偏航检测（车辆是否偏离规划路线）是手机导航中至关重要的任务。传统偏航检测方法通过检测车辆的位置（低精度）或运动方向是否偏离规划路线，判断车辆是否偏航。...在高德地图（中国最流行的手机地图 APP），人们每天请求海量的导航服务。在一次旅程中，如果车辆偏离了导航服务为其推荐的最佳规划路线，手机导航系统需要及时地检测出这一偏航事件，并规划一条新的路线。...我们在学习过程中，只需要确保属于同一个局部区域的不同类别的样本在特征空间上距离较远，同一个布局区域的同类别的样本在特征空间上距离较近。...ERNet 模型详解 离线数据处理 在一次旅行中，为了请求导航信息（例如规划路线、交通拥堵信息），手机导航系统会上传 GNSS 信息到我们的地图服务器。...其中 yaw_p 为正确偏航的次数除以总共偏航的次数，yaw_r 为正确偏航的轨迹数除以偏航轨迹的数量（注意，一条轨迹仅偏航一次，因为线上实际应用时，偏航后会立即重新规划路线）。
算法测试实例 某导航APP，要升级导航路线推荐算法，预期是找到耗时更少的路线并推荐给用户。 首先来理解一下需求中的关键词 「耗时更少」：耗时不等同于距离，有可能距离短但是堵车，实际比绕路耗时还长。...话不多说，进入测试（为了方便描述，我们把原先的导航路线推荐算法成为算法0，新的算法分别为算法1、算法2、算法3） 算法pk（下面是场景化测试用例的列举） 同一条路线，默认为当前时间和天气状况，多轮测试之后...，选出最优的算法，假定是算法2 同一条路线，分别设定不同时间段（早晚高峰、工作日、节假日等），找出最优算法，假定是算法1 同一条路线，分别设定不同的天气状况（雨、雪、雷、沙尘、冰雹等），找出最优算法，假定是算法...，假定这里的最优算法是算法2 …… 兼容性测试 选取不同城市的道路测试（比如重庆、贵州等地），测试山路、爬坡、转弯等不同路况下导航推荐算法的表现，假定这里的最优算法是算法1 选取不同通行能力的道路（...城市和乡间小路等），测试小路、窄路等不同路况下，推荐算法是否有稳定表现，假定这里的最优算法是算法3 …… 性能测试 同一条路线下，不同算法模型的耗时，假定耗时最少的算法是算法3 同一条路线下，不同算法模型对服务器的压力
在另外一些情况下，自主导航则要借力高精地图，后者不但要指对路，还要标出每条路的特征（如路标和交叉口等）与不同道路上的特定交通规则（如区间限速等）。...在行驶过程中，车辆的传感器会监视行驶路线的特征，而自主导航系统则会：“将一系列连续更新运用在行驶路线的虚拟特征上，以得出一个信心指数，驱动车辆在路上完成自主导航（至少一部分道路）。”...这套自主导航系统还加装了道路评估模块，一旦这条路线成了司机经常光顾的熟路，就足以激活一个“信心指示器”，那么汽车就可以自主在该路线上行驶。...专利中苹果还提到了一种方法，由一个或多个安装在车上的计算机系统完成：它们会接收一组与行驶路线相关的传感器数据，随后对数据进行处理一更新存储的驾驶路线特征。...此外，该专利还提到一些汽车可以上传路线和下载路线的远程数据库，可能是苹果地图的延伸。
导读：近日，波士顿动力（Boston Dynamics）接连公开两个新视频，分别展示了SpotMini在布满障碍物的办公室中自由穿行、爬楼梯，Atlas机器人在田野间自由慢跑的身姿，其反应之迅速、敏捷令人惊叹...其中一个视频中，波士顿动力演示了SpotMini小狗机器人如何通过自动导航在办公室和实验室中自由穿行，它能够以非常快速的反应速度避开障碍物，甚至会爬楼梯。 ?...根据官方介绍，SpotMini的正面、背面和侧面安装有摄像机。在测试之前，机器人先被手动驱动在设置的路线上走过一遍，这是为了让机器人自己创建空间地图。...在自主运行期间，SpotMini使用摄像机的数据将其自身在空间地图中定位，同时检测并避开障碍物。 ? 更令人赞叹的是，SpotMini毫无障碍地走下了楼梯，如真实的小狗一般。...这条路线的总步行时间只需6分钟。视频的开头，操作员按下了“GO”，机器人马上自行启动。视频中显示的QR码用于衡量效果，而不是导航。 ? 另一个视频展示了波士顿动力的最新版Atlas机器人在田野间慢跑。
