Публикации по теме 'self-driving-cars'


Роль машинного обучения в разработке беспилотных автомобилей
Беспилотные автомобили были предметом восхищения в течение многих лет, обещая революционизировать транспорт и сделать наши дороги более безопасными и эффективными. Одной из ключевых технологий, лежащих в основе беспилотных автомобилей, является машинное обучение, которое позволяет этим автомобилям учиться в окружающей среде и принимать решения в режиме реального времени на основе данных датчиков. Поскольку машинное обучение…
Синхронизация данных LiDAR и камеры для автономной обработки с помощью ROS
Роботы и другие сложные машины обычно оснащены самыми разнообразными датчиками. Часто при выполнении таких задач, как автономное вождение или сбор данных для автономной обработки, полезно синхронизировать различные датчики. Например, в моей работе с 3D-машинным обучением мне нужно было собрать набор данных, состоящий из облаков точек LiDAR, а также кадров камеры, чтобы служить контекстом. Почему важно синхронизировать эти данные? Есть разные причины. Во-первых, разные датчики..
Как выглядит будущее ИИ
Как выглядит будущее ИИ Искусственный интеллект (ИИ) — это быстро развивающаяся область, которая включает в себя создание интеллектуальных машин, которые могут думать, учиться и выполнять задачи, как люди. Эти задачи могут включать в себя распознавание закономерностей, принятие решений и решение проблем. ИИ может произвести революцию во многих различных отраслях, от здравоохранения до транспорта и образования, и он уже используется в различных приложениях, включая языковой перевод,..
Изучение поведения человека за рулем с помощью модели нейронной сети NVIDIA и увеличения изображения.
Обзор Ранее мы видели, как с помощью аугментации можно увеличить количество обучающих экземпляров, чтобы нейронная сеть с глубоким обучением могла научиться управлять автомобилем в симуляторе. Этот пост с подробностями об использованном методе аугментации можно найти здесь . Однокурсник Мохан Картик продемонстрировал, что наша техника аугментации в сочетании с предварительно обученной сетью VGG 16 дает нейронную сеть, которая может управлять автомобилем на гоночной трассе в..
Самоуправляемый робот, часть 2: учимся останавливаться
Ну наконец то! Наконец-то я заставил робота работать. После нескольких недель испытаний нового оборудования, переустановки программного обеспечения и ярости робот теперь может двигаться. Я заменил все: адаптер Wi-Fi и Bluetooth, контроллеры двигателей, антенны, все… и теперь он может двигаться без сбоя программного обеспечения. Пока я ждал поступления некоторых новых деталей, я начал работать над машинным обучением. Для начала я решил заняться более простым проектом: я хотел, чтобы..
Роботы тоже ошибаются - картирование путаницы в худшем случае
Вот драконы Когда в последний раз калькулятор не делал то, что вы хотели? Когда это было в последний раз? С детерминированной точки зрения алгоритмы, подобные машинному обучению, находятся посередине между этими двумя. Сегодня мы создаем машины, которые сложнее, чем мы можем понять, и нам нужно обращаться с ними иначе, чем с предыдущими технологиями. Речь больше не идет о том, чтобы указать, что мы хотим, чтобы что-то сделать, а затем отладить это. В Philosophie мы создаем..
21 век, конец эры труда
21 век, конец эры труда Как человечество, мы автоматизировали большую часть работы, например, вождение автомобиля с помощью беспилотных автомобилей и уборку наших домов с помощью маленьких роботов. Это произошло всего за четверть века и не собирается останавливаться. Мы автоматизируем все наши работы. Нам не нужны кассиры, водители такси/автомобилей/дальнобойщиков, шахтеры, любая работа, которую мы делаем своими руками, может быть выполнена машиной, которую мы принимаем. №1: В..