豐田明確表示不同路線對待不同區域市場,中國未來五年也明確將以BEV和PHEV為核心路線,豐田加入純電陣營的意義則主要在於增強電動車普及階段的供給端改善,透過增加競爭刺激電動汽車的明星車型早日產生,從而加速市場教育和產品普及
原先以為Mini BEV是FAAR WE的第一臺平臺化的車型,但是這裡明顯看到了電池系統的不可複用性,一個是電量也不太夠備註:BMW要做的I2,和賓士的EQC兩者調整和融合,由於這個譜系的目標價格是3萬歐元,里程為200英里(300+公里)
4萬英里以後衰減就更明顯一些備註:幾家的化學體系還是很有差異,電壓的曲線區別挺大的A)方殼的兩家B)軟包的仔細看雖然放的容量還可以,但是電壓的拐點還是有差異的C)圓柱的多P的均流衰減特性還是好一些,所以真實來看18650圓柱雖然單體的衰減特
未來預測模型是一個卷積GRU網路,將當前狀態 st 和訓練中未來分佈 F 或當前分佈 P 取樣的潛程式碼 ηt 作為輸入,進行推理,遞迴地預測未來狀態
定義如下:作者提出一個generic layout generation方法,為靜態類(道路、人行道和車道線)生成噪聲或者弱監督佈局的標註,如圖所示:鐳射雷達點雲投影到BEV這裡採用Density Based Spatial Cluster
提出神經注意場,NEAT (NEural ATtention fields),一個連續函式,把BEV場景座標的位置對映到航路點(waypoint)和語義,用中間注意圖(intermediate attention maps)將高維 2D 圖
該方法也處理複雜的交叉路場景以及多目標例項,如圖所示:為了對本地道路網路進行結構化表示,構建車道中心線的有向圖,通常稱為車道圖(lane graph)
從題目我們可以看到PIXOR利用點雲實現了無人駕駛場景中3D物體的實時檢測,比目前主流的演算法都要快:表一:Evaluation of 3D object detectors that use LIDAR as input on KITTI
圖6 各個主要電池供應商的量從整體情況來看,來自中國和歐洲的需求是最主要的部分,目前全球車企在各個不同的市場在爭奪滲透率和佔有率的過程中,還是付出了很大的努力