导读：高德地图作为中国领先的出行领域解决方案提供商，导航是其核心用户场景。路线规划作为导航的前提，是根据起点、终点以及路径策略设置，为用户量身定制出行方案。...起点抓路，作为路线规划的初始必备环节，其准确率对于路线规划质量及用户体验至关重要。本文将介绍高德地图针对起点抓路准确率的提升，尤其是在引入机器学习算法模型方面所进行的一些探索与实践。...我们针对高德地图的导航请求数据进行相关挖掘，将用户实走与路线规划信息相结合，得到了请求与真值一一映射的数据集。...特征处理是特征工程的核心部分，不同项目在进行特征预处理时会有不同，需要根据实际业务场景进行特殊化处理，往往依赖于专业领域经验。...根据起点抓路业务特点，我们采用了list-wise，其learning to rank框架具有以下特征： 输入信息是同一路线规划请求对应的所有道路构成的多特征向量（即一个query）。
开辟虚拟城市，可以避免前面提到的诸多问题，尤其是隔离问题，但需要考虑虚拟乘客发布路线、虚拟司机地图导航的问题，城市的位置、道路怎么模拟？...为了与线上实际场景更贴近，我们从线上高峰期截取了一段时间内的乘客路线和司机位置，分阶段压测时，逐渐投放更多的司乘到虚拟城市，但这样有一个问题。...但是考虑分阶段投放的场景：投放 1% 的司乘，上百名司机，上百个订单，虽然司机位置、乘客路线来自线上真实订单的采样，由于位置的随机性，成单量可能很少。...几个主要的业务线先后进行了十余次压测，并发现一些线上问题，如某 API 接口耗时明显增长；长连接服务器的参数配置有误；分单服务 codis 访问超时；日志过多导致分单算法超时等。...除了验证线上系统的稳定性，全链路压测项目还带来一些附加的收益： 不同语言下的基础组件类库趋向收敛，Trace 通道覆盖了更多模块。 建立了一套完整隔离的线上环境，未来可以在线上做更多正确性验证。
其次，偏航率 = 偏航的导航次数 / 导航次数；平均偏航次数 = 偏航次数 / 偏航的导航次数；偏航指标发生异常时，分子和分母至少有一个有变化，对于案例 1 的异常来说，是分子偏航次数明显增加了。...从线上日志中捞取包含服务区驳回的导航日志，定位到服务区异常是因为后台返回客户端的数据中缺失了服务区的白名单，最终定位到是重构过程中删掉了服务区白名单，导致了本次异常。 ?...比如下图展示的是路线单方案率指标按照偏好这个维度以及按照路线距离这个维度进行下钻的数据。 案例 3 单方案率指标分析 ?...和产品研发沟通后得知，这两种偏好算路引擎只用了一个，而其他偏好下引擎是用了多个，因此对偏好算路增加算路引擎，可以优化单方案的问题。 ?...01 核心指标展示，推荐仪表盘（gauge）+ 趋势图（graph） 仪表盘展示最新的数值，以及该值的状态。仪表盘可以设置不同阈值对应不同颜色。
开启智能驾驶过程中，普通导航地图的路径信息首先传递到智能驾驶系统，在传感器数据之外给系统一个中长期的路线参考，然后再结合高精地图给出的路线详细信息，去控制汽车的行进路线。...采集测绘，可以理解成把现实世界和虚拟的数字世界打通；系统架构，沟通智能驾驶软件和地图数据。 体验层面，三合一智驾地图，用UI把用户和车、路相连接，打通智能驾驶和智能座舱两个核心。...导航所考虑的问题越来越多，拥堵、距离、时间，都在其考量范围之内。而随着地图精度的提升，在通过岔道口时，导航还会弹出道路图像和引导路线。 第三代，就是高精地图。...形形色色的定位服务，无论是美团外卖、小程序、微信位置分享等等，实际上是把一个大的导航功能打散在不同产品中，有基础定位、有PUI检索、有导航路线规划，甚至有导航引导。...而在“智驾地图”这个新机遇里，腾讯跟其他地图玩家站在了同一起跑线上。 随着腾讯入局，竞争也会更激烈。对于已经稳固的车载地图导航市场，腾讯智驾地图是一个全新的变量。
，其反应之迅速、敏捷令人惊叹！...其中一个视频中，波士顿动力演示了SpotMini小狗机器人如何通过自动导航在办公室和实验室中自由穿行，它能够以非常快速的反应速度避开障碍物，甚至会爬楼梯。...根据官方介绍，SpotMini的正面、背面和侧面安装有摄像机。在测试之前，机器人先被手动驱动在设置的路线上走过一遍，这是为了让机器人自己创建空间地图。...这条路线的总步行时间只需6分钟。视频的开头，操作员按下了“GO”，机器人马上自行启动。视频中显示的QR码用于衡量效果，而不是导航。 另一个视频展示了波士顿动力的最新版Atlas机器人在田野间慢跑。...今天的发展似乎完全符合“终结者”电影的开场场景。
