Как подорвать искусственный интеллект автомобиля+дорогой из сети к сети автономной транспортной сети и интеллектуальной дороге 2 Бенвань Интернет -подключенный
Цена: 2 302руб. (¥128)
Артикул: 584181449877
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товараПродавец:中图天下图书专营
Адрес:Пекин
Рейтинг:
Всего отзывов:0
Положительных:0
Добавить в корзину
Другие товары этого продавца
¥28504руб.
¥651 169руб.
¥38684руб.
¥108.51 951руб.
Нажмите по следующей ссылке, чтобы купить соответствующую единственную книгу
9787111611172 Как подобрать цены на автомобиль 79 юаней для безвечного искусственного интеллекта
9787115483713 Как сделать искусственный интеллект беспилотного вождения 89 Юань
| Основная информация | |
| наименование товара: | БЕСПЛАТНЫЙ: Как подорвать автомобиль искусственного интеллекта |
| Автор: | [Середина] Лю Шаошан Ли Лиюн Тан Цзе Ву Шуанг [Мей] Цион Люк﹒Джин (Джин |
| Рыночная цена: | 79.00 |
| Номер ISBN: | 9787111611172 |
| Версия: | 1-1 |
| Дата публикации: | 2019-01 |
| Количество страниц: | |
| Слова: | 173 |
| Издательство: | Machinery Industry Press |
| Оглавление | |
| Глава 1 Введение в систему беспилотного вождения 1.1 Обзор технологий без водителя / 2002 1.2 Алгоритм без водителя / 1002 1.2.1 Датчик / 003 1.2.2 Восприятие / 004 1.2.3 Распознавание и отслеживание цели / 006 1.2.4 Решение / 006 1.3 беспилотная клиентская система / 008 1.3 ?? 1 Робот -операционная система / 008 1.3 ?? 2 Аппаратная платформа / 011 1.4 Беспилотная облачная платформа / 011 1.4.1 Моделирование моделирования / 011 1.4.2 Высокая генерация карт / 012 1.4.3 Обучение модели глубокого обучения / 013 1.5 Все только началось / 014 Система позиционирования главы 2 беспилотных транспортных средств 2.1 позиционирование глобальной навигационной спутниковой системы / 015 2.1.1 Обзор GNSS / 015 2.1.2 Анализ ошибок GNSS / 017 2.1.3 Система улучшения на основе звезды / 018 2.1.4 Технология дифференциальной фазы носителей и дифференциальные GNSS / 019 2.1.5 Точное позиционирование / 020 2.1.6 Слияние системы глобального позиционирования и инерционной навигационной системы / 022 2.2 Используйте лазерное радиолокационное и высокое местоположение карты / 023 2.2.1 Обзор LIDAR / 023 2.2.2 Обзор карты с высокой точки зрения / 026 2.2.3 Лидар -радар и высокий уровень позиционирования карты / 030 2.3 Измеритель визуального пробега / 034 2.3.1 Стерео визуальный пробег / 035 2.3.2 Один визуальный счетчик пробега / 036 2.3.3 Визуальный счетчик инерционного пробега / 036 2.4 Локальный расчет и измеритель пробега колеса / 038 2.4.1 Круглый энкодер / 038 2.4.2 Ошибка измерителя пробега колеса / 039 2.4.3 Уменьшите ошибку измерителя пробега колеса / 040 2.5 Multi -Sensor Fusion / 042 2.5.1 Университет Канеки Меллон без лампочка City Challenge Boss / 042 2.5.2 Стэнфордский университет без ласина City Challenge Car Junior / 044 2.5.3 Mercedes -mercedes -Benz Car Baretha / 045 Ссылки / 047 Глава 3 Система автономного восприятия 3.1 Обзор / 051 3.2 Набор данных / 052 3.3 распознавание цели / 054 3.4 Семантическая сегментация / 056 3.5 Стерео -зрение, поток света и поток сцены / 058 3.5.1 S Трехмумерное зрение и информация о глубине / 058 3.5.2 Световой поток / 059 3.5.3 Flow / 059 3.6 Отслеживание цели / 061 3.7 Сводка / 063 Ссылки / 064 Глава 4 Применение глубокого обучения в системе беспилотного восприятия 4.1 Свожденная нейронная сеть / 068 4.2 Целевой тест / 069 4.3 Семантическая сегментация / 072 4.4 Stereo Vision и Light Flow / 0755 4.4.1 Stereo Vision / 07555 4.4.2 Световой поток / 076 4.5 Сводка / 079 Ссылки / 080 Глава 5 Прогнозирование и планирование пути 5.1 Обзор модуля планирования и управления / 082 5.1.1 Строительство: планирование и