Загрузка страницы

Расим Ахунзянов | Калибровка камеры к лидару

В этом видео:
На беспилотной машине и роботе-курьере установлено от 5 до 7 камер и от одного до трёх лидаров.

Поскольку мы хотим использовать информацию с лидаров и камер одновременно, например, для обнаружения объектов, нам важно знать их точное взаимное расположение. Процесс поиска параметров сенсоров называется калибровкой. В процессе эксплуатации фактическое положение сенсоров может меняться и калибровка приходит в негодность.

Обычно для калибровки требуется специальное помещение, специально обученный оператор и специальные калибровочные доски-мишени. По мере увеличения количества локаций и роста флота мы рискуем тратить на перекалибровку всё больше и больше ресурсов, что противоречит цели снижения эксплуатационных расходов.

В этом докладе я расскажу как мы решили задачу поиска положения камер относительно лидаров с помощью нейронных сетей, что позволило сделать процесс простым и масштабируемым

Спикер:
Расим Ахунзянов,
Разработчик в группе VR,
Плюс и Фантех

Трек Яндекс на Data Fest 2023 → https://ods.ai/tracks/practicalML_yandex
Хаб Яндекса → https://ods.ai/hubs/yandex
Активности Яндекса для ML в tg → https://t.me/yadatadojo
Яндекс для разрабочтков в tg → https://t.me/Yandex4Developers

Наши соц.сети:
Telegram: https://t.me/datafest
Вконтакте: https://vk.com/datafest

Видео Расим Ахунзянов | Калибровка камеры к лидару канала ODS AI Ru
Показать
Комментарии отсутствуют
Введите заголовок:

Введите адрес ссылки:

Введите адрес видео с YouTube:

Зарегистрируйтесь или войдите с
Информация о видео
20 июня 2023 г. 12:00:02
00:23:12
Другие видео канала
Кирилл Хрыльченко | Персональное ранжирование трансформерами​Кирилл Хрыльченко | Персональное ранжирование трансформерами​Круглый стол по ChatGPTКруглый стол по ChatGPTВалерий Бабушкин - Метрики и функции потерь при дизайне систем машинного обученияВалерий Бабушкин - Метрики и функции потерь при дизайне систем машинного обученияПавел Плюснин - Квантование нейронных сетейПавел Плюснин - Квантование нейронных сетейДенис Занков и Виталий Федоров  - Вы все еще не автоматизировали переобучение моделей?Денис Занков и Виталий Федоров - Вы все еще не автоматизировали переобучение моделей?Юрий Кашницкий - Обзор детекции синтетического (в том числе ML-генерированного) текстаЮрий Кашницкий - Обзор детекции синтетического (в том числе ML-генерированного) текстаИван Бондаренко - BART + Wav2Vec = друзья навек, или пара слов о распознавании речи seq2seq-моделямиИван Бондаренко - BART + Wav2Vec = друзья навек, или пара слов о распознавании речи seq2seq-моделямиАндрей Зубков - Без чего с ML в проде жизнь не милаАндрей Зубков - Без чего с ML в проде жизнь не милаЭдуард Хуснутдинов - Не кричите, пожалуйста. ML vs Операторы – 1:0Эдуард Хуснутдинов - Не кричите, пожалуйста. ML vs Операторы – 1:0Евгений Петров - Стань контрибьтором в Open SourceЕвгений Петров - Стань контрибьтором в Open SourceМихаил Атепаев - Как мы делаем ML-сервисы надёжнымиМихаил Атепаев - Как мы делаем ML-сервисы надёжнымиЛаврентий Григорьев -  Дедупликация текстов: ReviewЛаврентий Григорьев - Дедупликация текстов: ReviewИлья Козиев - Сравнение языковых моделейИлья Козиев - Сравнение языковых моделейАнастасия Овчинникова - Сервис генерации саммари к вакансиям на основе LM,дообученной с помощью RLHFАнастасия Овчинникова - Сервис генерации саммари к вакансиям на основе LM,дообученной с помощью RLHFБрыль Александр - NER поисковых запросов маркетплейсаБрыль Александр - NER поисковых запросов маркетплейсаВенедиктов Никита - Процесс создания полу синтетического датасетаВенедиктов Никита - Процесс создания полу синтетического датасетаАлександр Абрамов - RLHF for retrieval based NLP systemАлександр Абрамов - RLHF for retrieval based NLP systemРазбор бейзлайна | Соревнования по структуризации чеков ОФДРазбор бейзлайна | Соревнования по структуризации чеков ОФДНикита Пархоменко | Единая нейросетевая модель кредитного скоринга - DL in financeНикита Пархоменко | Единая нейросетевая модель кредитного скоринга - DL in financeДемид Гаибов | Нейросетевые модели на последовательностях чеков ОФД - DL in financeДемид Гаибов | Нейросетевые модели на последовательностях чеков ОФД - DL in financeАлексей Клоков - Галопом по производствам: ML в НорникелеАлексей Клоков - Галопом по производствам: ML в Норникеле
Яндекс.Метрика