我的创作纪念日

机缘

也不知这是要干嘛?收到平台通知说我的第一篇文字发表是在2023年5月29日,距今大概700多天了。
但注册的时间要比这早的多,以前更多的是为了找一些解决问题的方法,之后的一些有的是因为在处理相关问题时找不到具体文章,又或者是要收费啊什么的,就感觉这种基础性常识问题这样搞不太好,所以自己花点时间尝试成功后,就发出来给需要的和我一样感受的人看看,再后来又发现单位新来的一些同事,懂这不懂那的,专业很厉害,但知识面不够广博,所以把一些类似http应知应会啊,还有什么dns验证啊之类的东西简单整理发表。
其他也就没啥了。


收获

要说得到多少收获,我感觉发布一些操作经验和常识,非常有助于问题梳理和记录,至此我在工作中养成了一种习惯,就是在工作日常中,凡是遇到什么配置调整,代码修改,验证测试之类的工作,都会进行操作记录留存。
一是方便回溯操作过程,有些配置改动内容多,复制粘贴也多,会不记得操作了什么,出问题的时候翻翻记录,省事。
二是交接工作时方便,不用自己再去整理一次日常操作什么的,markdown文档转pdf一丢,搞定。
三是遇到一些不熟悉和新学习的内容,因为大多是边查资料边搞的,做做记录也当是学习笔记和经验了。


日常

我不是专业程序员,只能说对一些程序语言学过,会点,但不精通。大多时候写代码都要依靠ai来辅助,而写代码的初衷也不是为了什么项目和工作。
目的大多是为了解决一些小问题,同时梳理一下工作思路,换换脑,变相的放松放松。


成就

貌似没什么可谈的东西,写的东西大多通过收集整理后的经验记录,说是原创其实就是按自己的思路把相关内容整理的更易懂。而写这些基础操作内容有一个目的也是为了大多数非专业同志在像我 一样学习研究室,面对一些老手不会多说的问题时能少点迷茫。

憧憬

我倒是希望能把我知道的相关知识都整理发布,从一个非计算机专业者的角度,给其他同样的人提供一点帮助。
我坚持,要写就写清楚写明白,写详细,我觉得优快云虽然是同行交流的平台,但也应该是一个新生学习知识,寻找答案的平台。

Tips

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  2. 优质的纪念文章将会获得神秘打赏哦
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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