自动驾驶add是什么,有什么作用,有哪些关键技术
时间: 2024-05-20 16:17:28 浏览: 16
自动驾驶ADD(Autonomous Driving Domain Controller)是一种集成了多种自动驾驶功能的控制器。它可以实现车辆的自主行驶,包括自动加速、刹车、转向、车道保持、自动泊车等功能。
自动驾驶ADD的作用是提高车辆的安全性、舒适性和驾驶效率,减少人为驾驶错误和交通事故的发生。它可以实现智能化的交通管理和优化路况,提高道路使用效率和减少拥堵。
自动驾驶ADD的关键技术包括环境感知技术、决策控制技术和通信技术。环境感知技术包括雷达、激光雷达、摄像头、GPS等,用于感知车辆周围的路况、障碍物、行人等信息。决策控制技术包括路径规划、动态控制、车辆运动控制等,用于实现自主驾驶。通信技术包括车辆间通信和车路协同通信,用于实现车辆间的信息交流和交通管理。
相关问题
Python的add有什么作用
Python中的add通常指向一个集合类型(如set或者list)的方法,作用是向集合中添加元素。例如,对于set集合,可以使用add方法来添加新的元素到集合中:
```python
my_set = {1, 2, 3}
my_set.add(4)
print(my_set) # 输出 {1, 2, 3, 4}
```
对于list列表,也可以使用append方法来添加新的元素到列表的末尾:
```python
my_list = [1, 2, 3]
my_list.append(4)
print(my_list) # 输出 [1, 2, 3, 4]
```
总之,add方法可以在集合中添加一个元素,使得集合中的元素增加一个。
tensorflow2中layer类的add_metric函数是有什么作用
在 TensorFlow 2 中,Layer 类的 add_metric 函数可以用来在训练过程中添加度量指标。这些度量指标可以用来监控训练过程中模型的表现,并可以在训练过程中使用这些指标来调整模型的超参数。
例如,假设你正在训练一个模型来预测某个城市的气温,你可能希望监控平均绝对误差 (MAE) 度量指标,以便在训练过程中了解模型的表现。你可以使用 add_metric 函数来添加一个 MAE 度量指标,然后在训练过程中计算并记录这个度量指标的值。
请注意,add_metric 函数添加的度量指标只在训练时可用,在推理时是不可用的。
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