懒洋洋的五一

4月30号加班到很晚,1号一直就睡到中午,起来就打开电脑,真的哪都不想去,后来朋友软磨硬泡才答应去深圳转转,毕竟来广州这么久了,深圳同学还是挺多的~。下午5点才坐车去车站买票,居然也买到了,一路上睡过来,晚上9点才到的深圳,也不知道到了哪,经过一点波折找到朋友后就住下了。第二天被装修房子的鸟人吵醒就再也睡不着了,随便吃了点早点,就搭公车去听闻已久的世界之窗,深圳的公车都是买票的,这点我很佩服售票员啊~到了那里果然很多人。后来决定先去红树林。。。。。(省略若干),除了能看大海,什么都没有,不知道这红树林怎么个红法。。。在那里吃了点东西(超级贵)就去华强北逛逛,人也很多,但习惯了广州的那个密度后,就不慌了,呵呵。见同伴有些累就到KFC休息了一下,说真的我挺讨厌去这种地方吃东西,对这些洋垃圾反感。在休息的时候朋友告诉我对面有家比较正中的柳州螺丝粉,没有过多的考虑,直接就杀了过去,果然店面虽然不大,但远处就能闻到螺丝粉汤的香味了,真是很惬意啊哈哈。里面人很多,好不容易找了个位置坐了下来,每人来了碗螺丝粉,鸭脚,猪手(我们叫猪脚-_-!)和一盘螺丝。味道还不错,而且里面服务员很多可以跟她说柳州话,很舒服。吃完之后就直接坐地铁到世界之窗,这个时候能买夜场的了,比白天便宜很多,不过买了2瓶水很贵(6/瓶,从来没喝过这么贵的水呀)。世界之窗那天放的是法国文化,很多人,什么人都有,环境不错(深圳给我的感觉是绿化做得不错),里面有很多经典的建筑模型和一些文化的展示,没去过的可以考虑去看看。晚点要走的时候还放起了烟花,还不错。晚上回去休息的时候已经1点了,洗澡完2点睡觉,3号早上帮朋友杀毒,装系统,中午去车站坐车回广州,完。 115961.html

my 2007-05-08 15:30 发表评论
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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