忙碌的岁末年初

岁末年初,总免不了要忙碌一阵子,因为习惯于在计划里把重大节日作为里程碑,所以节前一般都要赶赶进度,以便好好享受假期。岁末年初,也是想法最容易滋长的时候,回顾一年来的忙碌,畅想着明年的发展,猜测着年终奖金的数量,考量着有没有资格向领导提提加薪。

在经济危机的2009,我们研究院的人数却迅猛发展,从三百人猛增到四百多人,将来的规划是六七百人,不过膨胀之后,必定会有一个大浪淘沙,去芜存菁的回归过程。上班时间全身心投入工作,下班的时候想想可否开启自己的事业,还有顾上家人和未满两周的女儿,真是忙的不亦乐乎。

明年注定会更忙,因为我要从一个未正名的产品经理变成一个正式的部门经理,身上有了业绩要求,压力自然会接踵而来。公司高层承诺,收入改革会把浮动部分占到总收入的50%以上,也就意味着,如果做得好,年终最多可以额外拿到一年的工资,当然了,做不好,什么都没有了。

在公司的年会上,看到了不少在公司干了10年以上同事,基本上都担任重要的职位了,几个70后大男人坐在一块,聊的重点竟然也有不少是关于孩子的,看起来现在“新好男人”还真是不在少数。公司本来安排住宿的,但不少“新好男人”纷纷表示要回家“喂奶”,坐老大的车回到市区已经将近12点了,本准备打车回家,老婆执意要来接一趟,让我小小感动一下。

在酒桌上,我始终还是一个比较沉默的人,不善调侃,不善劝人喝酒,虽说挑战心理暗示有很多年了,但在这一点上,并无本质改变。当别的桌之间互通有无、兴高采烈的当口,我们桌的几瓶酒已经见底,难道说这就是物以类聚,比较闷的全都跑到我们桌上了?还是我把气氛带坏了?

公司也想提倡“快乐工作”的理念,但我首先想到的是应该废除一系列不利于“快乐工作”的规章制度,比如,严格的打卡时间、不许办公室吃东西等等。否则我们想快乐估计也快乐不起来啊。

本周开始,估计多数人又要发挥“买火车票”精神了。下周,走得了走不了的,估计没几个能有认真工作的心思了,中国传统意义上的一年又要结束了,估计不少人要利用这个长假来为自己的将来做打算。预祝所有人心想事成,工作顺意。

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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