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车辆定位算法展望

如今大多数导航定位系统都依赖于全球导航卫星系统(GNSS),通过GNSS和里程计、惯性传感器的组合定位可以获得较好的精度和鲁棒性。对于要实现自动驾驶的汽车,定位的精度和可靠性有着更高的要求。一般情况下车辆都是在路面上行驶的,考虑这种情况,我们将里程计选作第一输入,而当轮速无法获取时,则使用惯性传感器的输入。最后,采用粒子滤波和贝叶斯方法融合地图信息,而不是标准的地图匹配。大量试验结果表明,无GNSS的定位系统性能和有GNSS的系统性能相差无几。

  • 2022-01-04
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基于边缘计算MEC和虚拟资源管理NFV实现算力网络

云计算发展驱动力分别是商业驱动力和技术驱动力,同时这也是任何技术不断向前发展和进化的两大核心因素。商业驱动力包括容量规划、降低成本、组织灵活性。技术驱动包括集群化、网格、虚拟化及其他相关技术(IP网络与架构、数据中心技术、互联网技术、多租户技术、服务技术)。

  • 2022-01-04
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KubeEdge架构解读:云原生的边缘计算平台

KubeEdge即Kube+Edge,顾名思义就是依托K8s的容器编排能力和调度能力,实现云边协同、计算下沉、海量设备的平滑接入。本篇文章将从KubeEdge架构设计理念、KubeEdge代码目录概览、KubeEdge集群部署三方面带大家认识KubeEdge。

  • 2022-01-04
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边缘计算如何解决0.1秒的“致命延迟”?

从概念上来看,边缘计算是一种分布式运算的架构,其将应用程序、数据资料与服务的运算由网络中心节点移往网络逻辑上的边缘节点来处理。由于边缘节点(如智能设备、手机、网关等)离用户或数据源头更近,因此数据的传输和处理速度可以有效提升,减少延迟。

  • 2022-01-04
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边缘计算的三种模式:MEC、微云和雾计算

公开资料显示,边缘计算是在靠近物或数据源头的一侧,综合了网络、计算、存储、应用等核心能力的开放平台。基本思想是把云计算平台迁移到网络边缘,试图将传统移动通信网、互联网和物联网等业务进行深度融合,减小业务交付中端到端的延迟。

  • 2022-01-04
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5G边缘计算(MEC)赋能行业未来

随着5G的到来,物联网、人工智能、虚拟现实等新技术日渐成为技术热点并逐渐在应用,随之到来的就是海量数据的诞生,运营商们对云网融合的需求越来越强烈,MEC已经成为5G时代重要技术之一。 作为5G产业的重要参与者和关键推动者,英特尔正在致力于5G网络转型和云化这两个拥有无限潜力的重要领域,通过融合通信和计算,引领5G转折性技术的变革,从而真正实现5G应用落地。

  • 2022-01-04
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边缘计算产业现状与发展建议

随着5G商用,以及IoT和AI的发展,边缘计算的规模和业务复杂度显著增加,边缘实时计算、边缘实时分析和边缘智能等新型业务不断涌现,对边缘基础设施的效率、可靠性和资源利用率有了更高的要求。如何结合云计算发展趋势,打造边缘基础设施成为一个新课题。梳理了边缘计算发展现状,包括边缘计算产业规模、国际国内的电信运营商在边缘计算领域的试点工作,讨论了“多云混合”对边缘计算的影响,分析了边缘计算存在的问题和挑战,并结合项目实践给出了相应的发展建议

  • 2022-01-04
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基于全生命周期基础网络服务的探索与创新

随着移动通信、互联网、物联网的纵深发展和爆炸式增长,用户对移动通信网络的带宽覆盖、质量等要求越来越高。同时,用户的业务需求和无线通信技术在飞速发展,通信设备更新换代、基础网络规模日渐增长、基础网络结构日趋复杂,当前处于2/3/4G多网络并存,5G即将进入商用阶段,运营商通信的基础网络在规划、建设、运维、优化服务上存在前所未有的挑战,面临着“网络覆盖广、空间跨度大、专业涵盖多、协调工作杂、过程监控难、管理成本趋高”等一系列难题。

  • 2021-12-31
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