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  1. henritomas.github.io-源码

  2. Henri Marcelo B. Tomas,电子工程硕士学生 BS ECE毕业生-MS EE学生,主修AI和计算机视觉 菲律宾大学电气与电子工程学院 研究方向:人工智能,视觉,语音,语言和机器人 重大项目 ============================= 1.凝视物体 角色:研究员兼作者 物体注视(GOO)数据集由在零售环境中看物体的人的合成图像和真实图像组成。 该数据集用于注视对象预测任务的转换和评估:给定一个人和该人的头部位置的单个图像,必须确定被凝视的对象。 2. CitySi
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-22
    • 文件大小:28mb
    • 提供者:weixin_42114580
  1. Behavioral-Cloning:使用提供的模拟器,神经网络可用于克隆给定用户的驾驶行为-源码

  2. 行为克隆 使用提供的模拟器,神经网络可用于克隆给定用户的驾驶行为。 概述 使用模拟器,我们可以记录行驶中的汽车的转向角和速度。 模拟器中的汽车具有三个摄像头:左,中和右。 此设置类似于Nvidia发表的论文《 使用的设置 基本思想是将三个摄像机的图像特征映射到适当的转向角。 然后将转向角逐帧发送到模拟器。 安装与运行 我使用的模拟器由Udacity提供(单击以安装模拟器)。 您可以从模拟器记录自己的数据,也可以从Udacity下载提供的数据集。 安装模拟器后,您还必须安装一些依赖项(这样做很麻
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-17
    • 文件大小:75mb
    • 提供者:weixin_42117150
  1. Behavioral_Cloning:使用提供的模拟器,训练网络以克隆汽车的驾驶行为-源码

  2. 行为克隆 使用提供的模拟器,训练网络以克隆汽车的驾驶行为。
  3. 所属分类:其它

  1. Robotics-Demo:FRC机器人模拟器教授控制理论-源码

  2. 机器人演示 用于FRC的机器人模拟器,用于教授控制理论。 该项目旨在教授的内容: 天真的PID控制器的局限性 PID控制器中每个项的效果。 整体缠绕 不同类型的PID(位置与速度) 去做: 传动系统(位置PID) 提升(位置PID,需要恒定力) 飞轮(速度PID) 2D动力传动系统? 入门 在下载最新版本。 (“ Assets下拉菜单下的Build.zip ) 解压缩Build.zip ,运行Robotics Demo.exe 调整PID控制器,看看会发生什么。 屏幕截图 “驾驶
  3. 所属分类:其它

  1. Skycar-System-Integration:自驾车Udacity系统集成项目。 空中车队。 来自欧洲的5名工程师-源码

  2. 天网车队-自动驾驶汽车系统集成 任务:控制CARLA(自动驾驶汽车)的油门,转向和制动器,以成功导航地图航路点并检测交通信号灯,如果信号灯为红色,则停止。 在CARLA上运行我们的代码之前,我们先开发了可在模拟器中工作的代码。 该模拟器的工作方式与CARLA非常相似,因为所有ROS节点和主题都相同。 因此,基本上,如果我们的系统可以在模拟器中运行,我们希望它也可以在CARLA上运行。 这是障碍物(例如交通信号灯)检测的例外,因为由于像素输入而使用了不同的分类模型。 要开始使用此仓库,请先阅读。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:62mb
    • 提供者:weixin_42139460
  1. SDC-System-Integration:自驾车工程师纳米系统集成顶峰项目-源码

  2. Udacity无人驾驶汽车工程师纳米学位 最终项目:系统集成 这是Udacity无人驾驶汽车工程师Nanodegree:编程真正的无人驾驶汽车的最终项目的Team Vulture项目回购。 该项目将需要使用Ubuntu Linux(Carla的操作系统)和与Robotic Operating System或ROS集成的新模拟器。 该项目将把Carla的行驶速度限制在10 MPH以内,以进行现场测试。 注意:您可以在文件中找到我们的开发,测试日志和安全说明。 警告:为了保持SDCND最终系统
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  1. CarND扩展卡尔曼过滤器项目:扩展卡尔曼过滤器项目的自驾车纳米程序入门代码-源码

