自动驾驶

来源：CAA混合智能专委会 上个月出门，发现十字路口的交警和辅警人数明显增加了。我不禁有些诧异，近十年来，人工智能最成功和最有效的落地成果不就是安防和交通相关应用吗，而十字路口往往都是视频监控最密集的地方？既然如此，为什么还需要那么多警力呢？ 除了定期上街执勤需要外，一个深层次的原因是，人工智能并不能百分之百包打天下。更极端情况下，人工智能的尽头可能是人工。 何出此言呢？其一原因是人工智能算法的评价准则。这里谈论两个指标，漏检率和误报率。第一个指标，漏检率是指本应发现却未被算法发现的问题，俗称假阴性。 以交通违章为例， 假阴性或漏检率意味着并非所有违章现象都能被有效发现 。在监控探头日益普及的今天，多数违章都已经能通过人工智能算法检测到。如早期研发的闯红灯、高速公路超速、占用高速应急车道等，中期研发的基于云台监控摄像机的三分钟路边违停、车牌遮挡等，和近年来的实线变道、市内禁鸣区域鸣笛等。然而，随着驾驶员的交通安全意识的提高，这些易于监控的违章现象正变得越来越少。以至于可以推测，在未来针对这类违章的监控可能会较难被触发，甚至 形同虚设 。那么，交管部门和相关研发的公司就必须深化监控系统的研究，将重心推向识别更为复杂的交通违章行为。比如恶劣天气或低照度情况下的低分辨车牌识别、非机动车的违章行为。然而，这些复杂的交通违章并不见得能通过人工智能算法获得很低的漏检率

在自动驾驶领域有这样一个说法：关注自动驾驶的进展，就看高精地图的动态，因为他们才是加速自动驾驶汽车落地的幕后推手。本文介绍了QingStor®️对象存储的种种优势以及许多针对该场景的特性，分享了对象存储在高精度地图场景中的最佳实践。 大家都对无人驾驶和地图比较熟悉，但是大家相对较少听到高精地图这个名词，简单地说，高精地图是给自动驾驶的汽车使用的，与日常使用的二维平面地图有比较大的差异，包含的信息也会更加复杂。 无人驾驶与高精地图关系概述 对于无人驾驶而言，主要分为四个阶段。在感知阶段中，车辆核心依靠车载传感器获取具体的道路与环境信息，然而在实际情况中，由于天气、环境等不确定性，仅仅依赖传感器是无法实现自动驾驶的，每一种传感器都有各自的感知缺陷和限制： 如激光传感器检测效果稳定，但在面对大范围的尘土时，其检测效果大幅降低； 高分辨率摄像机能检测图像中的物体，窄视场的摄像机可以检测很远的距离，但是面对暴雨、大雪等恶劣天气，其很难检测到正确的车道线和障碍物等信息； 传感器是很难判断车辆所处位置是高速公路上还是处在普通城市道路上的，车速最高可以开多快，前方道路的曲率，所处路段的 GPS 信号强弱都会影响检测结果； 额外传感器遇到检测盲区，更加无法实时捕获的道路与环境信息。 这些问题，在有了高精度地图后都迎刃而解。 在无人驾驶的第二阶段定位和第三阶段车辆行驶决策阶段