контроль в широком смысле / 082 5.1.2 Область каждого модуля: решить проблему в модуле / 084 5.2 Прогноз трафика / 087 5.2.1 Используйте поведенческие прогнозы в качестве задач классификации / 088 5.2.2 Генерация траектории транспортного средства / 093 5.3 План дорожек -линии -094 5.3.1 Для планирования пути сила творения имеет правильное направление / 096 5.3.2 Типичный алгоритм планирования пути / 098 5.3.3. Убытки: план на сильный и слабый путь / 102 5.4 Сводка / 103 Ссылки / 103 Глава 6 Решение, планирование и контроль 6.1 поведение решений / 105 6.1.1 Метод процесса принятия решения Малкова / 107 6.1.2 Отделение лечения на основе сцены / 109 6.2 План движения / 116 6.2.1 Модель транспортного средства, модель дороги, SL System / 118 6.2.2 Планирование движения, разделенное на планирование пути и планирование скорости / 119 6.2.3 Планирование движения в вертикальное планирование и горизонтальное планирование / 126 6.3 Управление обратной связи / 130 6.3.1 Велосипедная модель / 130 6.3.2 Контроль PID / 132 6 ?? 4 Сводка / 133 Ссылки / 134 Глава 7 Планирование и контроль на основе расширенного обучения 7.1 Обзор / 136 7.2 Улучшенное обучение / 138 7.2.1 学习 ?? 7.2.2 Актер? 7.3 Планирование и контроль обучения в беспилотном вождении / 146 7.3.1 Улучшенное обучение в поведенческих решениях / 147 7.3 ??. 2 На основе планирования и контроля улучшенного обучения / 147 7.4 Сводка / 150 Ссылки / 150 Глава 8 Клиентская система без водителя 8.1 Система без водителя: сложная система / 152 8.2 Операционная система вождения без водителя / 154 8.2.1 ROS Review / 154 8.2.2 Системная надежность / 156 8.2.3 Оптимизация производительности / 157 8.2.4 Управление ресурсами и безопасность / 157 8.3 Платформа расчета / 158 8.3.1 Рассчитайте реализацию платформы / 158 8.3.2 Существующее расчетное решение / 159 8.3.3 Исследование проектирования компьютерной архитектуры / 160 Ссылки / 164 Глава 9 Платформа для вождения 9.1 Обзор / 165 9.2 Инфраструктура / 166 9.2.1 Распределенная структура распределения / 167 9.2.2 Распределенное хранилище / 167 9.2.3 Гетерогенный расчет / 168 9.3 моделирование симуляции / 170 9.3.1 Binpiperdd / 171 9.3.2 Подключите ROS и Spark Engine / 172 9.3 ?? 3 Производительность / 173 9.4 Обучение модели / 173 9.4.1 Зачем использовать Spark Engine / 174 9.4.2 Архитектура тренировочной платформы / 175 9.4.3 Гетерогенный расчет / 176 9,5 Высокая генерация карт / 176 9.5.1 Высокая карта / 177 9.5.2 Генерация карты облачной карты / 178 9.6 Резюме / 179 Ссылки / 179 |
| краткое введение | |
| «Вождение: как подобрать искусственный интеллект» - это книга технологий въезда для разработки связанных сотрудников в разработке транспортных средств без водителя (интеллектуальные соединенные автомобили).Автор поделился своим практическим опытом в создании системы транспортных средств без водителя.Эта книга состоит из главы 9 «Глава 1» описывает систему без водителя; глава 2 фокусируется на внедрении технологии позиционирования беспилотного транспортного средства; в главе 3 обсуждаются традиционные технологии экологического восприятия; технология; глава 5 вводит поведенческие прогнозы и технологии планирования пути; глава 6 фокусируется на Управление обратной связи с решениями о принятии решений о движении, подсистемах планирования и управления; детали дизайна клиентской системы вождения человека; глава 9 подробно описана облачная платформа без водителя. Эта книга очень полезна для студентов, исследователей и связанных с ними практикующих.Независимо от того, являетесь ли вы студентом или аспирантом, если вы заинтересованы в беспилотном вождении, вы можете найти всеобъемлющее введение в технологии без водителя здесь. |
0123456789
