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最近,笔者有幸对高德打车订单Push项目进行了重构,与大家分享一下代码重构相关的工作经验,希望对大家有所启发。
地图采集车上有相机、激光、惯导等多种传感器设备,采集的数据为图像、激光点云、轨迹等,生成地图数据的流程中,需要将这些数据关联起来,但是这些设备都是各自独立运行的,而能完成这个任务的就是时间同步系统。
高精地图(High Definition Map)作为自动驾驶安全性不可或缺的一部分,能有效强化自动驾驶的感知能力和决策能力,提升自动驾驶的等级。对于自动驾驶来说,高精地图主要是给机器用的,但是在制作和分析过程中依然需要人能够理解。本文将为大家简单介绍下,在过去的一段时间里高德高精地图业务团队,在WEB三维引擎技术方面的一些探索和实践,如何让复杂抽象的地理数据呈现在人们面前,满足其业务编辑和分析的诉求。
高德技术开放日已经顺利落幕,我们准备了精彩的视频回放。这次放出的是由高德高精地图业务中心 向哲 为大家带来的《自动驾驶高精地图技术的现状和未来》。
高精地图(High Definition Map,HD MAP),和普通导航电子地图的主要区别是精度更高、信息更丰富。精度更高主要体现在高精地图的绝对坐标精度更高(指的是地图上某个目标和外部的真实世界事物所在位置之间的精度),可以精确到厘米级别;信息更丰富主要体现在高精地图不仅包含了道路信息,还涵盖了几乎所有与交通相关的周围静态信息。
高德技术开放日已经顺利落幕,我们准备了精彩的视频回放。这次放出的是由高德视觉技术中心 蔡炀 为大家带来的《超火爆的AR & 车道级导航背后的黑科技》。
作为DAU过亿的国民出行服务平台,高德地图每天为用户提供海量的检索、定位和导航服务,实现这些服务需要有精准的道路信息,比如电子眼位置、路况信息、交通标识位置信息等。读者是否会好奇,高德是如何感知到现实世界的道路信息,并提供这些数据给用户呢?
高德技术开放日已经顺利落幕,我们准备了精彩的视频回放。这次放出的是由高德地图数据业务中心 王登 为大家带来的《高德地图数据生产自动化技术的路线与实践》。
高德技术开放日已经顺利落幕,我们准备了精彩的视频回放。这次放出的是由高德在线引擎中心 张涛 为大家带来的《面向精细化、智能化出行的高精定位技术》。
过去的一段时间里,高德地图App大前端团队一直在对前端低代码搭投技术进行探索,目前已经在客户端多个业务场景落地,充分验证了搭投技术支撑业务快速迭代的潜力。
高德技术开放日已经顺利落幕,我们准备了精彩的视频回放。这次放出的是由高德信息业务中心研发部 李海波(花名燚火) 为大家带来的《在高德如何吃喝玩乐!LBS信息分发的AI技术应用》。
“一图胜千言”,大数据时代来临,数据与人们生活密切相关。复杂难懂且体量庞大的数据给人的感觉总是冷冰冰的,让人难以获取到重点信息,也找不出规律和特征,数据价值发挥不出来。空间数据可视化就是为了解决这些问题,用通俗易懂的图形符号还原数据,表达多纬度数据信息,让你的数据“活”起来!
高德技术开放日已经顺利落幕,我们准备了精彩的视频回放。这次放出的是由高德工程技术中心 郭忍东 为大家带来的《如何玩转新技术栈!高德大前端演进历程》。
大街上经常可见各家地图公司形形色色、各种品牌的地图采集车。究竟应该用什么样的车作为地图采集车的载车,对载车选择有什么要求或讲究?是不是随便什么车都行呢?
已经顺利落幕,我们准备了精彩的视频回放。这次放出的是由机器学习研发部崔恒斌(花名:千瞳)为大家带来的
又到春招季!作为国民级出行服务平台,高德业务快速发展,大量校招/社招名额开放,欢迎大家投递简历,详情见文末。为帮助大家更了解高德技术,我们策划了#春招专栏#的系列文章,组织各业务团队的高年级同学以业务科普+技术应用实践为主要内容为大家做相关介绍。
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高精采集车是集成了测绘激光、高性能惯导、高分辨率相机等传感器为一体的移动测绘系统。高德高精团队经过多年深耕打造的采集车,具有精度高、速度快、数据产生周期短、自动化程度高、安全性高、信息量大等特点。
阿里巴巴高德地图算法岗(方向很多:机器学习,nlp,图像,推荐),主要base北京望京。
前言:又到春招季!作为国民级出行服务平台,高德业务快速发展,大量校招/社招名额开放,欢迎大家投递简历,详情见文末。为帮助大家更了解高德技术,我们策划了#春招专栏#的系列文章,组织各业务团队的高年级同学以科普+应用实践为主要内容为大家做相关介绍
地图空间可视化作为高德智慧交通前端业务中最重要的功能之一,承担着城市交通大脑、全境智能大屏等业务中大量的地图渲染需求。作为向用户展示交通数据的窗口,我们需要展现省、市、区、商圈、自定义区域多种场景,包括所有交通事件、拥堵指数、辖区等多种维度的数据,呈现着数据量大、元素种类多、逻辑展现重等特点。
高德开放平台在2020年初推出了AMap JSAPI 2.0版本,现在版本已经稳定下来。在JSAPI 2.0版本中我们采用了新的渲染管线,在每个渲染流程中都针对性的进行了性能优化。
高德地图联合阿里云天池平台举办的AMAP-TECH算法大赛已经落幕。本次大赛以“基于车载视频图像的动态路况分析”为赛题,赛题来源于高德真实的业务场景。路况信息不仅影响用户选择出行路线、出行方式、预估到达的时间,对于交通管理部门和城市规划部门也有重要的价值。
芯片开放社区(OCC)面向开发者推出RISC-V系列内容,通过多角度、全方位解读RISC-V,系统性梳理总结相关理论知识,构建RISC-V知识图谱,促进开发者对RISC-V生态全貌的了解。
应用速递栏目:应用速递是面向IoT厂商推荐芯片开放社区(OCC)上的典型应用案例,便于IoT厂商精准获取方案,快速实现产品落地。
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自上期开始,我们开启了YoC组件系列内容的介绍,并带大家了解了YoC的CSI组件。本期将为大家介绍的是YoC的AT组件。本文将详细阐述AT组件的使用原理,开发所需要的其他依赖组件资源,以及在网络方面的应用,以帮助广大开发者熟悉AT组件的使用。
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