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
¥ 35 31.5567руб.
¥681 223руб.
¥ 49 39.8716руб.
¥ 264 1873 363руб.
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
