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Drive.ai推出四款可视化工具 帮助了解自动驾驶运作方式

导读: Drive.ai近日介绍了四款主要的可视化工具,用于内部研究和确保自动驾驶车辆的乘客安心。该公司描述了在产品开发过程中如何使用仪表板显示器、3D数据可视化、注释数据集以及交互式模拟。

当自动驾驶车辆普及率较高时,乘客们可能就不会感到不安。但是在初期,大多数人都会处于高度戒备状态。自动驾驶系统开发商Drive.ai采用了多种可视化技术,确保乘客安心,帮助公司工程师了解其系统“看到”的内容及其运行方式。

据外媒报道,Drive.ai近日介绍了四款主要的可视化工具,用于内部研究和确保自动驾驶车辆的乘客安心。该公司描述了在产品开发过程中如何使用仪表板显示器、3D数据可视化、注释数据集以及交互式模拟。

车载显示器

为了使乘客安心、舒适,Drive.ai采用了车载显示器。此显示器结合了激光雷达传感器和全环绕摄像头的数据,可在汽车行驶时创建3D图像。通过使用雷达、GPS和惯性测量装置(IMU)的数据增强图像,该系统可以帮助乘客了解车辆即将要做什么,以及采用各种传感器捕捉了什么。

车外分析

Drive.ai工程师使用汽车的实时数据创建地图、路径规划、感知、定位、状态估计以及一系列机器人技术元素等3D可视化内容。整个可视化组合可让公司更深入了解自动驾驶性能。同步各种传感器数据信号的时间是成功实现自动驾驶车辆性能的关键因素。通过将各种车载传感器、地图和交通网络数据整合至一个可视化工具中,工程师们可以微调各种算法,更好地协调各种传感器数据信号的时间。

注释数据集

据Drive.ai所说,正确标记驾驶一个小时收集的所有数据大约需要800个工时。人类注释器只能标记初始数据集,而深度学习人工智能(AI)可应用从人工注释的数据中“学习”到的内容,快速可靠地标记其他数据。人类注释器处理新型数据、检查机器标记的数据质量。

交互式模拟

通过Drive.ai的“大型场景库”,其工程师在3D可视化世界中,通过使用驾驶模拟器来测试和评估公司的自动驾驶系统。因为Drive.ai的自动驾驶系统在后台运行,该团队可以改变交通灯模式和行人行为等因素,以观察自动驾驶程序如何反应和响应。

作者:余秋云

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