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道路基础设施和自动驾驶之间的协同作用和局限性


这篇题为“自动驾驶面临的道路基础设施挑战:综述”的新技术论文由格拉茨理工大学(奥地利)、萨格勒布大学(克罗地亚)、AKKA I&S(法国)的研究人员发表。“自动驾驶不再是炒作或科幻小说,而是一项逐渐引入市场的技术。recen……»阅读更多

研究报告:7月11日


美国能源部(DOE)普林斯顿等离子体物理实验室(PPPL)的科学家与Lam Research协调,为半导体制造建模了原子层蚀刻(ALE)。“这将是整个过程中的一小部分,”PPPL低温等离子体表面相互作用的副实验室主任大卫·格雷夫斯(David Graves)说。»阅读更多

GaSb半导体光放大器与硅光子电路的倒装集成


芬兰坦佩雷大学的研究人员发表了题为“基于GaSb放大器和µm尺度SOI波导倒装芯片集成的混合硅光子学DBR激光器”的新研究论文。摘要:“由于对新应用的加速渗透,集成光子学的发展经历了前所未有的增长动态。这就导致了在功能方面的新需求。»阅读更多

用于自由空间应用的紧凑可调电光调制器以千兆赫兹速度调制光


哈佛大学约翰·保尔森工程与应用科学学院(SEAS)的研究人员与华盛顿大学化学系的研究人员合作,发表了题为“基于Mie共振的千兆赫自由空间电光调制器”的新研究论文。“电光调制器在传感、计量和通信中是必不可少的。»阅读更多

自动驾驶目标检测与轨迹预测的数据融合方案


Uber的研究人员发表了一篇题为“传感器数据的多视图融合,以改善自动驾驶中的感知和预测”的新研究论文。“我们提出了一种利用激光雷达返回的多视图表示的目标检测和轨迹预测的端到端方法。我们的方法建立在最先进的鸟瞰(BEV)网络上,该网络融合了体素化特征……»阅读更多

可定制的基于fpga的硬件加速器,用于标准卷积过程,支持应用于激光雷达数据的量化


“近年来,用于无人驾驶车辆的物体检测的深度学习解决方案的研究和开发有所增加。该应用受益于创新感知解决方案(如激光雷达传感器)的增长趋势。目前,这是自动驾驶汽车完成这些任务的首选设备。有一个兄弟……»阅读更多

OverlapNet:基于lidar的SLAM闭环


摘要:“同步定位与映射(SLAM)是大多数自主系统所需要的基本能力。在本文中,我们解决了基于自动驾驶汽车记录的三维激光扫描的SLAM闭环问题。我们的方法利用了一个深度神经网络,利用激光雷达数据生成的不同线索来寻找环路闭包。它估计了一个图像重叠基因…»阅读更多

传感器数据的多视图融合以改善自动驾驶中的感知和预测


“我们提出了一种利用激光雷达返回的多视图表示的目标检测和轨迹预测的端到端方法。我们的方法建立在最先进的鸟瞰(BEV)网络上,该网络融合了一系列历史激光雷达数据的体素化特征以及栅格化高清地图,以执行检测和预测任务。我们扩展了BEV网络…»阅读更多

为自动驾驶汽车选择合适的传感器


当世界上第一辆“摩托车”在1885年问世时,认为汽车有一天会自动驾驶的想法是可笑的。如今,辅助和自动驾驶汽车已经成为这个时代的现实,数字传感器在感知运动、距离和速度方面的能力超过了人类。当同时使用时,包括摄像头、激光雷达、雷达和超声波在内的传感器技术为车辆提供了一个…»阅读更多

传感器技术的创新


传感器是处理器、协处理器和计算模块的“眼睛”和“耳朵”。它们有各种形状、形式和功能,并被部署在快速增长的应用程序中——从边缘计算和物联网,到智慧城市、智能制造、医院、工业、机器学习和汽车。这些用例中的每一个都依赖于芯片来捕获数据。»阅读更多

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