8 (905) 200-03-37 Владивосток
с 09:00 до 19:00
CHN - 1.14 руб. Сайт - 21.13 руб.

Интеллектуальное управление техническим путем Планирование и навигационное управление+принцип принципа беспилотного управления и практиковать интеллектуальные автобусы Интеллектуальные навигационные навигационные навигационные книги искусственное интеллект Интеллектуальное управление управлением Планированием управления навигацией

Цена: 2 407руб.    (¥113.9)
Артикул: 617821056723

Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.

Этот товар на Таобао Описание товара
Продавец:正苑图书专营店
Адрес:Цзянсу
Рейтинг:
Всего отзывов:0
Положительных:0
Добавить в корзину
Другие товары этого продавца
¥1773 741руб.
¥ 143 109.22 308руб.
¥ 254 190.54 026руб.
¥ 68 50.81 074руб.
  • Информация о товаре
  • Фотографии

Книга   имя:Интеллектуальная технология вождения: планирование пути и контроль навигации
  Цена книги:79 Юань
  автор:Yu Lingli Zhou Kaijun Chen Baifan
  Publishing Club:Машиностроительная промышленность Пресса
  Дата публикации: 2020-05-11
  номер ISBN: 9787111653271
  открыто   Книга:16
  страница &Nbsp; номер:226
    раз:1-1
Yu Lingli Zhou Kaijun Chen Baifan: Yu Lingli, доцент кафедры факультета искусственной разведки Университета Центрального Юга, председательствовал в рамках ряда национальных подразделений по исследованиям и национальным планам и национальным планом разработок, основных специальных подпроектах провинции Хунан, и национальный Фонд естественных наук.Двухфазный электромобиль эпохи CRRC“&Rdquo;Он опубликовал более 50 академических работ, подал заявку на 25 патентов на изобретение, в том числе 19 авторизованных патентов на изобретение, 9 утвержденных авторских прав и 5 монографических/учебников.Как национальный уровень“”“&Rdquo;
Эта книга в основном вводит планирование пути и контроль навигации по технологии интеллектуального вождения. Интеллектуальная технология управления управлением вождением.В книге сначала обсуждается метод собраний, замечательный анализ подсказки и геометрические знаки обнаружения модели ограничений.Во -вторых, описан метод создания карт и планирования глобального пути на основе инструментов анализа ArcGIS.Позже обсуждался метод принятия решения о поведении вождения, основанный на машине с ограниченным состоянием Метод планирования.Контроль отслеживания треков в области геометрических правил был завершен, и достигается автономная парковка интеллектуальных автобусов.Наконец, интеллектуальные автобусы на основе данных были изучены активно управлять методами управления.Эксперименты по моделированию интеллектуальных автомобилей автобусов были выполнены в программном обеспечении моделирования Prescan и TruckSim.Эти методы достигли очевидных результатов в инженерных приложениях и реализовали интеллектуальное навигационное управление интеллектуальными транспортными средствами автобусов.Методы корреляции, предоставленные этой книгой Транспорт в моей стране.
Эта книга может быть использована в качестве профессионального учебника по базовым учебным планам для аспирантов, таких как интеллектуальная наука и техника, автоматизация, искусственный интеллект, такой как интеллектуальная наука и техника, автоматизация и искусственный интеллект в колледжах и университетах.
 
