偷偷爆料,未来风口新方向!
「无人驾驶」一直是一个充满矛盾的高新技术。在大众眼里,它看起来是那么的遥不可及,可又仿佛近在咫尺。而在学界和业界,毫无疑问,无人驾驶同样是当下的关注热点。
各大头部企业也纷纷成立自己的研究院和实验室,高校内也如火如荼地开展针对无人驾驶的研究,不论是继续做研究还是就业,这个方向确实看起来一派繁荣。
对于研究从业者,还有什么比当下既是研究热门又是热门就业方向更香的呢?
所以毋庸置疑,无人驾驶的各个方面也越来越卷。
感知、定位、规划决策、控制是无人驾驶四个基本系统模块。感知中很重要的一个部分就是定位,如果没有精确的定位结果,后续的决策和执行无从谈起。
在高架下、高楼旁、隧道、地下车库,以及有大量树荫场景下,汽车的高精度定位结果基于融合定位技术产生。除了传统的惯导外,雷达定位和视觉定位是能够与GNSS进行融合定位,最具应用前景的技术方案。
2月9日,我们邀请在无人驾驶领域多年研究和落地经验的张老师,带大家领略无人驾驶、视觉定位的发展背景及最新技术,带大家寻找创新点和idea。
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视觉定位是指用车载摄像头拍摄环境图像,跟已知的地图元素做对比或以递推方式计算车辆位置的定位方式,可分为绝对定位和相对定位。
准确的定位能力是自动驾驶的基础。传统的视觉定位框架通过几何模型来解决语义地图匹配问题,几何模型依赖于复杂的参数调整,从而阻碍了大规模部署。实时、准确和鲁棒的定位对于自动驾驶汽车(AVs)实现安全、高效驾驶至关重要,而实时性能对于AVs及时实现其当前位置以进行决策至关重要。单目视觉定位技术解决的问题是,利用单目摄像头采集的视频流,恢复过程中单目摄像头的运动轨迹。
在过去的几年中,视觉目标跟踪领域的研究越发火热,从早期基于稀疏表示的生成式跟踪方法、判别式跟踪方法到基于深度孪生神经网络的跟踪方法,SOTA不断更新迭代,我们看到无监督、半监督在视觉定位中的巨大作用。
2月9日,公开课中,张老师将带来运用无监督、半监督的单目视觉定位最新方案。通过研究背景梳理与最新论文带读,理解研究脉络、热点方向,可能的创新点。
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然而——
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