[机器学习] 无人车规划经典论文

说明： Optimal trajectories for time-critical street scenarios using discretized terminal manifolds 无人车规划经典论文
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[深度学习] 视觉导航智能车辆的路径跟踪预瞄控制

说明： 视觉导航智能车辆通过机器视觉获取 导航路径信息并进 行 自动跟踪。常规的反馈控制仅利用 当前的路径信息,在复杂条件或 突发状况下难 以有效工作。通过对在线获取 的具体路径 信息进行预瞄,可以对未来的路 径信息加 以利用,从而提高智能车辆行驶的安全性和有效性。为此,在获取的路径信息中确定当前路径和未来路径分别用 于反馈和预瞄,并设计预瞄加反馈的控制器。该控制器 能够 自动根据 预瞄 路径 的弯曲程度调整智能车辆的预瞄距离和行驶速度,从而提高跟踪精度 和行驶稳定性。仿真和试验 结果表 明,该控制器
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[深度学习] 基于模糊自适应PID的智能车辆路径跟踪控制

说明： 选取车辆当前位姿和参考位姿来构造车辆的动态位姿误差，建立车辆路径跟踪闭环控制系统的 仿真模型，并设计了模糊自适应 控制器，利用模糊推理的方法，对 控制器的参数进行自动调整。利用常规 和模糊自适应 控制算法分别进行仿真实验 仿真结果表明，模糊自适应 改善了控制器的动态性能且具有较好的自适应能力
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[深度学习] 俄亥俄州立大学的路径跟踪毕业论文

说明： As an extension of the autonomous steering control problem, this project involves the study of application of active steering for vehicle stability control. Control algorithms are developed that use the information from tire force estimator and driv
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[深度学习] 基于虚拟现实的汽车驾驶模拟器建模技术研究

说明： 本论文视景系统场景模型的建立与优化过程和基于的车辆物理学模型的实现不仅适合于汽车驾驶模拟器视景系统的开发,而且同样适应于坦克模拟器与虚拟战场系统模型等的建立与实现。
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[深度学习] 3D Dynamic Modeling and Interactive Query of Underground Roadway

说明： A novel approach of 3D coalmine roadway dynamic modeling and interactive query taking roadway geological feature into account was discussed in this paper. Adding the geological layers, coal seams and coal quality data into the roadway model, the tra
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[深度学习] 无人驾驶车辆综合避障行为研究与评价

说明： 考虑到驾驶行为与影响因素之间的非线性关系特点，选定模糊综合评价与层次分析相结合的方法来实现对无人驾驶车辆综合避障行为的评价，通过分析虚拟视景试验数据，建立评价因素的模糊规则及隶属度集，最终建立模糊综合评价模型。选择比赛中五组无人驾驶车辆避障行为数据，带入本研究提出的评价模型中，将输出结果与比赛现场评分结果进行对比，以此验证本文综合研究结果的有效性，为今后的比赛提供评分依据，促进无人驾驶车辆关键技术的提升及驾驶辅助系统的研究开发工作。
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[深度学习] 基于GIS的三维道路模型交叉口自动检测与建模

说明： 为解决三维道路模型中多条道路交叉时交叉路口的快速检测与建模问题，在对国内外三维道路模型的建立和显示方法进行分析研究的基础上，提出了一种在三维道路建模中利用计算机自动进行交叉路口快速检测与建模仿真的方法．该方法统一考虑了多条道路交又的复杂情况，能够与地形自适应，目前已经在一个地理环境建模系统中得到成功应用．实践证明，该方法具有速度快、准确性高、适应能力强等优点．
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[深度学习] 基于3DS的OpenFlight模型构建方法

说明： OpenFlight(flt)数据格式已成为虚拟现实(VR)领域中的标准格式,但它仅提供较为简单的建模方法,模型资源较少。 3DS是流行的三维造型软件3DSMAX的文件格式,具有强大的建模功能和丰富的模型资源。为达到在VR中实现某些复杂建模和利用已有模型快速建模的目的,对3DS文件结构和OpenFight模型进行分析,提出了从3DS文件构建OpenFlight模型的解决方法,并以程序实现验证了其有效性。
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[机器学习] 机器学习视频--斯坦福大学2014版

说明： 该视频为吴恩达（Andrew Ng）2014版的机器学习视频，包括视频、讲义、ppt、笔记、代码等。内容较多，文件较大，以百度网盘的链接分享。如若链接失效，请在评论区留言，提醒后面下载的人
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[深度学习] 基于TensorFlow实现的以多维特征输入的RNN（LSTM）工程

说明： 本工程为基于TensorFlow实现的以多维特征作为输入且输出同样为多维的RNN（LSTM）模型。
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[深度学习] 批量处理labelme生成的json工具

说明： 批量处理labelme生成的json文件工具，在maskrcnn中使用的训练数据通过lableme转换，该工具可批量转换。
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