  2. 扩展卡尔曼滤波器项目入门代码 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 在此项目中,您将利用卡尔曼滤波器通过激光雷达和雷达测量来估计感兴趣的运动对象的状态。 通过项目要求获得的RMSE值低于项目规则中概述的公差。 该项目涉及术语2模拟器,可在下载。 该存储库包含两个文件,可用于为Linux或Mac系统设置和安装 。 对于Windows,您可以使用Docker,VMware或什至来安装uWebSocketIO。 请参阅EKF项目课程中教室中的uWebSocketIO入门指南页面,以获取所需的版本和安装脚
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  1. SelfDrivingCarNanoDegree:有关计算机视觉,传感器融合,本地化,计划,控制和系统集成的项目-源码

  2. Udacity自动驾驶汽车纳米度 专案 使用camara数据大致检测车道线。 使用camara数据检测车道线。 具有使用python和tensorflow的卷积神经网络的交通标志分类器。 卷积神经网络可根据摄像机图像预测转向角,从而使汽车能够在模拟器中自主行驶。 扩展卡尔曼滤波器的C ++实现。 使用激光雷达和雷达测量来跟踪移动物体的位置和速度。
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    • 发布日期:2021-02-27
    • 文件大小:369mb
    • 提供者:weixin_42099530
  1. diyrobocar_docker_agent_pln:用于在Unity模拟器上竞赛diyrobocars的公共docker代理-源码

  2. diyrobocar_docker_agent_pln 用于在Unity模拟器上竞赛diyrobocars的公共docker代理 如何准备自己的赛车模型 克隆此仓库 cd diyrobocars_docker_agent_pln 驴createcar --path ./myrace 将./myrace/data/*添加到.gitignore 调整mymodel.py,请不要忘记将模式设置为“本地”,请参见race7 / myconfig.py中的示例 根据docs.diyrobocars
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  1. 路径规划-源码

  2. CarND路径规划项目 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 概述 在这个项目中,我们需要实现一个路径规划算法,以在由Udacity提供的模拟器上驾驶汽车在高速公路上行驶()。 模拟器发送汽车遥测信息(汽车的位置和速度)和有关高速公路上其余汽车的传感器融合信息(例如汽车ID,速度,位置)。 它期望以时间间隔0.02秒的一组点代表汽车的轨迹。 模拟器和路径规划器之间的通信是使用完成的。 路径规划器使用 WebSocket实现来处理此通信。 Udacity提供了一个种子项目,从该项目开始()。 先决条件
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    • 发布日期:2021-02-25
    • 文件大小:614kb
    • 提供者:weixin_42170790
  1. europilot:使用python控制Euro Truck Simulator 2的工具包,以开发自动驾驶算法-源码

  2. 欧洲飞行员 概述 Europilot是一个开源项目,利用流行的Euro Truck Simulator(ETS2)来开发自动驾驶算法。 卷积神经网络(CNN)控制ETS2内部的方向盘。 可以将europilot视为游戏环境与您喜欢的深度学习框架(例如Keras或Tensorflow)之间的桥梁。 使用europilot,您可以捕获游戏屏幕输入,并以编程方式控制模拟器中的卡车。 Europilot可以通过以下两种方式之一使用:培训或测试。 为了进行训练,europilot可以捕获屏幕输入并
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  1. CarND-Path-Planning-Project:创建一个路径规划器,该路径规划器能够在虚拟高速公路上安全地导航汽车-源码

  2. CarND路径规划项目 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 模拟器。 您可以从[releases]选项卡( )下载包含路径规划项目的Term3 Simulator。 要在Mac / Linux上运行模拟器,请首先使用以下命令使二进制文件可执行: sudo chmod u+x {simulator_file_name} 目标 在此项目中,您的目标是安全地在虚拟高速公路上与其他行驶50英里/小时速度限制的-10英里/小时的交通行驶。 将为您提供汽车的定位和传感器融合数据,并且还会提供高速公路周围
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  1. 驾驶模拟器-源码

  2. 驾驶模拟器
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-19
    • 文件大小:264kb
    • 提供者:weixin_42134054
  1. CarND-Capstone:端到端自动驾驶汽车软件-源码

