NVIDIA自动驾驶实验室AI如何让自动驾驶汽车更具智慧

本篇文章将带领大家回顾 6 期 NVIDIA 自动驾驶实验室短视频,深入探究特定的自动驾驶算法。

您将了解到:

  • AI 实时感知帮助自动驾驶汽车理解限速标志
  • AI 如何提高自动驾驶汽车的雷达感知能力
  • NVIDIA DRIVE IX AI 算法执行直观的车内感知
  • 使用软件定义的 AI 优化光源感知
  • 准确前行:AI 如何帮助自动驾驶汽车预测前方路况
  • AI 如何帮助自动驾驶汽车感知交叉路口结构
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    AI 实时感知帮助自动驾驶汽车理解限速标志

    自动驾驶汽车理解道路限速标志看似是一项简单的任务,但在不同车道适用不同限速标志的情况下,或者在不同国家驾驶时,理解限速标志会变得更加复杂。在本期视频中展示了基于 AI 的实时感知是如何帮助自动驾驶更好的理解复杂多变的限速标志,其中包括能够阅读的明确速度限制和需要解读的隐含速度限制。

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      AI 如何提高自动驾驶汽车的雷达感知能力

      多样化和冗余的传感器,如摄像头和雷达,是自动驾驶感知能力的必要条件。然而,仅利用传统处理技术的雷达传感器可能还不足以完成此项任务。在本期视频中,NVIDIA 展示了 AI 如何解决传统雷达信号处理在区分移动物体和静止物体方面的不足,从而提高自动驾驶汽车的感知能力。

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        NVIDIA DRIVE IX AI 算法执行直观的车内感知

        在本期视频中,演示了 DRIVE IX 如何感知驾驶员的注意力、活动、情感、行为、姿势、言语、手势和情绪。驾驶员感知是平台的一个关键方面,助力自动驾驶系统确保驾驶员保持警觉并注意道路状况。它还支持 AI 系统执行更直观、更智能的驾驶舱功能。

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          使用软件定义的 AI 优化光源感知

          在本期视频中,介绍了如何使用软件定义的 AI 技术,在几周内显著提高光源感知深度神经网络 (DNN) 的性能和功能,例如:增加范围、添加分类功能等。

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            准确前行:AI 如何帮助自动驾驶汽车预测前方路况

            自动驾驶汽车依靠 AI 预测交通模式,并在复杂环境中进行安全通行。在本期视频中,演示了 PredictionNet 深度神经网络如何利用实时的感知数据和地图数据来预测其他道路使用者的行驶路径。

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              AI 如何帮助自动驾驶汽车感知交叉路口结构

              自动处理交叉路口为自动驾驶汽车带来了一系列复杂挑战。在本期视频中,会展示 NVIDIA 如何利用 AI 来感知自动驾驶汽车在日常行驶中可能遇到的各种交叉路口结构。

              主题测试文章,只做测试使用。发布者:觉鸟网,转转请注明出处:https://www.jueniao.cn/n/23145.html

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