Предисловие
Глава 1 Введение 1
1.1 Состояние разработки автобусов с интеллектуальным вождением 1
1.2 Статус исследования метода глобального планирования пути 3 3
1.3 Статус исследования поведения и метод планирования движения 4
1.4 Статус метода управления отслеживанием 5 Статус исследования 5
Ссылки 6
Глава 2 Тестирование знаков трафика на основе визуального сотрудничества 14
2.1 Конструкция структуры структуры тестирования для визуальной координации и значительных знаков трафика 14
2.1.1 Подраздел модели реального обнаружения на диаграмме диаграммы на основе кластера 15
2.1.2 Геометрическая структурная структура модели модели 15
2.2 Алгоритм обнаружения изображений на основе визуального сотрудничества 18
2.2.1 Визуальная синергия на основе тестирования визуальной синергии на основе кластера 18
2.2.2 Анализ визуальных значительных подсказок 19
2.2.3. Генерация синергии и значительного рисунка 20
2.2.4 Анализ признаков каждого значимого подсказок 22
2.2.5 Модель геометрического структурного ограничения 24
2.3 Значительный тестовый эксперимент и анализ 26
2.3.1 Анализ эксперимента по тестированию с гипаритом в одиночном изображении 26
2.3.2 Анализ изображений оборудования для совместного теста 28 28 28
2.3.3.
2.3.4 Анализ теста на скорость запуска 32
2.3.5 Анализ влияния количества кластеризационного класса 33
2.4 Анализ испытательного эксперимента по знакам трафика в сложных сценариях 34
2.5 Сводка этой главы 36
Ссылки 36
Глава 3 Метод планирования плана автобусных автомобилей Smart Triv
3.1 На основании создания карты ArcGIS и глобального планирования 41
3.1.1 Обзор системы ARCGIS 41
3.1.2 Создать 42 -бальные карты карты 42
3.1.3 Глобальное планирование пути на основе инструмента анализа сети ArcGIS 55
3.2 Лучшая обработка информации 56
3.2.1 Глобальная конверсия системы координат 56
3.2.2 Глобальная интерполяция 57
3.3.
3.4 Сводка этой главы 61
Ссылки 61
Глава 4 Умное управление автобусными автобусами Решение о поведении и метод планирования движения 64
4.1 Интеллектуальные автобусы на основе слоистых ограниченных государственных машин 64
4.1.1 Top -Layer State Machine Design 65
4.1.2 Подземный государственный дизайн машины 65
4.1.3 Двойное расширение расширения.
4.1.4 Эксперименты по поведенческому принятию решений на основе многослойной машины с ограниченным состоянием 67
4.2 Метод планирования динамического пути на основе быстрого поиска случайных деревьев 70
4.2.1 Алгоритм RRT 70
4.2.2 Двухчастотный алгоритм 71 RRT на основе ограничений начальной точки и конечной позиции 71
4.2.3 Эксперимент по моделированию алгоритма RRT на основе начальной точки и положения 73 конечной точки 73
4.3 Метод планирования динамического траектории автобусов с интеллектуальным движением на основе кривой на основе кривой 73
4.3.1 Гладкий и сплайсинг на основе кривой Бесселя 74
4.3.2 Метод планирования полиномиальной динамической траектории 79.
4.4 Метод планирования движения автомобиля с интеллектуальным движением на основе системы координат Frenet 86
4.4.1 Установление системы координат Frenet 86
4.4.
4.4.3 Выбор лучшей траектории на основе ограничений на основе транспортных средств 89
4.4.4 Эксперимент по моделированию планирования треков на основе французской системы координат 90
4.5 Smart Driving Автобусная поведение автомобилей Решение о поведении и планировании движения Пример приложения 100
4.5.1 Интеллектуальные автобусы на основе карт с высокой оценкой и инфракрасных тестов автоматически запускают и останавливают метод реализации 100
4.5.2 Smart Driving Pus Pusans Решение и планирование движения реальное эксперимент по решающему транспортному средству 103
4.6 Сводка этой главы 105
Ссылки 105
Глава 5 Метод планирования пути интеллектуальных путей автобусных автобусов на основе глубокого улучшенного обучения 107
