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        高德地圖標注CarPlay全新升級支持語音輸入 騰圖通科技為您解讀

        編輯:圖圖 時間 : 2019-10-11 08:10 瀏覽量 : 56

        高德地圖標注CarPlay全新升級支持語音輸入騰圖通科技為您解讀高德地圖今天發布了v8.80新版本,對蘋果車載系統CarPlay的支撐進行了全新晉級。在實時路況查詢、智能逃避擁堵、電子監控播報與明星語音導航等功用的基礎上,新版又一次性增加了多項功用,比如增加行前語音輸入、周邊地址引薦、導航中展現光柱圖等,還調整了導航視角,繼續優化駕車體會。蘋果公司于9月18日正式向用戶推送iOS12,至此新版CarPlay開始支撐第三方使用,隨后9月27日,高德地圖標注上線新版本,成為國內首個支撐CarPlay的第三方地圖導航使用。

        經過CarPlay系統,許多iPhone的使用與操作能夠投射到車內的中控顯現屏上,駕車用戶無須手機支架,利用車載大屏幕就可享受到手機導航般豐富的功用體會,不僅駕馭愈加安全,還能夠實時聯網,查看實時路況和智能逃避擁堵。經過CarPlay,車載導航在線晉級也變得愈加便利,只需手機端高德地圖標注App晉級后,用戶無須更多操作就可體會到最新的駕車導航功用。高德地圖標注新版CarPlay增加了不少用戶呼聲很高的功用點,比如語音輸入。由于車載系統本身的限制,駕車人在中控大屏上用手指輸入地址不夠便利,而語音輸入是最自然的方法。高德地圖標注這次在CarPlay中就增加了行前語音輸入功用,可幫助用戶開釋雙手,駕馭更專心,削減安全隱患。高德地圖標注v8.80版針對CarPlay的晉級主要包括:1,行前語音輸入,開釋雙手,駕馭更安全;2,行前常用地址直接發起導航,一鍵回家、去公司等;3,行前周邊地址引薦,查找附近停車場、加油站、美食、廁所等愈加快捷;4,導航中增加靜音功用,自主設置,削減語音打擾;5,導航中增加光柱圖,直觀呈現全程實時路況;6,地圖主圖支撐黑夜模式,夜間駕車更護眼;7,導航中調整全體俯仰角,視角更適合駕車場景。跟著本次晉級,CarPlay中的地圖導航功用愈加豐富,逐步拉近了與手機導航的體會差距。據介紹,跟著CarPlay系統的不斷成長,高德地圖標注也將繼續更新,不斷優化用戶駕車導航體會。事實上,高德地圖標注在地圖導航領域已經積累了十余年,在國內擁有超過7000萬活潑的POI方位點數據,覆蓋超過820萬公里的路途路程,供給全國360多個城市和所有高速公路的實時交通路況,并完成了分鐘級更新。而且,高德地圖標注還與150多個城市的交管部門達成合作,共同為用戶帶來更威望的交通大數據和出行調度。目前,不論是在手機端仍是在車機端,高德地圖標注均已牢牢占有了商場領先地位。依據QuestMobile數據顯現,今年10月1日,高德地圖標注日活潑用戶規模到達1.15億,成為國內第一個DAU過億的移動出行類APP。
        MIT無人駕駛汽車沒地圖標注能導航騰圖通科技為您解讀麻省理工學院(MIT)開宣布一套新體系,答應無人駕駛轎車在沒有地圖標注的狀況下進行導航。這項剛剛起步的技能可能被用來協助避免未來交通事故,比方最近觸及Uber無人駕駛車輛的逝世事故。MIT開發新技能:無人駕駛轎車沒有地圖也能導航圖:麻省理工學院部屬實驗室CSAIL為無人駕駛的豐田普銳斯裝備了可在村莊路途上行進的新體系?

        到目前為止,許多在實踐路途上測驗的無人駕駛轎車要么依賴高度具體的3D地圖,要么體系答應車輛在路標清晰的城市或公路環境中導航??墒墙^大多數的美國公路都還沒有被精確地繪制成三D地圖,或許無法可靠地供給共同的車道符號。因而,麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室(CSAIL)的研討小組開發了一種辦法,能夠讓無人駕駛轎車能夠閱讀和猜測當地的環境,而不是依賴于3D地圖數據。這個結構被稱為MapLite,它結合了全球定位體系(GPS),運用來自OpenStreetMap的最基本地形圖,以及用于監測路途狀況的激光雷達和IMU傳感器。CSAIL研討生泰迪·奧爾特(TeddyOrt)說:這種‘無地圖’形式曾經沒人嘗試過,由于它一般很難具有具體地圖那樣的準確性和可靠性。像這樣的體系能夠在車載傳感器上進行導航,這顯示出無人駕駛轎車的潛力,它能夠應對超出科技公司所繪制地圖的路途狀況。研討人員起草了一份陳述用以描述這套體系,它將于本月晚些時候在澳大利亞布里斯班舉行的世界機器人與自動化會議(ICRA)上提交。為了測驗這套體系,研討人員為無人駕駛的豐田普銳斯裝備了激光雷達、傳感器以及MapLite。這款普銳斯能夠看到前方30米遠的路況,成功地在馬薩諸塞州多條未鋪設公路的村莊路途上行進。研討人員在陳述中稱:這意味著,它能夠使轎車以超越100公里的時速行進,并且假如該辦法能夠并行化,且在GPU上完成的話,轎車行進的速度可能會更快。奧爾特解說說,他們的體系也不同于其他無地圖形式,后者運用機器學習來練習體系。它們運用來自一組路途的數據,然后對其形式進行測驗,并應用到其他路途上。相反,MapLite嘗試開發無人駕駛轎車可能遇到的狀況的模型,然后告知它的行為,這與人類駕駛員在了解場景中駕駛的方法沒有太大不同。奧爾特表明:終究,咱們期望能夠問轎車更多問題,比方‘在這個十字路口有多少條路途正在合并?’經過運用建模技能,假如體系不作業或發作事故,咱們能夠更好地了解原因。盡管像MapLite這樣的體系能夠為無人駕駛轎車的開展拓荒更多方向,但它間隔投入運用仍然任重道遠。研討人員稱,他們的體系無法解說海拔高度的改變,所以現在無法敷衍山路。奧爾特稱:我以為未來的無人駕駛轎車將永遠在城市地區運用3D地圖,而當咱們在村莊偏僻路途上行進時,這些車輛就需要像人類在生疏路途上行進一樣,能夠自己做出應對,咱們期望咱們的盡力朝著這個方向邁出了一大步。

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