　　业界普遍认为，视频分割技术将成为线上会议、直播、自动驾驶、影视制作等场景的标配。例如直播场景使用阿里 AI 算法，可以实现一秒钟替换背景；在自动驾驶中，视频分割也是自动驾驶系统识别障碍物的关键技术。因此，视频分割技术将会和我们更加息息相关。 　　近日，全球计算机视觉顶会 CVPR 2020（CVPR，即 IEEE 国际计算机视觉与模式识别会议）公布各大挑战赛结果，阿里巴巴（以下称“阿里”）获得四项比赛的世界冠军，其中，在难度最高的 DAVIS（ Densely Annotated Video Segmentation，密集标注视频分割 ）挑战赛中，阿里提出了可以精准预测视频目标位置的方法，并且首次以超过 80 分的成绩夺得第一名。 　　CVPR 是 AI 领域规模最大的会议，被誉为计算机视觉领域“奥斯卡”，其范围涵盖计算机视觉领域的前瞻学术研究和工业应用，会议的研究成果体现着视觉 AI 领域研究的趋势。由于视频会议、直播等应用逐渐普及，2020 年顶级科技公司的研究成果逐步从图像延伸到视频领域，涉及视频压缩、视频分割、三维视觉等领域。 　　和图像识别不同，AI 分析理解视频的技术门槛更高，长期以来，业界在视频 AI 技术的研究上鲜有重大突破。以 CVPR 会议难度最高的比赛之一 DAVIS 为例，该比赛需要参赛团队精准处理复杂视频中物体快速运动、外观变化、遮挡等信息。过去几年

　　 　　作者 | 黄善清 　　编辑 | 陈大鑫 　　一年一度的 IOI 竞赛正在新加坡召开，如无意外，中国队又将在这场属于中学生的信息学狂欢盛宴中收获丰盛。从第一届 IOI 赛事开始，中国每年都会派遣学生前往参赛，至今已收获 86 枚金牌，为中国计算机领域输出了大批的信息学顶尖人才。 　　这批从 IOI 走出来的顶尖高手，有的以改变产业为己任，以 96 年金牌得主搜狗公司 CEO 王小川为例，在时代的浪潮中贡献出自己的一份力量；有的醉心于科研，以 04 年金牌得主鬲融为例，源源不断地为计算机学界贡献一篇又一篇富有洞见的研究成果，甚至夺下计算机领域的重要大奖；有的甘于平淡，04 年的另一名金牌得主胡伟栋，则在自己最热心的奥林匹克竞赛教育领域自得其乐。 　　今天 AI 科技评论就盘点一下这批从 IOI 赛事走出来的少年天才们，后来怎么一步步活成了自己想要的模样。 　　 1 　　 产业界 　　 王小川，96年金牌得主 　　“我喜欢编程，对我来说，编程是创造一个生命。这个生命有你的技术展示，有你的思想注入，有你对美的理解，最后产生表达虚拟运行的生命，程序是有生命的。” 　　 　　 　　96 年获奖成绩 　　在拿到 IOI 金牌以前，二年级的王小川便已经展露了计算机方面的过人天赋。即便 1985 年的计算机的编程速度还很慢，他依然用来做了几件让老师和同学们感到震惊的事情

　　 　　这是特斯拉历史上最激动人心的日子。经过近半年的苦等，特斯拉的新电池来了。 　　北京时间 9 月 23 日凌晨 4:45，特斯拉股东大会暨电池日活动揭幕。 特斯拉在发布会上带来了全新的 4680 无极耳电池，经过几年的酝酿，特斯拉再一次在核心的电池领域放出大招。马斯克认为，这一新的电池设计将进一步提升电池能量密度，降低成本，最终突破电动车的产品、市场瓶颈。 　　新的电池产品将在 2022 年开始生产。特斯拉 22 日股价下跌 5.6%，在发布会结束的时间点，特斯拉盘后股价继续下跌超过 6%。 　　由于疫情影响，特斯拉开创了全新的活动形式，在位于美国加州的大会现场像汽车影院一样，每个线下参会者都坐在 Model 3/Y 里，以确保会议过程中参会者之间保持社交距离。发布会全场以汽车喇叭代替了鼓掌。 　　 　　图 | 股东大会现场 　　作为全球纯电动车的代表公司，特斯拉在今年股价一路高歌猛进，来到 400 多美元，市值来到约 4000 亿美元。 　　新能源潮流席卷全球的这几年，特斯拉风暴强势刮过全球汽车产业，在事实上已经改变了传统汽车市场的走向，百年车企转向新能源、智能化，一众造车新势力接连露头。 　　诚然，现在的动力电池格局已经和之前有着天翻地覆的变化。包括宁德时代在内的电池厂商在全球市场上都已经成为绝对的头部公司，加入到了汽车这个万亿市场当中。 　　在电动化已经不可逆的今天

