ප්රත්යක්ෂණය
වස්තු හඳුනාගැනීම, ඛණ්ඩනය සහ හඹායාම සඳහා කැමරා සහ ලක්ෂ්ය වලාකුළු ground truth සූදානම් කරන්න.
මෝටර් රථ සඳහා ස්වාධීන යටිතල පහසුකම්
සෑම ධාවනයක්ම වඩා හොඳ මාදිලි දත්ත බවට පත් කරන්න.
Avala සමමුහුර්ත කළ කැමරා, LiDAR, රේඩාර් සහ IMU දත්ත තේරීම, මානව සහ AI සමාලෝචනය, තත්ත්ව පාලනය සහ අනුවාදිත නිකුතු සමඟ සම්බන්ධ කරයි. එමඟින් ස්වයංක්රීය ධාවන කණ්ඩායම්වලට දත්ත පෙළපත රැකගෙන මාර්ග සිදුවීමක සිට පුහුණු ආදානය දක්වා යා හැකිය.
මූලාශ්ර සැසියේ සිට දත්ත කට්ටල නිකුතුව දක්වා එක් මෙහෙයුම් වාර්තාවක්.
ස්වයංක්රීය ධාවන දත්ත කට්ටල නල මාර්ගය
ප්රවාහ පෙළගස්වා ඇතඅවස්ථා කොටස
urban-night / construction- කැමරා
- LiDAR
- රේඩාර්
- IMU සහ ටෙලිමෙට්රි
කාල මුද්රා සහ මූලාශ්ර පෙළපත රැකගෙන ඇත
- 01
සමමුහුර්ත සැසි ඇතුළත් කරන්න
- 02
වැදගත් අවස්ථා තෝරන්න
- 03
සාක්ෂි සහිත ground truth ගොඩනගන්න
- 04
අනුවාදිත නිකුතුවක් ප්රකාශ කරන්න
කැමරා
LiDAR
රේඩාර්
IMU සහ ටෙලිමෙට්රි
එක් මෙහෙයුම් චක්රයක්
මාර්ග සිදුවීම ආරම්භය පමණි.
වෙන්වූ භාරදීම් වෙනුවට බහුමාධ්ය රැස්කිරීමේ සිට ඊළඟ දත්ත කට්ටල නිකුතුව දක්වා සොයාගත හැකි මාර්ගයක් සාදන්න.
- 01
සමමුහුර්ත සැසි ඇතුළත් කරන්න
මූලාශ්ර සන්දර්භය ඉවත් නොකර MCAP, වීඩියෝ, ලක්ෂ්ය වලාකුළු සහ ටෙලිමෙට්රි සමමුහුර්ත සැසි ලෙස ඇතුළත් කරන්න.
- 02
වැදගත් අවස්ථා තෝරන්න
ඊළඟ පුහුණු චක්රයට අදාළ සීමා අවස්ථා, පරිසර සහ හැසිරීම් ඇති සැසි සොයා තෝරන්න.
- 03
සාක්ෂි සහිත ground truth ගොඩනගන්න
මාදිලි සහාය මානව 2D, 3D සහ 4D සමාලෝචන සමඟ ඒකාබද්ධ කර සෑම නිකුතුවකටම අවශ්ය තත්ත්ව දොරටු යොදන්න.
- 04
අනුවාදිත නිකුතුවක් ප්රකාශ කරන්න
මැනිෆෙස්ට් අන්තර්ගතය සහ මූලාශ්ර ප්රභව ස්ථාවර කර, ප්රකාශිත හිමිකම් පාරදත්ත අමුණා, පසුකාලීන පුහුණුව හා ඇගයීම සඳහා ලෝඩරයට විසඳිය හැකි වෙනස් කළ නොහැකි සංස්කරණයක් ප්රකාශයට පත් කරන්න.
දිගුකාලීන දත්ත කට්ටල අනන්යතාව
ඔබගේ ස්වයංක්රීය ධාවන පද්ධතියට නැවත නිර්මාණය කළ හැකි නිකුතුවක්.
සෑම පුහුණු කට්ටලයක්ම එක්වර භාවිත කරන ෆෝල්ඩරයක් ලෙස නොව පාලිත වස්තුවක් ලෙස සලකන්න. Avala වෙනස් කළ නොහැකි මැනිෆෙස්ටයක්, විසඳිය හැකි සංස්කරණයක්, මූලාශ්ර ප්රභව සහ ප්රකාශිත හිමිකම් පාරදත්ත ප්රකාශයට පත් කරයි.
- පහසුවෙන් කියවිය හැකි දත්ත කට්ටල යොමුවක් සහ වෙනස් කළ නොහැකි කැනොනිකල් සංස්කරණයක්
- මැනිෆෙස්ට් හෑෂ්, වස්තු ගණන, මුළු ප්රමාණය සහ මූලාශ්ර ප්රභව
- සංස්කරණයට අමුණා ඇති ප්රකාශිත හිමිකම් ලේඛනය සහ ප්රවේශ කොන්දේසි
- ලෝඩරය හරහා ලැබෙන ප්රකාශිත තත්ත්වය සහ සංස්කරණ අනන්යතාව
දත්ත කට්ටල නිකුතු ප්රකාශනය
අනුවාදිතයි- දත්ත කට්ටලය
- autonomy/urban-night
- නිකුතුව
- v24
- මූලාශ්ර වාර්තා
- primary / avala · calibration / avala
- ප්රකාශිත හිමිකම්
- අමුණා ඇත
- සංස්කරණ තත්ත්වය
- ප්රකාශිතයි
autonomy/urban-night@v24මෝටර් රථ AI සඳහා ගොඩනැගූ
සම්පූර්ණ ස්වයංක්රීය ධාවන වැඩසටහන සඳහා එක් දත්ත පද්ධතියක්.
ප්රත්යක්ෂණය, සංවේදක ඒකාබද්ධ කිරීම, වාහන අභ්යන්තරය සහ සිතියම්කරණය එකම දත්ත කට්ටල අනන්යතාව සහ නිකුතු පිළිවෙළ යටතේ තබන්න.
සංවේදක ඒකාබද්ධ කිරීම
කණ්ඩායම් සියලු සංවේදක ප්රවාහවල එකම සිදුවීම පරීක්ෂා කරන විට කාල මුද්රා සහ ක්රමාංකන සන්දර්භය රැකගන්න.
වාහන අභ්යන්තර බුද්ධිය
පැහැදිලි සමාලෝචන නිර්ණායක සමඟ මගී සහ රියදුරු තත්ත්ව මාදිලි සඳහා දෘශ්ය සහ ටෙලිමෙට්රි දත්ත සංවිධානය කරන්න.
සිතියම්කරණය සහ ස්ථානගත කිරීම
සිතියම්කරණය, ස්ථානගත කිරීම, මාර්ග අවබෝධය සහ වෙනස්කම් හඳුනාගැනීම සඳහා අවකාශීය දත්ත තෝරන්න.
සැබෑ වැඩසටහනක් ගෙන එන්න
ඔබගේ අභියෝගාත්මකම මෝටර් රථ දත්ත චක්රය සිතියම්ගත කරන්න.
සැබෑ දත්ත ප්රවාහයක්, නිකුතු දොරටුවක් සහ එය සම්බන්ධ විය යුතු පද්ධති ගෙන එන්න. දත්ත පෙළපත නොබිඳ Avala මඟින් එය ක්රියාත්මක කරන ආකාරය අපි පෙන්වන්නෙමු.