3d驾驶学校（3D驾驶学校模拟）

智能驾驶自研团队过去的进展：全世界第一个在量产车上实现BEV（Bird’sEyeView）3D视觉感知算法和3D激光雷达做前融合的能力。这套领先的技术方案在全球AI算法比赛中拿到各种冠军。真人模拟3D驾驶城市公交车真人模拟3D驾驶城市公交车真人模拟3D驾驶城市公交车华为用来驱动自动驾驶汽车的芯片——昇腾（HUAWEIAscend)910采用了华为达芬奇架构NPU，功耗达到310W，可实现L3级自动辅助驾驶。昇腾910是一款AI处理器，N7+工艺生产，基于自研华为达芬奇架构3DCube技术，性能可达到320TFLOPS（FP16）/640TOPS（INT8）。其实AI芯片技术的达芬奇构架在麒麟9000处理器上也有应用，它可以在AI视频方面发挥作用，还可以在拍照影像上实现HDR视频合成、逆光拍摄算法等待，夜景和场景AI识别更加迅速，强化拍照效果。典型的机型包括Mate40系列、P50系列麒麟芯片版本。BEVerse:以视觉为中心的自动驾驶的鸟瞰式统一感知和预测在本文中，我们提出了BEVerse，这是一个基于多摄像头系统的3D感知和预测统一框架。与现有的专注于改进单任务方法的研究不同，BEVerse的特点是从多摄像头视频中生成时空鸟瞰图(BEV)表示，并联合推理以视觉为中心的自动驾驶的多个任务。具体来说，BEVerse首先执行共享特征提取和提升，以从多时间戳和多视图图像生成4DBEV表示。在自我运动对齐之后，时空编码器用于在BEV中进行进一步的特征提取。最后，连接多个任务解码器用于联合推理和预测。在解码器中，我们提出了网格采样器来为不同的任务生成具有不同范围和粒度的BEV特征。此外，我们设计了迭代流的方法，用于内存有效的未来预测。我们表明，时间信息改进了3D对象检测和语义图构建，而多任务学习可以隐含地有利于运动预测。通过对nuScenes数据集的大量实验，我们表明多任务BEVerse在3D对象检测、语义地图构建和运动预测方面优于现有的单任务方法。与顺序范式相比，BEVerse也有利于显着提高效率。代码和训练模型将在网页链接发布。《BEVerse:UnifiedPerceptionandPredictioninBirds-Eye-ViewforVision-CentricAutonomousDriving》论文地址:网页链接#全国交通安全日#【交通安全体验活动！有意思！[鼓掌]】@平安泸县交警大队护学中队组织泸县实验校的两百余名学生代表到泸县安全体验中心开展交通安全体验活动。师生们有序体验了体验中心的多媒体、3D技术、模拟驾驶等多个项目，对交通安全知识有了更深入的了解