Публикации по теме 'self-driving-cars'


Инженер Udacity по разработке беспилотных автомобилей Nanodegree Project 5: Обнаружение и отслеживание транспортных средств
Обнаружение и отслеживание транспортных средств — одна из основных задач, выполняемых беспилотным автомобилем. Для этого проекта я построил надежный конвейер обнаружения и отслеживания транспортных средств, используя традиционные методы компьютерного зрения и машинного обучения, такие как HOG и SVM . Вот подробная разбивка конвейера: Трубопровод Выполните извлечение функции гистограммы ориентированных градиентов (HOG) на помеченном наборе обучающих изображений. Используйте функции..
M2M День 191: Деконструкция модели беспилотного автомобиля (на основе моих текущих знаний)
Этот пост является частью 12-месячного проекта ускоренного обучения Month to Master . На май: Моя цель - построить программную часть беспилотного автомобиля . Теперь, когда у меня есть рабочий код беспилотного автомобиля ( см. Вчерашнее видео ), в течение следующих нескольких дней я планирую деконструировать код и попытаться понять, как именно он работает. Сегодня я специально рассмотрю «модель», которую можно рассматривать как основную часть кода кода: модель определяет, как..
Поиск полос на дороге
Цели/этапы этого проекта следующие: Создайте конвейер, который находит полосы движения на дороге. Отразите свою работу в письменном отчете Весь код можно найти по моей ссылке github . Стеки, которые я использовал, — это алгоритмы python, OpenCV и компьютерного зрения. Например, определение границ с помощью алгоритма Канни , определение линий с помощью Преобразования Хафа . 1. Описание конвейера обнаружения дорожек. Мой конвейер состоял из следующих шагов. 1. Преобразование..
Здравствуй, мир беспилотных автомобилей!
Доброго времени суток, читатели Medium и мои подписчики прошлого, настоящего и будущего! Сегодня я решил завести блог. Я никогда не думал, что буду участвовать в такой деятельности, и у меня не будет на это времени — что делает это настолько захватывающим, что я зашел так далеко, чтобы бросить вызов своим взглядам, рутинным идеологиям с момента прибытия в Силиконовую долину. Для тех, кто меня не знает — меня зовут Гэвин, я родом из Брисбена, Австралия. Я переехал в Силиконовую долину в..
LiDAR: 3D-восприятие и обнаружение объектов
Обнаружение транспортных средств и пешеходов с помощью обнаружения 3D-объектов в облаках точек LiDAR Эта статья была изменена 10 марта 2022 г. Что вы видите, когда закрываете глаза и представляете бульдозер? Первое, что приходит на ум большинству людей, это большая, тяжелая машина с массивным лезвием спереди. Но что, если я скажу вам, что существует другой взгляд на бульдозеры? Что, если я покажу вам фотографию одного из них без лезвия? Вы, вероятно, все равно сможете..
M2M День 185: Моя попытка интуитивно объяснить, как работает алгоритм работы этого беспилотного автомобиля.
Этот пост является частью 12-месячного проекта ускоренного обучения Month to Master . На май: Моя цель - построить программную часть беспилотного автомобиля . Вчера я придумал, как определять полосы движения на изображении дороги лицом вперед. Что ж ... Я по крайней мере понял, как запустить код, который мог бы это сделать. Честно говоря, я не понимал, как на самом деле работает код, поэтому сегодня я попытался это изменить. Ниже приведен основной блок кода, который я..
Проект похищенного автомобиля с использованием Self-driving Car Nanodegree от Particle Filters-Udacity
В этом проекте используется концепция фильтров твердых частиц. Вы можете ожидать от статьи концепции того, как работают фильтры частиц, и кода, необходимого для завершения проекта. Обзор фильтров частиц Фильтры частиц являются реализацией фильтров Байеса или фильтра локализации Маркова. Концепции сажевых фильтров в основном используются для решения проблем локализации. Если вы знакомы с локализацией в целом и с байесовскими фильтрами в деталях, прочтите, пожалуйста, мой средний..