4sNj_vision263c的文章_电子工程师 - 电子技术论坛

4sNj_vision263c

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基于视觉传感器的无人机导航示意图
2023-9-13 17:21

基于光流的方法无法获得精确的距离，这可能会限制在某些特定任务中的使用。相比之下，基于 SLAM 的方法可以通过复杂的 SLAM 算法提供精确的度量地图，因此无人机可以导航和避开具有更多环境信息的障碍物。...

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如何解决图像降噪问题？
2023-9-13 17:14

说起来降噪问题如此简单明了，但自从信号处理开宗立派起，研究人员一直在孜孜不倦地提出各种降噪算法。我最早也没搞懂，大家何必纠结于这么简单的问题，而不去考虑更复杂，更贴近实际的花哨应用？...

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基于移动机器人的拣货系统RMFS的实践应用案例
2023-9-13 17:10

RMFS作为分布式多Agent系统，可利用ABM方法进行建模研究，将整个拣货系统中的移动货架、机器人、拣选（补货）站台等看作自主决策的Agent，每个Agent都具有特定的行为规则、特征和属性，以一定规则在拣货系统中独立...

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新兴大模型对自动驾驶行业的影响有哪些
2023-9-8 12:53

目前存在的一些关于自动驾驶技术的综述文章，包含整个系统/平台到单个模块/功能[1-2，4-8，10-13，15-33]。在本节中，我们简要介绍图1所示的基本自动驾驶功能和模块，硬件和软件体系结构，包括：感知、预测、定位和...

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解读机器人避障常用哪些传感器
2023-9-8 12:50

超声波传感器的基本原理是测量超声波的飞行时间，通过d=vt/2测量距离，其中d是距离，v是声速，t是飞行时间。由于超声波在空气中的速度与温湿度有关，在比较精确的测量中，需把温湿度的变化和其它因素考虑进去。...

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一文详解机器学习和深度学习的区别
2023-9-6 12:48

深度学习这几年特别火，就像5年前的大数据一样，不过深度学习其主要还是属于机器学习的范畴领域内，所以这篇文章里面我们来唠一唠机器学习和深度学习的算法流程区别。...

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不同3D激光SLAM方案对比分析
2023-8-28 11:47

在实验中，hdl_graph_slam和BLAM在所有数据集上的性能均不理想，因而下面不再讨论。而SC-LeGo-LOAM的性能较之LeGo-LOAM也没有明显改善，因而下面也不再讨论。...

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计算机视觉的5大核心任务是什么?
2023-8-28 11:45

图像分类是将图像分配到某个特定类别的任务，而图像识别则进一步将类别关联到具体的实体或对象。例如，分类任务可能会识别图像中是否存在猫，而识别任务会区分不同种类的猫，从宠物猫到野生豹子的区分。...

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3D激光SLAM核心：为什么要进行点云特征提取
2023-8-28 10:12

3D激光SLAM中所用的一般是多线激光雷达，每一个数据帧中的点云数量非常的多。像KITTI数据集中所用的Velodyne 16线激光雷达，一般点云数在几万。而Velodyne 64线激光雷达点云数量更是多达十几万。这个数...

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机器视觉算法的局限性有哪些方面
2023-8-24 09:51

ADS感知的数据驱动DDM模型，其安全可信某种程度上其实是来自与训练数据中隐含的行为定义，这对实现ADS安全至上的感知带来了大挑战。实际行驶应用中(可以认为是随机的、部分可观察的交互环境)可以通过对当前运行状态的不确定性...

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ToF传感器的原理及优缺点分析
2023-8-22 09:52

ToF传感器使用微小的发射器发射红外光或者激光，其中产生的光会从任何物体反弹并返回到传感器。根据光的发射与被物体反射后返回传感器之间的时间差，传感器可以测量物体与传感器之间的距离。...

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串口、COM口、UART口和TTL、RS-232、RS-485介绍
2023-8-22 09:46

UART接口：通用异步收发器(Universal Asynchronous Receiver/Transmitter)，UART是串口收发的逻辑电路，这部分可以独立成芯片，也可以作为模块嵌入到其他芯片里，单片机、SOC、...

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如何全面理解机器学习
2023-8-21 12:28

人工智能是从一开始就伴随着电子计算机的发明而兴起的。但是直到2012年，深度学习在图像识别上引发突破，机器学习的应用才变得如此普遍。...

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AVM环视系统在自标定中的应用及原理分析
2023-8-21 11:38

“坐标系表征”表达的物理意义用通俗的话解释就是：在A坐标系下观察B坐标系时，所看到的B坐标系的X、Y轴的方向。再通俗一点举个简单的例子：我们观察别人头部的时候，可以很容易知道这个人在看哪里，这就是因为我们获取到了对方人头...

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计算机视觉中的九种深度学习技术
2023-8-21 09:56

计算机视觉中仍有许多具有挑战性的问题需要解决。然而，深度学习方法正在针对某些特定问题取得最新成果。在最基本的问题上，最有趣的不仅仅是深度学习模型的表现;事实上，单个模型可以从图像中学习意义并执行视觉任务，从而无需使用...

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