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自动驾驶综述:定位、感知、规划常见算法汇总

自驾车自动驾驶系统的体系结构一般分为感知系统和决策系统。感知系统一般分为许多子系统,负责自动驾驶汽车定位、静态障碍物测绘、移动障碍物检测与跟踪、道路测绘、交通信号检测与识别等任务。决策系统通常也被划分为许多子系统,负责诸如路径规划、路径规划、行为选择、运动规划和控制等任务。

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融合三边测量和PDR的室内定位关键技术分析及应用

随着无线传感器技术的日益成熟,基于无线传感器技术的室内定位相关技术研究快速发展,目前已有多种无线技术手段,包括红外线、超声波、蓝牙、射频识别、超宽带、ZigBee和WiFi等。其中iBeacon技术目前已比较成熟,廉价的iBeacon信标设备的普及,使得基于RSSI的定位技术开始广泛应用于商业场景中,而iBeacon短距传输的特点保证了三边测量解算也能够得到较好的定位效果。信标的信号在环境中传播时,容易受到多路径、人体吸收等影响,使得RSSI值不稳定;虽然较密集部署的iBeacon信标一般能保证较好的定位精度,但是RSSI的变化会引起当前定位点的频繁跳动,导致定位精度和可用性降低。为减弱环境带来的噪声影响,提高RSSI的可用性,通常采用各种滤波算法优化RSSI,如低通滤波、均值滤波、高斯滤波等。对RSSI的优化能够有效提高定位精度,减少静止时的跳动情况;但在运动过程中,定位的连续性仍然较差,效果欠佳。

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室内定位几种算法概述

随着数据业务和多媒体业务的快速增加,人们对定位与导航的需求日益增大,尤其在复杂的室内环境,如机场大厅、展厅、仓库、超市、图书馆、地下停车场、矿井等环境中,常常需要确定移动终端或其持有者、设施与物品在室内的位置信息。但是受定位时间、定位精度以及复杂室内环境等条件的限制,比较完善的定位技术目前还无法很好地利用。因此,专家学者提出了许多室内定位技术解决方案,如A-GPS定位技术、超声波定位技术、蓝牙技术、红外线技术、射频识别技术、超宽带技术、无线局域网络、光跟踪定位技术,以及图像分析、信标定位、计算机视觉定位技术等等。这些室内定位技术从总体上可归纳为几类,即GNSS技术(如伪卫星等),无线定位技术(无线通信信号、射频无线标签、超声波、光跟踪、无线传感器定位技术等),其它定位技术(计算机视觉、航位推算等),以及GNSS和无线定位组合的定位技术(A-GPS或A-GNSS)。

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基于抗差EKF的Wi-Fi/MEMS融合室内定位算法

针对现有的基于Wi-Fi估计信号到达角(AOA——Angle Of Arrival)的室内定位算法受限于设备摆放高度以及非可视环境(NLOS)影响的问题,提出一种改进的AOA估计算法。首先将线阵改为L阵,利用信道状态信息(CSI)虚拟大规模阵列天线,对俯仰角和方位角进行估计,提高方位角估计的准确性,然后将定位结果与微机电系统(MEMS——Micro Electro Mechanical System)传感器通过抗差扩展卡尔曼滤波(EKF——Extended Kalman Filter)算法进行数据融合,提高定位精度,同时解决在NLOS环境下无法定位的问题。

  • 2022-01-03
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罗克佳华云链技术

2004年始建于太原高新区,多年发展,北京通州为总部,太原为基地,服务全国的的信息企业集团。 以物联网技术应用为先导,建立“云链”结合的技术体系,开创“物联网+区块链+大数据”的创新模式 开拓创新,打造“物联网云链平台”,率先服务于生态环境大数据和智慧城市应用

  • 2022-01-03
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实时性提升4000倍?图数据库在腾讯的应用实践

现实中的人和人、人和物、物和物构成了各种复杂多样的关系,这些关系可以通过图进行建模和表达:比如转账网络、社交网络等。对图(图模型)的理解和应用尤为重要。今天分享的主题整体比较发散,除了图数据库的相关内容,还会分享一些我们在其他方向的思考,包括图的技术栈、图的智能平台,以及图数据库与图智能平台的关系,最后分享下图数据库在腾讯内部业务场景中的应用。主要内容:

  • 2022-01-03
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国内数据库市场,变天了

国内数据库市场,变天了

  • 2022-01-03
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数据体系的要义:贴源、规范、建模、标签、设计、建设

数据体系的要义:贴源、规范、建模、标签、设计、建设

  • 2022-01-03
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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