5.1 Теоретическое объяснение методов глубокого укрепления обучения 107
5.1.1 Укрепление теоретической основы обучения 107
5.1.2 Теоретическая основа глубокого обучения 112
5.1.3 Обзор планирования пути на основе глубокого подкрепления обучения 113
5.2 Строительство сетевой модели на основе глубокого улучшения обучения 116
5.3 Строительство экологической модели на основе глубокого улучшения обучения 123
5.3.1 Строительство виртуальной среды 123
5.3.2 Стратегия применения экологической модели 124
5.3.3 Обучение модели 125
5.4 Метод планирования пути, основанный на обучении глубоким подкреплением 127
5.4.1 равные рамки глубокого подкрепления обучения 127
5.4.2 Ключевое возвратное значение окружающей среды Выберите 128
5.4.3 Экспериментальный анализ методов планирования пути на основе глубокого обучения подкреплению 130
5.4.4 Многочисленные методы планирования траектории. Сравнение экспериментального анализа 135
5.5 Сводка этой главы 143
Ссылки 143
Глава 6 Метод управления отслеживанием дорожного отслеживания шины Smart Driving.
6.1 Smart Driving Bus Sports and Dynamics Model 146
6.1.1 Спортивная модель 146
6.1.2 Динамическая модель 147
6.2 Управление отслеживанием траектории автобусы с интеллектуальным движением.
6.2.1 Управление и моделирование отслеживания на основе прогнозирования маршрута 149
6.2.2 Контроль отслеживания на основе спортивных моделей 152
6.2.3 Метод управления скоростью скорости автобусы. 155
6.3 Управление автономной парковкой автобуса.
6.3.1 План, основанный на Акермане на геометрию 159
6.3.2 Контроллер 160 на основе модели спортивного транспортного средства и компенсации местоположения 160
6.3.3 Умная автономная автономная автономная автобусная автобуса и фактический эксперимент по автомобилю 161
6.4 Умные автобусы на основе среды моделирования на основе Прескана 163
6.4.1 Сцены построены 164
6.4.2 Совместное моделирование 172
6.5 Сводка этой главы 173
Ссылки 174
Глава 7 На основе данных на основе смарт -автомобилей автобусов активно управлять методом управления 177
7.1 Обзор системы управления активным рулевым управлением на основе данных 177
7.1.1 Обзор системы управления активным управлением рулевым управлением.
7.1.2 Обзор метода управления данными.
7.1.3 V Velochrus Описание ошибки отслеживания траектории 178
7.1.4 Модель транспортных средств на основе данных. Метод распознавания онлайн 179
7.1.5 Структура системы управления управлением руля на основе данных 181
7.2 Метод управления активным управлением рулевым управлением на основе контроля самостоятельности 182
7.2.1 Обзор метода контроля самостоятельности 182
7.2.2 Self -Anti -Activing Controller Design 182
7.2.3 Проектирование активного контроллера рулевого управления на основе контроля самостоятельности 188
7.3 Метод управления активным рулевым управлением, основанный на не -модели, без адаптивного управления рулевым управлением 189
7.3.1 Обзор метода адаптивного управления Modelless 189
7.3.2 Схема управления отслеживанием на основе угла отклонения до предварительного обжига 189
7.3.3 На основе адаптивного конструкции контроллера рулевого управления на основе модели Modelless Model 190
7.4 Метод моделирования управления отслеживанием на основе TruckSim 191
7.4.1 Строительная платформа моделирования 191
7.4.2 Проверка производительности управления отслеживанием в среде моделирования 199
7.4.3. Оценка контролера в реальной среде 203 203 203 203 203 года 203
7.5 Сводка этой главы 204
Ссылки 204
Приложение 206
ГЛАВА 8 Smart Driving Technology Outlook 213
8.1 Технология планирования Play Smart езды.
8.2 Интеллектуальные технологии управления управлением вождением 214
8.3 Smart Driving Simulation Environm
8.4 Технические перспективы 216
8.5 Сводка этой главы 217
Ссылка 217

