Публикации по теме 'self-driving-cars'


Наш собственный грандиозный вызов
Еще в 2005 году Себастьян Трун и Stanford Racing Team выиграли DARPA Grand Challenge , автономно завершив 150-мильный маршрут через пустыню Мохаве на своей машине Stanley за самое быстрое время. У меня мурашки по коже каждый раз, когда я смотрю видео с этого события, поэтому, когда Udacity объявили в феврале, что они собирают автономную гоночную команду для участия в мероприятии Self-Racing Cars , я был в восторге. В наши дни Себастьян играет совсем другую роль в качестве основателя..
Окунитесь в Carla II: управляйте своей машиной и своим миром !
В моем предыдущем посте мы установили Carla, Carla Python API и запустили нашу первую демонстрацию: WASD ваша собственная машина вокруг. Надеюсь, вы ездили до ̶y̶o̶u̶r̶ ̶c̶a̶r̶ ̶r̶a̶n̶ ̶o̶u̶t̶ ̶o̶f̶ ̶f̶u̶e̶l ̶ у вас закончилась энергия! Прежде чем мы начнем с этого руководства, я хочу сообщить вам, что я отредактировал предыдущее сообщение , чтобы убедиться, что мы работаем с Carla v0.9.14 , так как это последняя стабильная сборка и функции, чем в предыдущей v0.9.13. Прошу..
Семантическая сегментация - разработчик самоуправляемых автомобилей Удайты, наноразмер
В этом проекте используются концепции глубокого обучения, которые были изучены в течение первого семестра наностепени Udacity. В этой статье объясняется и реализуется одна из важных концепций компьютерного зрения - семантическая сегментация. 1. Семантическая сегментация В течение нескольких десятилетий сегментация изображений была сложной задачей компьютерного зрения. Теперь с глубоким обучением стало проще. Сегментация изображений отличается от классификации изображений. При..
График SLAM для обнаружения и отслеживания ориентиров
Я записался на наноуровень компьютерного зрения udacity, и последний проект - создание SLAM для отслеживания и локализации. Определите класс робота Сначала мы должны определить класс робота и визуализировать робота в 2D-мире. Поскольку и движение, и измерение имеют неопределенность, мы добавляем шум движения и шум измерения в функции движения и восприятия. Начальная поза робота была (5,5) в координатах x, y. После движения (1,1) новая поза будет (5,81287, 5,91232) вместо (6,6)..
Как машинное обучение может помочь миллениалам купить дом и унаследовать будущее
Может показаться, что в наши дни вам нужно быть профессиональным компьютерщиком ™, чтобы добиться успеха, особенно с учетом всей шумихи вокруг машинного обучения и искусственного интеллекта. Но я бы сказал, что все, что вам действительно нужно, - это мыслить нестандартно. Конечно, машинное обучение сейчас приносит людям деньги , но грядет революция, которая, я думаю, может повлиять на вещи, выходящие за рамки технического волшебства Кремниевой долины. И я верю, что от этого выиграет..
Самостоятельное вождение автомобиля в тренажерном зале с использованием обучения с подкреплением
Самостоятельное вождение автомобиля в тренажерном зале с использованием обучения с подкреплением Введение: Самостоятельное вождение автомобиля - одно из самых популярных приложений машинного обучения. Они используются в видеоиграх, гоночных автомобилях, управлении дорожным движением и т. Д. Ключом к созданию беспилотного автомобиля является обучение с подкреплением . Самый популярный алгоритм обучения с подкреплением - это Q Learning , который мы использовали в этом..
Восемь трендов 2017 года, в которые стоит погрузиться
…простой список Виртуальная, дополненная реальность (везде) Машинное обучение/глубокое обучение/материалы на основе ИИ (везде) Беспилотные автомобили (Вздремните в дороге на машине) Автомобили на солнечных батареях (бензин стоит 1 доллар за галлон, хорошо, близко…) Дома на солнечной энергии (убейте этот счет за электричество) AirBNB для автомобилей ==› любая машина, где угодно (Ferrari в Рино, кто-нибудь?) Виртуальные жилые помещения ==› в любом месте, в любое время (ваш дом —..