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人工智能的很多应用场景有较宽松的容错性,例如扫地机器人撞到障碍物,可以退后再找路径;Siri的语音识别错了,用户多说几遍就行了。然而自动驾驶应用,则要求更加严苛的安全标准。因为汽车中的人工智能算法出错,带来的损失是无法挽回的。例如,在时速100公里每小时的车上,把路边一个穿越马路的行人误判为静止的柱子,将会直接导致伤亡,后果不堪设想。
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基于这个原因,现有的自动驾驶商业部署,主要在封闭的园区和有严格管控的固定线路。例如,伦敦的希思罗国际机场用自动驾驶摆渡车在停车场和T5航站楼之间接送乘客,如图14.29所示。这一运输服务叫希思罗Pod,从2011年起投入运营。任何乘客都可以从希思罗T5航站楼免费搭乘。
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图14.29 伦敦的希思罗国际机场的自动驾驶摆渡车
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类似的适合(半)封闭路段的车型还有Induct Navia(见图14.30)和Arma(见图14.31),它们的出现也一步步引领自动驾驶走向商业化的道路。
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图14.30 售价25万美元的Induct Navia,可载8人,行驶速度20km/h
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图14.31 Navya公司推出的Arma行驶速度20km/h 自动车,可以载15人,行驶速度45km/h
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此外,由于自动驾驶中的关键传感器部件激光雷达的成本居高不下,货车的单价和驾驶员成本更高,而且货车的使用场景在高速或封闭的港口等,所以它可能比家用轿车更早的实现自动驾驶的商用。
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■ 自动驾驶算法工程师需要具备的技能
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看完以上的介绍,读者或许已经跃跃欲试要投身这场即将到来的技术革命。如能在以下三个领域之一有比较扎实的基础,就可以比较容易地拿到自动驾驶相关领域的offer,成为自动驾驶算法工程师了。
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计算机视觉:深度学习,道路标牌识别,车道线检测,车辆跟踪,物体分割,物体识别。
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传感和控制:信号处理,Kalman滤波,自动定位,控制理论(PID控制),路径规划。
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系统集成:机器人操作系统,嵌入式系统。
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现在已有不少专门的自动驾驶培训班或慕课,可以帮助大家更加深入地、系统地学习以上技术,也预祝读者们在相关领域有所建树,在通向offer的道路上一路绿灯。
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百面机器学习:算法工程师带你去面试 04 机器翻译
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■ 机器翻译是什么?
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机器翻译是计算语言学的一个分支,也是人工智能领域的一个重要应用,其最早的相关研究可以追溯到20世纪50年代。
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随着互联网的飞速发展,人们对语言翻译的需求与日俱增。根据维基百科的数据,目前互联网上存在数百种不同的语言,其中英语内容占互联网全部内容的一半左右,而以英语为母语的互联网用户只占全部互联网用户的四分之一。跨域语言屏障,获取互联网上更多的内容是持续增长的需求。
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