 

 

Основная информация

 

Название книги:

  принцип и практика вождения без водителя 

Автор:

  

Цены:

 69.00

Номер ISBN:

 9787111614999

Издательство:

  Machinery Industry Press

формат:

 16

Фрагментация:

  Установка

Введение

Беспилотиное вождение - это сценарий применения с большим потенциалом разработки в буме искусственного интеллекта. Это также область применения, которая интегрирует несколько дисциплин, охватывающая робототехнику, управление автоматизацией, машинное обучение, машинное зрение, мобильное общение, интеллектуальное транспортировку, машиностроение транспортных средств и т. Д. Предмет.Эта книга направлена ​​на то, чтобы систематически отображать теорию вождения проезда через простой способ и помочь читателям реализовать техническую запись с помощью примеров простоты.

 

Автор этой книги включает в себя руководитель научной исследовательской группы без водителя без водителя и эксперта по технологиям без водителя в переднем производителе новых энергетических автомобилей. У них есть всеобъемлющее и ходе исследований по всей технологической стеке без водителя без водителя. технологии и имеют большое количество промышленной практики применения.Благодаря этой книге читатель изучит восприятие, планирование и контроль базового алгоритма системы для изучения и борьбы с программной системой, управляющей самостоятельной, магистерской программированием ROS, изучением и практикой методов слияния с мультисенсором; приложения в беспилотном вождении; читатели; также поймет сложные методы, ближе к промышленным применению.

 

Эта книга подходит для технического персонала и студентов колледжа, которые хотят войти в автомобильную промышленность без водителя в качестве книг по техническому въезду, а также могут использоваться в качестве инструментальной книги для исследования приложений без водителя.

 

Оглавление

Глава 1 Я знаю систему без водителя

 

1.1 Что такое беспилотное вождение

 

1.2 Зачем вам без водителя без водителя

 

1.3 Основная структура системы вождения без водителя

 

1.4 Конфигурация среды разработки

 

1.5 Ссылки в этой главе

 

ГЛАВА 2 ROS Начало работы

 

2.1 Введение в АФК

 

2.2 Концепция в АФК

 

2.3 Система создания Catkin

 

2.4 Проектная организационная структура в АФК

 

2.5 Практика на основе симулятора хаски

 

2.6 Основное программирование АФК

 

2.7 ROS services

 

2.8 ROS Action

 

2.9 Обычно используемые инструменты в АФК

 

2.10 Ссылки к этой главе

 

Глава 3 Метод позиционирования системы без водителя

 

3.1 Принцип позиционирования

 

3.2 IDEMU Алгоритм недавнего пункта

 

3.3 Популярное преобразование распределения

 

3.4 Система позиционирования на основе навигации GPS+инерционного портфеля

 

3,5 Система позиционирования на основе Slam

 

3.6 Ссылки в этой главе

 

Глава 4 Оценка статуса и слияние датчика

 

4.1 Фильтр Калмана и оценка состояния

 

4.2 Advanced Sports Model и расширенный фильтр Karman

 

4.3 Неэтразитивная фильтрация Кармана

 

4.4 Ссылки в этой главе

 

Глава 5 Основы машинного обучения и нейронной сети

 

5.1 Основная концепция машинного обучения

 

5.2 Наблюдение за обучением

 

5.3 Фонд нейронной сети

 

5.4 Используйте кера для реализации нейронной сети

 

5.5 Ссылки в этой главе

 

Глава 6 Глубокое обучение и беспилотное визуальное восприятие

 

6.1 в нейронной сети обратной связи—— почему это глубоко?

 

6.2 Применение к технологии регуляризации глубокой нейронной сети

 

6.3 Бой—— распознавание логотипа трафика

 

6.4 Начало работы с сверточной нейронной сетью

 

6.5 Тест транспортного средства на основе YOLO2

 

6.6 Ссылки в этой главе

 

Глава 7 Обучение миграции и беспилотное вождение

 

7.1 миграционное обучение

 

7.2 -До конца вождения без водителя без водителя

 

7.3 End -end -Und Uncerned Driving Simulation

 

7.4 Сводка этой главы

 

7.5 Ссылки в этой главе

 

Глава 8 Вход по планированию вождения без водителя

 

8.1 A* алгоритм

 

8

 

8.3 Беспилотный путь транспортного средства на основе интерполяции трех полос в свободной границе.

 

8.4 Метод планирования метода на основе оптимизированной траектории Frenet

 

8.5 Ссылки в этой главе

 

Глава 9 Модель транспортного средства и расширенный контроль

 

9.1 Спортивные велосипедные модели и динамическая модель велосипеда

 

9.2 Вход управления Дональдоу

 

9.3 Контроль прогнозирования модели на основе спортивных моделей

 

9.4 Отслеживание трека

 

9.5 Ссылки в этой главе

 

Глава 10 в обучении и применении укрепления усиления в автономном вождении

 

10.1 Обзор обучения с подкреплением

 

10.2 Принцип и процесс обучения с подкреплением

 

10.3 Функции приближенного значения

 

10.4 Алгоритм сети глубоких значений

 

10.5 Политические градиенты

 

10.6 Глубоко определить градиент политики и управление игрой TORCS

 

10.7 Резюме этой главы

 

10.8 Ссылки к этой главе