Foreground IP for licensing: 1. Positioning & Navigation Core a. Map modeling and management i. implement at least 2 map models out of general topological, geometric, hybrid topological, semantic, etc. b. Marker-based positioning i. handle at least 2 types of markers, such as QR-code, barcode, frame marker, etc. ii. simultaneous, multiple barcode recognition based on captured video c. Marker-based navigation 2. Setup of centralized computing platform for deep learning 3. Route planning based on Reinforcement deep learning a. Single device route learning strategies b. Multiple device route learning strategies c. Adaptive routing implementation empowered by deep reinforcement learning Please refer to the document "Technical_Supplement.pdf" for specifications of the deliverables.
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現今時代，自動駕駛這领域百花齊放，不斷需要創新理念，分析家更加估計自動導向車的全球市場在2022年將會漲至近27億美元。在一個有幾百上千輛車子的環境，怎樣替所有車子安排最佳路線，最有效的調動，擴展性，躲避障礙物等等，都是這領域新的挑戰。 應科院會硏發一個智能平台項目支援自動導向車的多車調動和運作，另外會利用深度學習作動態的路線優化，大規模的調動和工作安排，根據视覺来躲避障礙物等等。硏發的技術會首先在兩個夥伴的領域應用，包括在物流中心的自動導向車，和一個编寫自動駕駛車程式的訓練平台。