶段架构，包括定位、碰撞检测、交通灯处理、运动规划和车灯控制五个阶段，各阶段运行在独立线程上。交通管理器通过批处理指令控制车辆运动，支持自定义交通行为参数设置。核心功能包括：动态路径规划、碰撞风险规避、交通信号响应、PID运动控制和智能车灯管理。该模块适用于构建逼真交通环境、定制测试场景，并优化计算效率。
自动驾驶—CARLA仿真（28）地图与导航（Maps and navigation）
zfjBIT的专栏
12-26 690
CARLA设计为高度可扩展和可定制，适用于专业应用场景。除内置的众多地图和资源外，用户还可创建并导入新地图、路网和资源，以构建专属的CARLA仿真环境。概述（Overview道路绘制（自定义建筑（生成地图（添加地图包（添加地图源（替代方法（
AAAI 2026 | 时空数据(Spatial-temporal)论文总结[下]（自动驾驶，天气预报，城市科学，POI推荐等）
suzukiwudi的博客
12-23 684
本文综述了AAAI 2026会议中关于时空数据的22篇论文，聚焦自动驾驶、天气预报、城市区域表示学习和POI推荐等领域。自动驾驶相关研究包括轨迹选择（DriveSuprim）、轨迹规划（DiffRefiner）、路径规划（Autonomous Vehicle Path Planning）和地图匹配（DiffMM）等创新方法。天气预报方面，SynWeather提出跨区域数据合成方案。城市区域表示学习通过多视图对比学习提升表征能力，而POI推荐则探索工具增强的LLM框架（TOOL4POI）和知识图谱方法。
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