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百度大脑提出自动驾驶仿真系统AADS,论文登上Science

来源: 发布时间:2019-08-09 11:02:41

全球范围内,自动驾驶领域已成为AI巨头必分的“蛋糕”。通过百度大脑核心AI技术能力的加持,百度早已成为自动驾驶领域“头号玩家”,赢得了全球、全行业的认可。未来,百度大脑将为更多不同领域输出先进的AI技术能力,让更多产业优化生产效率、提高安全性,与百度AI一同“超速前进”。

“从小姑娘进校当女老师,多年来把自己当成了‘女汉子’。”黄惠玲评价李燕,“她把‘柔性’都给了学生,把‘刚性’留给了自己。”

人民网长春1月27日电 今年吉林省两会,医药卫生界的李守春委员向大会提交了一份《关于加强长春市轨道交通疾病防控管理的建议》。

小区接连发生砸车事件,让车主们人心惶惶,害怕这样的事情继续发生。“虽然这次没有被砸,但下次万一被砸,该怎么办?”车主温女士说。

作为第二十届中国国际投资贸易洽谈会重要活动之一,《2018世界投资报告(中文版)》在投洽会期间正式发布。联合国贸易和发展组织首次发布的这份报告显示,2017年中国外商直接投资流量达到历史最高水平,继续蝉联发展中国家最大外商直接投资接受地,同时也是世界第二大外商直接投资接受地,仅次于美国。据了解,2017年全球外商直接投资流量下降了23%,由2016年的1.87万亿美元降至1.43万亿美元。但是,中国2017年吸引了1360亿美元外商直接投资,再创新的历史纪录。

二十多年来,双童吸管先后承担了五件国家级产品标准的起草和编制任务。《聚乳酸冷饮吸管》中国轻工行业标准、《聚丙烯饮用吸管》中国国家标准、《电子商务交易产品信息描述、食品接触塑料制品》中国国家标准、《聚丙烯饮用吸管》浙江制造团体标准、《聚丙烯饮用吸管规范ISO国际标准》。全球塑料吸管行业国际标准的相关组织要求、生产过程、规则验收、依据评判等几乎所有的细则条文均来源于“双童”提供的实践和验证支持,为中国苏联饮用吸管行业在全球市场的长远发展争取到了规则主动权和行业话语权。

百度董事长兼首席执行官李彦宏

对于自动驾驶领域而言,安全性是至关重要的一环。业界一般认为一个可靠的、安全的自动驾驶系统必须能保证在苛刻的测试环境下安全行驶数亿公里。按照这一指标,若完全使用真实道路测试,可能需要长达数十年。强大的AADS可以提供一套完整的自动驾驶仿真数据链,不仅可以生成海量标注数据用于训练、测试自动驾驶感知、路径规划等核心机器学习算法,也可以端到端、交互式的完整测试、验证自动驾驶系统。通过AADS系统,既能兼顾自动驾驶系统测试的安全性,也能极大地缩短测试时间。

根据对以上问题的研究分析,蓝皮书建议:创新顶层设计,打破行政壁垒;丰富河北旅游产品,提升服务品质,缩小与京津差距;加快构建雄安新区外延旅游圈,全面优化河北旅游和京津冀旅游新格局,促进区域旅游协同发展;借力雄安新区,加快培育跨区域的市场主体,夯实京津冀旅游协调发展的微观基础;借力雄安新区,强化旅游市场联合营销,共同打造世界旅游品牌。(完)

中新网4月3日电自动驾驶发展进程有些受阻,会否是因仿真路况测试有点“鸡肋”?或许百度将突破这一难关。

针对这一痛点,AADS系统可提供有效解决方案。AADS系统包含一套全新开发的基于数据驱动的交通流仿真框架和一套全新的基于图像渲染的场景图片合成框架。在获得真实感的车流移动和场景图像之后,系统利用增强现实技术可直接、全自动地创建逼真的仿真图像,完全消除了现有仿真系统中游戏引擎渲染图片与真实图片之间的差距。换言之,通过AADS系统,自动驾驶系统测试时可彻底告别“五毛”仿真环境,提升测试效果,不断精进自动驾驶算法。

