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无人机还有这种用法?解放军演习出现新操作,热菜热饭简单送

2018-09-06

  

马云最开始搭建杭州第一家完全不靠人工的跨时代超市时,连细节都考虑的很周全,顾客通过手机支付宝或者淘宝天猫APP扫码进入超市,选商品跟正常的超市一样,明码标价,出门即可完成自动支付,还能刷花呗,不需要任何人工的干预,试营第一天天就有很多人抱着对新鲜事物的好奇心前来尝试,看起来成功的无人超市却引来了让天猫运营头疼的麻烦。

图为参加演习的无人机

大家对马云这个人物并不陌生吧,阿里巴巴的始创人-马云,他的生意头脑和对未来的展望让我们每一个人佩服,对于马爸爸开设的无人超市项目,我们又知道多少?让我们一睹这一这一个跨时代的项目,天猫无人超市为什么会被挤爆,究竟为何输在大妈的手里呢?

自从杭州开设了无人超市试营以后,马爸爸对于无人超市是无比激动的,认为这是改变时代的一个项目,看来这次投资算是告一段落了,击倒它的不是经济实力,也不是技术难题,是中国大妈,“避暑圣地”无人超市的发展,在马爸爸这里只能告一段落了。

轨迹生成是预测的最后一个步骤,一旦我们预测了车道序列,就可以生成车辆的预测轨迹。物体的运动轨迹有无限可能,我们怎么预测最可能的轨迹呢?我们可以通过设置约束条件来过滤候选轨迹,比如移除掉车辆无法实际执行的轨迹,以及车辆的速度和加速度移除非舒适的轨迹等等。

图为新闻报道的朱日和炊事兵送饭

至于为什么会选择无人化的东西,原因有很多,其中最主要的原因就是减少人员伤亡和战场点对点短距离的便捷性。战场上的不确定性很多,即便是前来营救和补给的装备也会面临着被击毁的风险,而无人武器能更好的化解这一难题,而另一方面就是便捷性。

神经网络是可训练的多层模型,它通过输入层输入数据,并经过中间层提取高级Feature,并使用这些Feature计算得到最终的结果。

根据一些消息来看,在演习中负责运输药品和担架的无人机是和京东进行的合作,可以称得上是军民融合的典范。无人机穿越几十公里的距离,将药品和担架精准投放在了前线士兵所在的位置,确保了士兵的营救工作正常进行。同时,无人机还可以运输食品,在演习中,无人直升机就将食材运送到了补给点,参演战士们只需要取出这些食物进行简单加工,就可以吃上热乎饭菜。这样的模式对于军队而言是一次非常大的变革,要知道以前想要补给和抢救伤员可没这么容易。

Apollo中使用RNN来预测车辆的目标车道。它为车道序列提供一个RNN模型,为障碍物提供另一个RNN模型,Apollo连接这两个RNN的输出,并且将它们的反馈输入另一个神经网络,该网络会估算每个车道序列的概率,具有最高概率的序列就是我们预测目标车辆将遵循的序列。

我们可以建立多重递归的神经网络模型(MLP),从数据序列中提取高级特征。每个MLP单元将序列的一个元素作为输入,并预测序列的下一个元素作为输出,为了对元素之间的顺序关系建立模型,在每个单元之间建立一个额外的连接,这意味着每个单元根据输入和上个单元的输出做预测。这就是RNN的基础结构。

马云最开始搭建杭州第一家完全不靠人工的跨时代超市时,连细节都考虑的很周全,顾客通过手机支付宝或者淘宝天猫APP扫码进入超市,选商品跟正常的超市一样,明码标价,出门即可完成自动支付,还能刷花呗,不需要任何人工的干预,试营第一天天就有很多人抱着对新鲜事物的好奇心前来尝试,看起来成功的无人超市却引来了让天猫运营头疼的麻烦。

Apollo中使用RNN来预测车辆的目标车道。它为车道序列提供一个RNN模型,为障碍物提供另一个RNN模型,Apollo连接这两个RNN的输出,并且将它们的反馈输入另一个神经网络,该网络会估算每个车道序列的概率,具有最高概率的序列就是我们预测目标车辆将遵循的序列。