　　这是特斯拉历史上最激动人心的日子。经过近半年的苦等，特斯拉的新电池来了。 　　北京时间 9 月 23 日凌晨 4:45，特斯拉股东大会暨电池日活动揭幕。 特斯拉在发布会上带来了全新的 4680 无极耳电池，经过几年的酝酿，特斯拉再一次在核心的电池领域放出大招。马斯克认为，这一新的电池设计将进一步提升电池能量密度，降低成本，最终突破电动车的产品、市场瓶颈。 　　新的电池产品将在 2022 年开始生产。特斯拉 22 日股价下跌 5.6%，在发布会结束的时间点，特斯拉盘后股价继续下跌超过 6%。 　　由于疫情影响，特斯拉开创了全新的活动形式，在位于美国加州的大会现场像汽车影院一样，每个线下参会者都坐在 Model 3/Y 里，以确保会议过程中参会者之间保持社交距离。发布会全场以汽车喇叭代替了鼓掌。 　　 　　图 | 股东大会现场 　　作为全球纯电动车的代表公司，特斯拉在今年股价一路高歌猛进，来到 400 多美元，市值来到约 4000 亿美元。 　　新能源潮流席卷全球的这几年，特斯拉风暴强势刮过全球汽车产业，在事实上已经改变了传统汽车市场的走向，百年车企转向新能源、智能化，一众造车新势力接连露头。 　　诚然，现在的动力电池格局已经和之前有着天翻地覆的变化。包括宁德时代在内的电池厂商在全球市场上都已经成为绝对的头部公司，加入到了汽车这个万亿市场当中。 　　在电动化已经不可逆的今天

　　百度自动驾驶明星产品“阿波龙”，趁着秋高气爽来到了国家体育馆，驶进了2020年中国国际服务贸易交易会。在国家体育馆东侧的无人驾驶汽车体验区，阿波龙循环行驶，将一批又一批的乘客安全送达目的地。 　　 　　（百度阿波龙亮相服贸会） 　　作为疫情以来我国首场重大国际经贸活动，这届服贸会汇集了人工智能、虚拟现实、机器人服务、无人驾驶等数十种“黑科技“。凭借着百度Apollo全球领先的自动驾驶能力，阿波龙获得前来参展的人们一致“pick”。 　　 　　（参展人员体验百度阿波龙） 　　“阿波龙”是百度与金龙汽车合作生产的全国首辆商用级无人驾驶微循环电动车。它不仅看上去可爱，其实也足够厉害，它是全球首款L4级量产自动驾驶巴士。“阿波龙”没有方向盘，没油门踏板，也不用司机，完全是人工智能在开车。 　　人工智能开车，也是依靠自己的“眼睛"和“大脑”。车身配备的激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、单目和双目摄像机，多传感器融合都是“阿波龙”的眼睛，可以实时识别道路条件、周围环境。而“阿波龙”思考要依靠百度自主研发的“汽车大脑”，可以快速分析判断，在非常短的时间内做出正确决策，跟老司机一样安全驾驶。 　　 　　（百度阿波龙接驳中） 　　跟普通车不一样，老司机“阿波龙”从不迷路，它顶部的组合导航系统，可以结合百度地图和定位技术，进行厘米级定位。同时，“阿波龙”是一款绿色环保的纯电动车