“2019年将成为光伏发展史上里程碑的一年,全球光伏都将快速走入全面平价的新时代。”全球太阳能理事会联合主席、中国光伏行业协会理事长高纪凡表示,随着国内政策发布,国内市场将会出现恢复性增长。据悉,5月30日,国家能源局发布了《关于2019年风电、光伏发电项目建设有关事项的通知》,明确优先推进无补贴的平价上网项目建设,再开展需要国家补贴项目的竞争配置工作,这对风电光伏行业来说,将是一个重大转变。

儿童牛奶不是个“大坏蛋”,但也不是儿童的必备品,平时好好吃饭,再喝点普通的奶或酸奶对孩子来说已足够。

为了避免博士后工作站仅仅成为一个“名头”,该区还出台了定期考核机制,对工作站研究人员招收情况、科研情况、研究成果及产生的经济社会效益等10多项指标进行评估,并作为奖惩依据。其中,对连续2年没有在站博士后的单位,将取消其设站资格。“这一机制能促进工作站发挥吸引、培养和使用高层次人优秀人才的重要作用。”区人力社保局副局长唐晓华说。

近年来,通过仿真系统加速自动驾驶系统测试已经得到国内外企业和学术界认可,成为自动驾驶系统开发和验证的重要组成部分。现阶段,最先进的仿真系统,一般都通过游戏引擎渲染真实感的三维模型来生成测试驾驶场景,如NVIDIADriverConstellation,Intel的CARLA、微软的AirSim等。但这些仿真系统正处于瓶颈期,其创建的虚拟模型和车流运动仍然需要手工修正与处理,将消耗大量时间、人力成本,而建立越精确越逼真的场景将越昂贵、越费时。此外,游戏引擎渲染得到的CG(ComputerGraphics,计算机图像)和实景拍摄图在丰富性和真实性上还有差距,导致通过CG图像训练的自动驾驶算法在实景上效果下降。

美国时间3月27日,百度论文《AADS:Augmentedautonomousdrivingsimulationusingdata-drivenalgorithms》登上《Science》杂志子刊“ScienceRobotics”。《Science》杂志是全球最权威的学术期刊之一,《ScienceRobotics》则聚集软体机器人、假肢、机器人垂直跳跃、神经外骨骼、自动驾驶等机器人科技最前沿的发展领域。该论文提出了一套全新的自动驾驶仿真系统:增强现实的自动驾驶仿真系统(AADS:Augmentedautonomousdrivingsimulationusingdata-drivenalgorithms)。这个AADS系统由百度研究院机器人与自动驾驶实验室开发,它不仅能大大降低仿真系统的测试成本,还在真实性和扩展性方面实现了质的飞跃。

基于AADS系统,百度还同时发布了两大公开数据集,即ApolloCar3D和TrafficPredict。这两个数据集是百度ApolloScape开源项目的一部分,其中ApolloCar3D数据集包括超过六万车辆的实例,配有高质量的三维CAD模型和语义关键点。TrafficPredict是一个运动物体的轨迹数据集,包括时间戳,车辆ID,类别,位置,速度,朝向等信息,轨迹总长度达到1000多公里。百度主持的CVPR自动驾驶研讨会将于2019年6月举行,此次研讨会将重点关注自动驾驶中的多帧感知、预测和规划,同时举办全球范围内的挑战赛事。

此外AADS系统在操作方面也相当简便。在AADS系统中,使用一台安装了激光雷达和双目相机的汽车扫描街道,便可获得自动驾驶仿真的全部素材。AADS可自动将输入素材分解为背景、场景照明和前景对象。通过AADS中全新开发的视图合成技术,可以在静态背景上改变视点,生成任意视角的真实图片。比如,扫描街景图片后,AADS系统可以变换街景图片的视角,进而模仿车在不同环境里面行走的动作。

简言之,AADS拥有场景可扩展性和仿真真实性两大现有自动驾驶仿真系统不具备的“杀手级”优势。通过街道与场景扫描,AADS仿真系统即可快速、全自动地产生逼真的车流、行人等物体运动数据。此外,AADS系统可以进一步扩展,将虚拟元素(如车辆、行人运动)的灵活性与真实世界的丰富性相结合,从而有效、真实的仿真任何位置、任何时间的驾驶场景。值得一提的是,AADS系统采集的仿真数据无需人工标注与处理且生产成本极低,真正为自动驾驶提供低成本、最全面、最多样的仿真测试保障。

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