导读：本次分享的大纲——PerceptionIntroductionSensorSetup&SensorFusionPerceptionOnboardSystemPerceptionTechnicalChallenges--01PerceptionIntroductionPerception系统是以多种sensor的数据，以及高精度地图的信息作为输入，经过一系列的计算及处理，对自动驾驶车的周围的环境精确感知。能够为下游模块提供丰富的信息，包括障碍物的位置、形状、类别及速度信息，也包括对一些特殊场景的语义理解（包括施工区域，交通信号灯及交通路牌等）。Perception系统包括多个方面及子系统：
导读：本次分享的大纲——PerceptionIntroductionSensorSetup&SensorFusionPerceptionOnboardSystemPerceptionTechnicalChallenges--01PerceptionIntroductionPerception系统是以多种sensor的数据，以及高精度地图的信息作为输入，经过一系列的计算及处理，对自动驾驶车的周围的环境精确感知。能够为下游模块提供丰富的信息，包括障碍物的位置、形状、类别及速度信息，也包括对一些特殊场景的语义理解（包括施工区域，交通信号灯及交通路牌等）。Perception系统包括多个方面及子系统：
Hadoop版本：2.9.2什么是机架感知通常大型Hadoop集群是以机架的形式来组织的，同一个机架上的不同节点间的网络状况比不同机架之间的更为理想，NameNode设法将数据块副本保存在不同的机架上以提高容错性。HDFS不能够自动判断集群中各个DataNode的网络状况情况，Hadoop允许集群的管理员通过配置net.topology.script.file.name参数来确定节点所处的机架，配置文件提供了ip到rackid的翻译。NameNode通过这个配置知道集群中各个DataNode机器的rackid。如果net.topology.script.file.name没有设定，则每个ip都
Hadoop版本：2.9.2什么是机架感知通常大型Hadoop集群是以机架的形式来组织的，同一个机架上的不同节点间的网络状况比不同机架之间的更为理想，NameNode设法将数据块副本保存在不同的机架上以提高容错性。HDFS不能够自动判断集群中各个DataNode的网络状况情况，Hadoop允许集群的管理员通过配置net.topology.script.file.name参数来确定节点所处的机架，配置文件提供了ip到rackid的翻译。NameNode通过这个配置知道集群中各个DataNode机器的rackid。如果net.topology.script.file.name没有设定，则每个ip都
本文转自雷锋网，如需转载请至雷锋网官网申请授权。需要处理的图像像素过多与芯片算力不足的矛盾，已经成为了当前制约自动驾驶发展的瓶颈之一。为了解决上述问题，事件相机与脉冲神经网络的结合或许会是一个可行的解决方案。卷积神经网络是目前图像目标检测算法的重要手段。以ResNet-152为例，一个152层的卷积神经网络，处理一张224*224大小的图像所需的计算量大约是226亿次，如果这个网络要处理一个1080P的30帧的摄像头，那么它所需要的计算量将高达每秒33万亿次，十分庞大。以当前典型的百度的无人车为例，计算平台约为800TOPS，其中1TOPS代表处理器可以每秒钟进行一万亿次操作。假设一个
本文转自雷锋网，如需转载请至雷锋网官网申请授权。需要处理的图像像素过多与芯片算力不足的矛盾，已经成为了当前制约自动驾驶发展的瓶颈之一。为了解决上述问题，事件相机与脉冲神经网络的结合或许会是一个可行的解决方案。卷积神经网络是目前图像目标检测算法的重要手段。以ResNet-152为例，一个152层的卷积神经网络，处理一张224*224大小的图像所需的计算量大约是226亿次，如果这个网络要处理一个1080P的30帧的摄像头，那么它所需要的计算量将高达每秒33万亿次，十分庞大。以当前典型的百度的无人车为例，计算平台约为800TOPS，其中1TOPS代表处理器可以每秒钟进行一万亿次操作。假设一个
对于自动驾驶应用来说，最终还是需要对3D场景进行感知。道理很简单，车辆不能靠着一张图像上得到感知结果来行驶，就算是人类司机也不能对着一张图像来开车。因为物体的距离和场景的和深度信息在2D感知结果上是体现不出来的，而这些信息才是自动驾驶系统对周围环境作出正确判断的关键。一般来说，自动驾驶车辆的视觉传感器（比如摄像头）安装在车身上方或者车内后视镜上。无论哪个位置，摄像头所得到的都是真实世界在透视视图（PerspectiveView）下的投影（世界坐标系到图像坐标系）。这种视图与人类的视觉系统很类似，因此很容易被人类驾驶员理解。但是透视视图有一个致命的问题，就是物体的尺度随着距离而变化。因此，当感知
对于自动驾驶应用来说，最终还是需要对3D场景进行感知。道理很简单，车辆不能靠着一张图像上得到感知结果来行驶，就算是人类司机也不能对着一张图像来开车。因为物体的距离和场景的和深度信息在2D感知结果上是体现不出来的，而这些信息才是自动驾驶系统对周围环境作出正确判断的关键。一般来说，自动驾驶车辆的视觉传感器（比如摄像头）安装在车身上方或者车内后视镜上。无论哪个位置，摄像头所得到的都是真实世界在透视视图（PerspectiveView）下的投影（世界坐标系到图像坐标系）。这种视图与人类的视觉系统很类似，因此很容易被人类驾驶员理解。但是透视视图有一个致命的问题，就是物体的尺度随着距离而变化。因此，当感知
我们知道，摄像头在进行图像拍摄时，最理想的位置是能垂直与拍摄平面的，这样能保证图像能按照原来的几何比重重现。然而在智能驾驶汽车的实际应用中，受到智能车车体结构的限制，车体控制要求摄像头有一定的预瞄距离，摄像头的水平和垂直扫射面通常是成扇形扩张的，且摄像头与地面一般成一定角度安装。这种角度的存在会在图像边缘处造成一定的成像畸变。畸变的结果是在后期图像处理过程中产生一系列如下的类似问题：1）垂直线被拍摄成斜线导致斜率计算错误；2）远处的弯道可能由于畸变被压缩导致曲率计算错误等等；3）对于旁车道车辆状态在识别过程中产生严重的畸变，在后期处理的时候会存在匹配不上的问题；诸如上面各类问题都是可能存在在整
我们知道，摄像头在进行图像拍摄时，最理想的位置是能垂直与拍摄平面的，这样能保证图像能按照原来的几何比重重现。然而在智能驾驶汽车的实际应用中，受到智能车车体结构的限制，车体控制要求摄像头有一定的预瞄距离，摄像头的水平和垂直扫射面通常是成扇形扩张的，且摄像头与地面一般成一定角度安装。这种角度的存在会在图像边缘处造成一定的成像畸变。畸变的结果是在后期图像处理过程中产生一系列如下的类似问题：1）垂直线被拍摄成斜线导致斜率计算错误；2）远处的弯道可能由于畸变被压缩导致曲率计算错误等等；3）对于旁车道车辆状态在识别过程中产生严重的畸变，在后期处理的时候会存在匹配不上的问题；诸如上面各类问题都是可能存在在整
