面向无人驾驶平台的高精度地图发展现状与趋势

本文全面梳理了国内外高精度地图研究现状,阐述了高精度地图的来源、定义与作用,介绍了高精度地图的主要公开数据格式并分析了各自的突出特点与应用情况,从高精度地图数据的采集、制作、更新分步骤分类型介绍了集中制图和众包制图采用的核心技术与流程,并对国内外主要地图服务商的数据生产方式、特点和合作情况进行了详细列表对比,最后从四个方面分析了高精度地图的未来发展趋势。

基于无人驾驶配送实验平台的封闭园区内动态环境视觉SLAM研究

针对动态环境下SLAM算法定位信息精度不足、建图偏移严重问题,本研究基于无人驾驶配送实验平台提出一种面向封闭园区内动态环境的视觉SLAM系统。该系统以ORB_SLAM2为框架,添加了基于人体关键点提取的行为识别线程。在输入图像ORB特征点提取的同时,通过HRNet网络进行人体关键点的提取,通过30帧图像内容进行行为识别,判断图像中人体的行为状态是否为运动,并以此为依据筛选并剔除动态特征点,最后通过静态特征点进行位姿估计。实验结果表明,在TUM数据集动态子序列下,与ORB_SLAM2、DS_SLAM相比,本研究所提算法在系统精度与速度上达到平衡,有效提高了位姿估计的准确性。

改进多头注意力机制的车道检测方法

针对基于卷积神经网络(convolution neural network,CNN)的车道线检测方法存在的网络处理效率低和对车道线细长结构的建模能力不佳的问题,提出一种基于改进多头注意力机制(multi-head self-attention,MHSA)的轻量级车道检测方法。引入MHSA,融合Fuse MBConv、MBConv模块与特征压缩模块,降低模型的参数,同时利用上下文信息嵌入模块,建立兼顾检测精度和推理速度的全局注意力网络;利用Transformer的编码和解码器以及前向反馈网络将车道线参数化,结合匈牙利拟合损失函数提高所提出方法对车道线细长结构的建模能力。在TuSimple数据集对所提出的方法进行验证,结果表明,所提出的方法识别精度达到96.3%,推理速度达到95帧/s,同时在Apollo无人驾驶平台上的运行速度达到60帧/s,能够满足实时检测的要求。

我们身边的“黑科技”

＂科技改变生活!＂这已经不是一个简单的口号。当出门无须现金,签到只需刷脸时,科技正悄然改变着我们的生活方式。回顾2017,记者梳理了一些正在改变我们生活方式的应用技术,快来看看!

美军准备打一场“任天堂战争”

20世纪90年代中后期以来，一场军事航空史上的重大革命在美国空军之中悄然展开。技术的进步为空军的发展演绎出了一个崭新的概念。军方专家们将其称为“无座舱革命”。为了能够使这一概念成为现实，美国军方研究机构和诺思罗普·格鲁曼、洛克希德·马丁以及波音等一批飞机制造商正在加紧开发步伐，为推出全新的无人驾驶空中武器平台展开角逐。