点击上方“ 3D视觉工坊 ”，选择“星标” 干货第一时间送达 来源： 新机器视觉 所谓 手眼系统 ，就是人眼镜看到一个东西的时候要让手去抓取，就需要大脑知道眼镜和手的坐标关系。如果把大脑比作B，把眼睛比作A，把手比作C,如果A和B的关系知道，B和C的关系知道，那么C和A的关系就知道了，也就是手和眼的坐标关系也就知道了。 相机知道的是像素坐标，机械手是空间坐标系，所以手眼标定就是得到像素坐标系和空间机械手坐标系的坐标转化关系。 在实际控制中，相机检测到目标在图像中的像素位置后，通过标定好的坐标转换矩阵将相机的像素坐标变换到机械手的空间坐标系中，然后根据机械手坐标系计算出各个电机该如何运动，从而控制机械手到达指定位置。这个过程中涉及到了图像标定，图像处理，运动学正逆解，手眼标定等。 常用的标定方法有：九点标定 九点标定： 九点标定直接建立相机和机械手之间的坐标变换关系。 让机械手的末端去走这就9个点得到在机器人坐标系中的坐标，同时还要用相机识别9个点得到像素坐标。这样就得到了9组对应的坐标。 由下面的式子可知至少需要3个点才能求出标定的矩阵。 （1）、标定，Halcon中进行9点标定的算子 （2）、求解 一些特殊情况的解释： 有些情况中我们看到相机固定在一个地方，然后拍照找到目标，控制机械手去抓取，这种就很好理解。我们也叫做eye-to-hand 还有一种情况是相机固定在机械手上面

https://mp.weixin.qq.com/s/nVV4l4brBAcvj7Qh0s4pug By 超神经 内容概要：今天，自动驾驶领域的一场持久纷争迎来和解。知名人物王劲卷入的这一纠纷，因为上下家公司的竞业规范，商业机密等问题，多方分别发起了上诉。而这一类的事件对王劲来说，并不是第一次遇到。 关键词：自动驾驶 商业纠纷 王劲 牵涉两家自动驾驶公司，波及「自动驾驶第一人」的纠纷，在持续 18 个月之后，终于在日前落下帷幕。 文远知行和中智行在今日均发布声明，称文远知行与中智行、王劲达成和解，各自撤回针对对方公司及个人的一切诉讼，并将不再就过往诉讼和相关内容做任何回应。 这件自动驾驶行业领域，关于商业机密、竞业规范的大纠纷，最终还是画上了句号。 2017 景驰创立 ➡️ 遭百度「追杀」 王劲是自动驾驶领域里响当当的人物，也是这次事件的关键人物。而一切的起因，还要追溯到他的百度时期。 2015 年 12 月，王劲参与创办了百度自动驾驶事业部，被称为国内「自动驾驶第一人」。 百度自动驾驶事业部成立仪式上的王劲 他那句「三年商用，五年量产，十年改变出行方式」的口号，也被行业内外津津乐道。 但转折总是不期而遇。 两年后，王劲因理念不合从百度离职，拉起了自己的山头，在硅谷创办了自动驾驶公司景驰科技。 景驰科技发展神速：2017 年4 月成立，5 月就完成了封闭道路无人驾驶测试，6

点击上方“ 3D视觉工坊 ”，选择“星标” 干货第一时间送达 来源：iNature 编辑：双一流高校 9月5日， Nature 指数公布了2019年7月1日到2020年6月30日大学/机构排名，也就是说最新的一期机构/大学的学术排名正式出炉。iNature编辑部进行了及时的整理发现： 在全球大学/机构综合排名中，中国科学院再次位居榜首，其次是中国科学技术大学，北京大学及清华大学。 中国科学技术大学再次蝉联高校第一；另外有19个大学/机构顺利挺进全球前100名，吉林大学、四川大学、武汉大学、华中科技大学再次进步；兰州大学表现卓越，位列109名。 全球大学/机构综合排名 对于全球大学排名，我们发现，中国科学院已经连续多年盘踞着榜首的位置，哈佛大学及马克思普朗克协会紧随着其后。 中国有 18名大学进入 全球前100名 ,分别是：中国科学院（第1名）， 中国科学技术大学（第8名），北京大学（第10名） ，清华大学（第11名），南京大学（第14名），中国科学院大学（第16名），浙江大学（第23名），复旦大学（第32名），中山大学（第37名）,南开大学（第38名），上海交通大学（第39名），苏州大学（第45名），四川大学（第47名），武汉大学（第49名），华中科技大学（第54名），厦门大学（第63名），吉林大学（第72名），天津大学（第76名），湖南大学（第91名）。中国科学技术大学