我们可以建立多重递归的神经网络模型(MLP),从数据序列中提取高级特征。每个MLP单元将序列的一个元素作为输入,并预测序列的下一个元素作为输出,为了对元素之间的顺序关系建立模型,在每个单元之间建立一个额外的连接,这意味着每个单元根据输入和上个单元的输出做预测。这就是RNN的基础结构。

在战场上,大量的士兵以基层为单位分散在广大的战场上,而传统的运输机和直升机,在投送补给和运送伤员这点上就显得有一些不灵活,也不经济。而无人机的可操作性就强很多,在点对点补给上发挥的作用要比有人机更大。因而,也许在不久的未来,无人武器将会承担更加重要和广泛的任务。

吃不上饭不算太要紧,而没有弹药补给和药品补给就很麻烦了,尤其是在有伤员的情况下。这次除了中国自己的无人机之外,俄罗斯之前也公布了一款无人概念车,就是一款无人车后面加装一个箱子,可以保护受伤的士兵,将士兵转移出战区。据悉中国也有研发这种无人车的计划,如果投产,这种无人车将会救下很多士兵的性命。

我们可以建立多重递归的神经网络模型(MLP),从数据序列中提取高级特征。每个MLP单元将序列的一个元素作为输入,并预测序列的下一个元素作为输出,为了对元素之间的顺序关系建立模型,在每个单元之间建立一个额外的连接,这意味着每个单元根据输入和上个单元的输出做预测。这就是RNN的基础结构。

无人驾驶中的预测模块-Apollo中Prediction模块(1) 中谈到了无人驾驶预测的方法有两种:基于规则的预测算法和基于机器学习的预测算法,今天来看看基于递归神经网络(RNN)的目标车道预测。什么是递归神经网络(RNN)

在之前的朱日和军演中,新闻报道了一个案例。红军为了保障前线部队的伙食,在后方炒好热菜热饭,就交给了红军的炊事兵战士,这些炊事兵们需要背着几十公斤的饭菜全副武装的穿过蓝军的封锁线,把热菜热饭送到前沿部队的手里。这样的信任让很多军迷都大呼炊事兵威武,但是这也带来一个问题就是这样的保障十分的不稳定,一旦补给线被切断或者炊事兵被拦截,前线部队连饭都吃不上。

据媒体报道,在已经结束的红箭-2018军事演习中,大解放军部队大量运用了无人机系统。除去打击敌人之外,无人机的妙用还包括投送热乎的饭菜,补给弹药和运送医疗设施来抢救伤员。而红箭-2018军事演习中,这样的一幕似乎已经成为了常态,参演官兵对于无人机的使用已经炉火纯青,而这样的事情已经变得越来越多见,未来的解放军有可能将会全面铺开这种模式。

我们可以建立多重递归的神经网络模型(MLP),从数据序列中提取高级特征。每个MLP单元将序列的一个元素作为输入,并预测序列的下一个元素作为输出,为了对元素之间的顺序关系建立模型,在每个单元之间建立一个额外的连接,这意味着每个单元根据输入和上个单元的输出做预测。这就是RNN的基础结构。

图为中国在传统领域的彩虹5无人机

Apollo中使用RNN来预测车辆的目标车道。它为车道序列提供一个RNN模型,为障碍物提供另一个RNN模型,Apollo连接这两个RNN的输出,并且将它们的反馈输入另一个神经网络,该网络会估算每个车道序列的概率,具有最高概率的序列就是我们预测目标车辆将遵循的序列。

轨迹生成是预测的最后一个步骤,一旦我们预测了车道序列,就可以生成车辆的预测轨迹。物体的运动轨迹有无限可能,我们怎么预测最可能的轨迹呢?我们可以通过设置约束条件来过滤候选轨迹,比如移除掉车辆无法实际执行的轨迹,以及车辆的速度和加速度移除非舒适的轨迹等等。

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