人工智能是具有类甚至超越的机器,对活动替代、解放和强化。这种智能可以是计算,也思维、意识情感等目前人工已经应用在无人驾驶、脸识别定理证明智能控制博弈语言等众多领域。
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人工智能正出现在接踵而来的所有革命中:无人机、自动驾驶、科学探索、个人数字化服务、机器人、大数据……
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1925年8月,来自美国陆军的电子工程师弗朗西斯·霍迪尼坐在一辆用无线电操控着前车的汽车上。这辆组合式的汽车通过后车发射无线电波来控制前车的方向盘、离合器、制动器等部件。
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继谷歌无人驾驶汽车抢尽头条之后,英国迫不及待地在城市步行街上投下了一辆无人驾驶原型车。
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在上篇解析光学雷达(LiDAR)技术之后,本文着重介绍基于机器人操作系统ROS的无人驾驶系统。文中将介绍ROS以及它在无人驾驶场景中的优缺点,并讨论如何在ROS的基础上提升无人驾驶系统的可靠性、通信性能和安全性。
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深度学习在无人驾驶领域主要用于图像处理,也就是摄像头上面。当然也可以用于雷达的数据处理,但是基于图像极大丰富的信息以及难以手工建模的特性,深度学习能最大限度的发挥其优势。
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热像仪与无人驾驶飞机相结合,尤其能够用于检测光伏系统。同时,热成像无人机还可对无法靠近的建筑或电线进行热成像检测,可应用于消防和执法工作。这项技术还可用于其他工业领域:研发、领先的航空考古学,或对自然及动物的观察。
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作为车联网的一个核心组成部分,智能车载系统目前已经成为了车企、零部件企业乃至IT企业的研发重点,而从市场上现有的一些产品着力点来看,不外乎两点:个性化和人性化,进而实现更高层次的智能化,达到人车互动的终极目的。近期,小编将市场上较为“冒泡”的相关技术进行了梳理,一起瞅瞅此类技术目前战况如何吧!
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在过去的一年AI无论是在无人驾驶技术上还是在语音识别或者在围棋游戏的把控上,都取得了骄人的成绩,同时这也揭示了机器蕴涵的巨大能力。
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到2020年,路上的数亿辆汽车都将有无人驾驶功能,这是迈向物联网世界的趋势,也是人工智能(AI)领域的进步。要想设计无人驾驶车辆,就必须能够驾驭海量摄像头和传感器的数据,分析这些数据并运用人工智能技术。
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无人驾驶汽车还是有许多现实状况需要面对:如打雷刮风下雪、交通管制、实时路况、限行拥堵等。无人驾驶技术,并不是一项单一的技术,而是一套系统或集成技术,其中,激光雷达技术发挥了重要的作用。
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无人机,即无人驾驶飞机简称,英文缩写为“UAV”,即(Unmanned Aerial Vehicle)。是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机。
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