然而，当前的自动驾驶汽车和配送机器人依然严重依赖于相机和激光雷达，这是因为现有射频传感器的分辨率往往较低。要知道相机能够实现百万像素甚至千万像素的高分辨率图像，但是由于分辨率较低射频传感器只能给出一团团的反射图像，因此它很难辨别周围环境和周围物体。为了让射频传感器既能保持可靠鲁棒的特性，又能像激光雷达...
此前,已有不少学者开始利用射频传感器的上述特点来进行射频成像,以便为机器人提供鲁棒可靠的感知方式。然而,当前的自动驾驶汽车和配送机器人依然严重依赖于相机和激光雷达,这是因为现有射频传感器的分辨率往往较低。要知道相机能够实现百万像素甚...
然而,当前的自动驾驶汽车和配送机器人依然严重依赖于相机和激光雷达,这是因为现有射频传感器的分辨率往往较低。要知道相机能够实现百万像素甚至千万像素的高分辨率图像,但是由于分辨率较低射频传感器只能给出一团团的反射图像,因此它很难辨别周围环境和周围物体。 为了让射频传感器既能保持可靠鲁棒的特性,又能像激光雷达一...
高质量、多样化的数据是AI升级的重要基础，传感器正是这一数据的源头。在AI广泛应用的趋势下，传感器的技术要求也在不断提升。更高精度精度更高的数据可以为大模型提供更丰富的环境信息，提升智能汽车、机器人等设备对物理空间的理解能力；更快响应响应速度更快可以支持大模型动态优化，使机器人具备更强的环境适应性，...
前面提到,在与激光雷达这种光学传感器相比时,射频成像传感器的分辨率有着明显差距。此外,大部分现有技术在扫描时耗时较长,这在动态应用中显然是不切实际的。尽管部分雷达商品已能取得较高的分辨率,但是它们价格十分昂贵,而且只能提供二维的平面信息,而这不仅会增加部署成本,还会限制获取信息的维度。
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「输入源」:模型从多个传感器(如 Sentinel-1、Sentinel-2、Landsat 等)获取时序图像,并通过编码器进行「特征提取」。 「Embedding Field Space」:这些提取的特征被压缩为一个** 64 维嵌入空间**,这个空间中的每个维度都保留了重要的信息。 「重构目标」:模型尝试重建不同来源的数据,包括未见过的图像和目标传感器的...
我们还加入了3D点云和更多传感器信号。国产大模型新成员，千亿参数全模态大模型「紫东太初2.0」正式亮相。不光能认知和理解多模态数据，还能在多轮对话中进一步与用户交互。AI离理解现实世界中复杂多样的信息，又近了一步。而且不仅如此，多个数据，甚至不同模态数据一起出现也难不倒它。对于车内视角和车外视角的两...
近日，英飞凌与Archetype AI宣布，双方已签署战略合作协议，将加快开发具备AI功能的传感器芯片。据悉，英飞凌将试用由Archetype AI开发的“大型行为模型”（Large Behavior Model，简称LBM），该模型可理解并学习复杂且非结构化的传感器数据，并将实时数据与自然语言结合，让人机交互更加便捷。Archetype AI结合射频传感器应用（...
🔍 振动传感器,如加速度计、速度计和位移传感器,是监测物体振动的神器。它们记录的振动波形,就像物体的“心跳”,反映出其运行状态或地壳运动的秘密。💡 大模型,特别是深度学习模型,在解读这些复杂时间序列数据时展现出了强大的能力。CNN能像医生一样,通过波形的“脉象”诊断出问题;而RNN则更像是个耐心倾听的咨询...