大到全国列车的运行规划，小到每个人的手机导航。其中一部分是关于“如何寻找两个位置间的最短距离”的，这一部分有较为成熟的理论与确切的解法，还有与之匹配的各种算法。...他们在研究蚂蚁觅食的过程中，发现蚁群整体会体现一些智能的行为，例如蚁群可以在不同的环境下，寻找最短到达食物源的路径。 ?...自然优化 蚁群在觅食过程中，在没有任何提示下总能找到从蚁巢到食物源之间的最短路径；当经过的路线上出现障碍物时，还能迅速找到新的最优路径。 ?...为启发式因子，反应蚂蚁由城市i转移到城市j的启发程度， 为城市 之间的距离。 算法步骤 我们了解了信息素计算公式和蚂蚁的转移概率之后，看下具体流程图如下： ?...依次类推，发现第二次迭代的时候，假如五只蚂蚁走的是同一条路，那么算法收敛结束。最优路径为A->E->D->C->B->A,最优路径的距离为9.
二、智慧景区导览系统功能介绍景区手绘地图：结合景区景点规划布局图和文化特色绘制电子手绘地图，将景区、景点、道路等1：1还原至线上，在地图中可以显示景点信息、景点和景点之间的路径，将故事串联成旅游线路，实现一点一故事...VR虚拟游：通过VR虚拟现实、三维全景成像技术，采用实景航拍和路拍相结合的方式，将栈桥风景区春夏秋冬四季的景观还原为沉浸式场景空间，融入虚拟数字人解说（按照导游服务模式和故事线串联的方式，打造一景点一故事...）、景点介绍、宣传小视频等数字内容，游客可随时随地、身临其境线上沉浸式游览参观和线下实景导览、数字人导游服务。...智能语音讲解：支持中、英、韩、日四国语言和方言解说，游客无需跳转页面即可收听生动、深入的景点解说信发系统：可对接公众号等平台，实现园区动态信息发布，重要信息通知路线推荐：自定义游览线路，推荐更合理的游览动线...，让游客清晰查看线路详情，可便于游客路线管控， 引导其按动线参观、游玩，促进景区分流一键导航：根据地图匹配算法及基站定位方法进行游客位置纠偏，更精准的景点定位信息，畅游不迷路
由于缺乏现成的模型来编码整个路线的信息，本文建立了一个动态树结构的LSTM模型，用于对具有相同目标分子的不同路线进行排序，以及用于对在战略上相似的路线进行聚类。...该路线数据库被随机分为80%的训练数据、10%的验证数据和10%的测试数据，用于后续研究，同时确保不存在同一专利的路线出现在两个不同的数据组中的情况。...这个潜在的向量可以通过前馈神经网络(FFNN)评分器来给出一个相对的战略水平得分(SLScore)，用于比较同一目标分子的路线，相同的目标分子, 或通过无监督学习算法, 它可以用于将具有相同目标分子的路线聚类为具有相似逆向合成设计的子类...在这种训练过程中，SLScore仅仅作为一个相对数据，其仅用于比较同一目标分子的路劲，因为单个路线的SLScore绝对值本身并没有什么有意义的信息，或者在比较不同目标分子的不同通路时也没有意义。...相比之下,不同集群的途径(图3c中的途径3)是一个从根本上不同的逆合成设计。
同一条路线不知道跑过多少次，但这次春节返乡时和百度地图长达两个多小时的“亲密接触”，还是有着不一样的体验。...尽管同一条路线不知道跑过多少次，但这次春节返乡时和百度地图长达两个多小时的“亲密接触”，还是有着不一样的体验。...如果选择的是驾车出行，还能贴心地看到过去7天的路线用时参考、途经的防疫检查站情况、途经城市的疫情信息，以及过去一段时间的迁徙趋势和拥堵指数，这样就能合理安排自己的出行时间，尽可能避免拥堵，也让自己的回乡路多一份安全保障...过去使用其他地图导航时，经常遇到乌龙的一幕：明明是在高架上行驶，导航照旧提示前方红绿灯请直行；在高架立交桥上跟着导航走，结果在一通左拐和右拐后开到了和目的地完全相反的路.........过去经常提前右拐，在第一个出口就开上了辅路，被迫在高速上绕了好大一个圈。 所以这次，我特别注意了下百度地图的导航规划。
