Публикации по теме 'self-driving-cars'
SDC ND Project 1 — Поиск линий дорожек с помощью фильтра Калмана
Всем привет.
Это моя реализация функции draw_lines() для Проекта 1 самоуправляемого автомобиля Nanograde компании Udacity с использованием фильтра Калмана вместо фильтра нижних частот.
Я использую реализацию фильтра Калмана в OpenCV, вот код, работающий с видео-вызовом:
Для того же проекта, использующего фильтр с низким прошлым, проверьте мой предыдущий пост .
Отказ от ответственности: я не являюсь экспертом в области фильтрации Калмана, поэтому вы можете столкнуться с..
Машина должна убить собаку или бабушку? - Проблема с тележкой
Случайно просматривая Интернет, я наткнулся на выступление Себастьяна Труна на TED, который рассказал о своем опыте потери лучшего друга в автокатастрофе, что побудило его посвятить свою жизнь разработке беспилотных автомобилей. Размышляя над его историей, я рассказал ему, как потерял дедушку в автокатастрофе. Мысли о дедушке подпитывали мой энтузиазм в изучении технологии беспилотных автомобилей и о том, как «более безопасные» технологии могли бы спасти его. Изучая беспилотные..
Понимание U-Net
U-Net стал популярным методом сегментации изображений. Но как это произошло?
Оглавление 1. Поставленная задача 2. Кодировщик-декодер 3. Пропустить соединения 4. Детали реализации а. Функция потерь б. Методы повышения частоты дискретизации c. Прокладывать или не прокладывать? 5. U-Net в действии
Задача под рукой
U-Net разработан для задачи семантической сегментации. Когда нейронная сеть получает изображения в качестве входных данных, мы можем выбрать классификацию объектов..
Самоуправляемый автомобильный инженер Udacity, Нанодегри-проект 3: Поведенческое клонирование
Поведенческое клонирование - это процесс обучения автомобилю вождению, наблюдая за тем, как водит автомобиль. Этот проект до сих пор был одним из самых сложных и увлекательных в программе Udacity's Self-Driving Car Engineer Nanodegree.
В этом проекте мы начинаем с вождения автомобиля в предоставленном симуляторе и сбора данных. Эти данные используются для обучения сверточной нейронной сети прогнозированию углов поворота по входным изображениям. Распределение работы выглядит следующим..
Знаете ли вы, что вы можете тренировать свою модель глубокого обучения в браузере?
Мы близки к завершению работы над системой восприятия нашего стека автономии, хотя мы собираемся поделиться всеми доступными фреймворками глубокого обучения и моделями сегментации. Мы использовали несколько из них каждый день, но есть также несколько фреймворков, которые мы еще не использовали. Некоторые из известных, такие как TensorFlow, Keras, Pytorch, MxNet и т. Д., Очень популярны, некоторые устаревшие фреймворки, такие как theano, Caffe и т. Д., И некоторые из них могут работать даже..
Автономная погоня за автомобилем: от диссертации к докладу на конференции
Это было год назад (летом 2019 года), когда я решал, какую тему выбрать для моей бакалаврской диссертации. В то время я заканчивал стажировку в Европейском космическом агентстве, где занимался минералогическими исследованиями машинного обучения ¹. Тем не менее, я также знал, что в моем университете ведется много исследований беспилотных автомобилей в сотрудничестве с Toyota. Хотя минералогические исследования, которые могут быть использованы в будущих планетарных миссиях, очень важны,..
Открытый набор данных Waymo: предоставление данных об автономном вождении для исследований
Открытый набор данных Waymo: предоставление данных об автономном вождении для исследований
Данные - важнейший компонент машинного обучения. Наши автомобили накопили более 10 миллионов автономных миль в 25 городах; Этот богатый и разнообразный практический опыт помог нашим инженерам и исследователям разработать технологию автономного вождения Waymo, а также инновационные модели и алгоритмы.
Сегодня мы приглашаем исследовательское сообщество присоединиться к нам с выпуском Waymo..
