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自动驾驶汽车技术栈
时长:11 分钟
类别:汽车智能技术
简介:本视频简要概述了自动驾驶汽车技术栈,侧重于讨论传感器和计算硬件。讲座的内容包括关于特斯拉自动驾驶仪2.0版硬件和第二代福特自动驾驶平台的案例研究。本课程是斯坦福商学院开放道路课程的一部分,我们专注于汽车驾驶和机动性的创新。
标签:
教学
汽车智能技术
自动驾驶
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深度学习在自动驾驶汽车中的作用
人工智能是由机器展示出来的人类智能,自20世纪50年代就有了,但直到最近,我们还没有足够的数据来训练机器或计算能力来处理这些数据。英伟达提供了价格合理的算力,他们用可编程的GPU改变了游戏规则,可以同时处理大量数据。人工智能和深度学习是无人驾驶的关键技术,我们可以在今天的道路上发现它在物体和图像识别和避碰方面的特点。
传感器融合和跟踪5:如何一次跟踪多个对象
该视频介绍了跟踪多个对象时出现的两个常见问题:数据关联和跟踪维护。我们介绍了解决这些问题的几种方法,并提供了解决所有多对象跟踪问题的一般方法。我们介绍了数据关联算法,例如全局最近邻(GNN)和联合概率数据关联(JPDA),并介绍了删除和创建轨道的标准。我们还将谈论门控筛选机制,以免浪费计算资源。在视频的结尾,我们展示了一个GNN和JPDA算法在两个紧邻的对象上运行的示例。
英伟达AI汽车演示
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Mobileye自动驾驶演示原片无剪辑
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自动驾驶汽车技术栈
本视频简要概述了自动驾驶汽车技术栈,侧重于讨论传感器和计算硬件。讲座的内容包括关于特斯拉自动驾驶仪2.0版硬件和第二代福特自动驾驶平台的案例研究。本课程是斯坦福商学院开放道路课程的一部分,我们专注于汽车驾驶和机动性的创新。
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