司机关心的不是同比、环比、三年比，甚至不是数值。司机关心的是： 我能不能达到目的地 我怎么开省事 我怎么开省钱 我会不会被罚分 我会不会走错路 所以行车的数据可以有很多，但司机并不需要知道。...特别是开车这种需要即时反应的行为。如果提醒慢了，错过出口，又要多兜几十公里的路。所以司机需要的是最贴近行车需求的报告，在此基础上，越简单越好。 那么司机开车需要什么报告呢？...开始的时候，选路线 行车中，提醒不出错 关键路口，提醒转向 堵车了，看一眼能不能绕过去 所以，高德地图也提供了不同的服务 开始的时候，让司机选择导航目的地，提供了三个方案，备注上时间行车距离、路段拥堵情况...如果某月或连续几周发现问题，就上专题分析 如果经营方向存疑，就做经营分析考察方向 这样不同的报告分工明确，相互配合，就能很好地辅助企业经营。...实际企业中，往往是作为司机的业务部门，没有好的开车习惯。不是盲目自信不看导航，就是稀里糊涂，连自己要开去哪里都不清楚。 作为导航的数据分析师，则压根不懂业务。
简单来说，当你用线上支付的方式完成一笔交易后，你这一笔交易的数据便可视为一张“发票”。 而它会通过区块链分布式存储技术，连接你、商户、公司、税务局等每一个发票干系人。...重点来了： 有了它，你结账后就能通过微信自助申请开票、一键报销，发票信息将实时同步至企业和税局，并在线上拿到报销款，报销状态实时可查。 豆瓣网友“独钓寒江雪”的案件破了！...GPS导航走在路上，找路标、看方向，直到听到导航提示：您已偏离当前路线……嗯，他们就是路痴。...加州大学伯克利分校城市规划专业的博士后吉奥夫·波音（Geoff Boeing）就提供了判定市道路的“规律性”的方法：他用一个小工具（OSMnx）在地图上取样，把城市里面不同方向的道路，按长度叠加，然后在一个玫瑰图上比较各个方向的路的比率...第一反应是觉得有点意思，仔细一想有觉得，那我直接把声音从微信发过去就是咯，干嘛要寄明信片？ 后来过了些天，我又想起这个装置，却越发觉得有意思。
所以，综合上述的资源分配和工序资源两种要求，我们需要面对的是两上互相矛盾的问题：1. 对于同一个产品需要确保其执行的工序与工序路线上设定的一致， 2....下面，我们以多个不同种类的机台，处理工序路线上多个工序的案例，来计划“多工序、多资源种类”的情况，并分析需要实现这种计划，所需的技巧、技术难点和可能出现的情况，及其应对方法....工序路线任务链：一个产品中的不同工序对应的生产作业，其次序是由其工序路线确定的，一个产品的所有生产作业序列，即任务序列，称为工序路线任务链....我们称这种情况为“连锁反应”，解决好这种连锁反应，是解决排程的关键。 因为上述描述的连锁反应的情况出现，有可能令出现环状影响的情况。...经过它的工序路线任务链传递到机台任务链，再由机台任务链的影响回工序路线任务链，当这种环状的影响线路，经过一系列的连锁反应，正好返回来对震动源进行推导的时候, 那么相当于又开始了轮与上一轮一样的推导路线，
出门外出，对路线不熟时，通常都会打开导航，就会规划好要走的路线，给司机提供了方便。像高德导航，在使用的时候，不需要支付任何的费用。但是任何公司都要赚钱，开发软件需要很大的成本，那他们是如何赚钱的呢？...既然给用户提供导航，就需要大量的数据来支撑，这种事，普通人可干不了，需要专业的技术人员。很多地方的道路都在升级改造，数据没有及时更新，导致用户跑冤枉路，这也是公司不愿意看到的结果。...尤其是在假期的时候，外出的人比较多，用高德导航的频次直线上升，有的公司想通过地图来增加曝光量，按照上亿的流量来算，这个费用也不低。...以目前的形势来看，大多数人喜欢在线上消费，网上点餐，网上购物，共享服务等，都得靠地图来支撑，而这些生活类的互联网公司，根本就没能力自己去做地图，只能向高德支付费用，调用地图导航在软件中供顾客使用。...现在家用的小汽车，车上没有原装导航作为卖点，就会影响销量。现在都已进入人工智能交互时代，车子启动以后，对着中控屏说出目的地，导航就会自动规划路线。
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