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Smarter Sensors, Better Maps

机译:更智能的传感器,更佳的地图

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摘要

Building infrastructure for autonomous vehicles can smooth down some of the rough edges of the technology, but the real work of navigation happens in the cars. Sensor packages of LiDAR arrays, 360° cameras and GPS units gather real-time information about the vehicle's surroundings so an onboard robotics system can evaluate its options. Onboard computers must digest a constant stream of information-identifying obstacles, making sense of point cloud data and adapting to changing conditions.But machine-driven decision-making works best under controlled conditions, and deviations from what is expected can perplex even the most sophisticated self-driving systems. As a result, many AVs rely on so-called "deep mapping," which loads a centimeter-accurate scan of roadways and the environment into the computer's memory to help vehicles orient themselves.
机译:自动驾驶汽车的基础设施建设可以缓解该技术的某些粗糙边缘,但是导航的真正工作却发生在汽车中。 LiDAR阵列,360°摄像头和GPS单元的传感器套件可收集有关车辆周围环境的实时信息,因此车载机器人系统可以评估其选择。机载计算机必须消化源源不断的信息障碍,以识别点云数据并适应不断变化的条件。 r n但是,在受控条件下,机器驱动的决策效果最佳,甚至与预期的偏差也会造成困扰最先进的自动驾驶系统。结果,许多AV依赖于所谓的“深度映射”,该深度映射将精确到厘米的道路和环境扫描加载到计算机的内存中,以帮助车辆定向。

著录项

  • 来源
    《Engineering news-record》 |2018年第9期|26-26|共1页
  • 作者

    Jeff Rubenstone;

  • 作者单位
  • 收录信息 美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-18 04:02:00

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