高感度の感知システムは自動運転の核心である。私たちが独自に開発した点雲表示プラットフォームは3 D-2 D同期表示をサポートし、自動運転モデルの訓練により良質で正確なデータを提供しています。
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3 D-2 Dマーキングプラットフォーム
2 D寸法
2 Dマークアップには、バウンディングボックス、多角形、意味分割、ターゲット追跡の4つの部分が含まれている。
バウンディングボックス
多角形
意味分割
ターゲット追跡
3 D寸法3 Dすんぽう
3Dマーキングは目標追跡と方向認識の精度向上に不可欠であり、また、目標検出アルゴリズムは3D空間で周囲の交通機関の位置と距離を予測することができる。
シーン
フレームワーク
ケース
セマンティック分割
車線寸法
ポリゴン寸法
バウンディングボックス
点群寸法プラットフォーム

3 D点群表示プラットフォームはSurfingTechによって開発され、所有されている。これには、離散画像注記とビデオシーケンス注記の2つのバージョンがある。

離散イメージとは、時系列に接続されていない単一フレームの点群データのことです。各フレームイメージには、以下のようなラベルを付ける必要があります。通常、1フレームの画像では点の数が足りないので、2次元画像の色を3次元点群データの対応する点に投影しなければならない。また、ラベル付け作業者は、ラベル付けを完了するために2Dイメージを参照する必要がある。

シーンベースのビデオシーケンスのラベル付けでは、最初にフレーム間の連続性を使用して3Dシーンをリファクタリングし、次に3Dシーンでラベル付けを行う。2次元画像の各フレームと点群データに寸法を投影して寸法結果を形成する。

ビデオシーケンス寸法プラットフォーム(VAP)
離散画像寸法プラットフォーム(DAP)
解決策
キャリブレーション
- -変換パラメータを計算して、あるセンサを別のセンサに変換できる座標系で、対応する点の3D点群データと2D画像データを計算して、シーン理解の精度を向上させる。
離散イメージ寸法プラットフォーム(DAP)
離散画像寸法プラットフォーム(DAP)
分割
距離データからキャリブレーションプレートの位置領域を検出する。
精密アラインメント
グローバル登録の結果を最適化するために、より多くの情報を導入する。
シナリオの選択
変換後のパラメータの最終値は非最大抑制方法を用いて計算する
グローバル登録
可能性のある変換パラメータパラメータの集合をより高速に算出する。
車両の改造
当社はリンカーンMKZハイブリッドと吉利博瑞GEモデルの改造ソリューションをバイワイヤで提供している。垂直制御(アクセル、ブレーキ)と横制御(ステアリング)の機能や、ギアやステアリングシグナルの制御を提供することができる。同時に車速、車輪速、ハンドル角度、アクセル開度、GPS、4ドア2カバーのスイッチ状態など、必要な車体状態情報のフィードバックを提供できる。改造サイクルは1日だが、同社の改造バイワイヤは元の車両のアクチュエータを変更しない非破壊改造である。