  2. 项目:端到端无人驾驶汽车软件 该机器人深度学习应用程序的目标是通过系统集成使用感知,路径规划和控制模块,在虚拟高速公路周围安全地操纵汽车,同时在红色交通信号灯处停车。 该机器人深度学习应用程序还具有一个交通信号灯分类器,可在模拟器中检测和识别交通信号灯。 这是一个识别红色交通灯的交通信号灯分类器的示例: 这是识别黄色交通信号灯的交通信号灯分类器的示例: 这是识别绿色交通灯的交通信号灯分类器的示例: 我们主要关心红色交通信号灯,因为这会告诉汽车停止行驶,红色以外的其他交通信号灯颜色会告
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    • 发布日期:2021-02-18
    • 文件大小:31mb
    • 提供者:weixin_42129005
  1. Clockkit:准确的分布式时间戳服务-源码

  2. 从各种硬件同步收集数据 卡米尔·古德塞恩(Camille Goudeseune)和布雷登·科威兹(Braden Kowitz) UIUC贝克曼研究所综合系统实验室 该软件于2020年在GitHub上进行了修订和发布。 最初于2004年发布在 (已停用)上。 我们描述了用于联网商用PC的准确的开源C ++分布式时钟。 无需额外的硬件,该时钟就可以将来自多台PC的传感器数据(头部和眼动仪,生物特征数据,捕获的视频,驾驶模拟器数据)相关联,其延迟和抖动平均不到10微秒,最坏情况下只有100微秒。 P
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    • 发布日期:2021-02-18
    • 文件大小:310kb
    • 提供者:weixin_42151036
  1. GTASim:GTASim是一款基于GTA V的无人机,飞机,汽车,轮船和各种其他车辆的开源模拟器-源码

  2. GTASim GTASim是一个基于GTA V的开源模拟器,适用于与集成的无人机,飞机,汽车,船只和各种其他车辆, 是流行的功能齐全且可靠的开源自动驾驶仪软件。 如何使用它 安装FiveM客户端 GTASim建立在定制的专用FiveM服务器上。 您需要安装FiveM客户端才能连接到服务器。 按照链接中的说明 。 确保已安装并更新了GTAV。 从网站上下载 。 运行FiveM.exe。 如果您在一个空文件夹中运行安装程序,FiveM将在那里安装。 否则,它将安装在%localappdata
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-18
    • 文件大小:30kb
    • 提供者:weixin_42103587
  1. CarND-行为-克隆-P3:Udacity CarND行为克隆项目的起始文件-源码

  2. 行为克隆项目 概述 该存储库包含行为克隆项目的启动文件。 在这个项目中,您将使用对深度神经网络和卷积神经网络学到的知识来克隆驾驶行为。 您将使用Keras训练,验证和测试模型。 该模型将向自动驾驶汽车输出转向角。 我们提供了一个模拟器,您可以在其中驾驶汽车绕轨道进行数据收集。 您将使用图像数据和转向角来训练神经网络,然后使用此模型在轨道周围自动驾驶汽车。 我们还希望您创建该项目的详细说明。 出该项目的,并将其用作创建自己的编写的起点。 书写内容可以是markdown文件或pdf文档。 为
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    • 发布日期:2021-02-18
    • 文件大小:20kb
    • 提供者:weixin_42168555
  1. 客户最终部署-源码

  2. 使用神经网络进行信号检测 客户移交文件 战队:CP32B 日期:2020年8月-2020年11月 项目描述 我们每天都越来越接近自动驾驶汽车和无人驾驶飞机,并找到了在其他应用程序(战斗大流行,物体分类)中在现实世界中使用AI的新方法。 在此项目中,我们将结合计算机视觉(openCV)神经网络(TensorFlow)来实现真实单词和模拟世界交通标志检测算法。 将使用Donkey Car模拟器收集模拟数据,还有另一个项目组件专注于模拟器的改进。 我们研究了不同的算法以提供强大而有效的解决方案。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-17
    • 文件大小:773mb
    • 提供者:weixin_42128558
  1. 扩展卡尔曼滤波器:使用扩展卡尔曼滤波器可估计带有噪声的激光雷达和雷达测量的运动目标物体的状态-源码

  2. 扩展卡尔曼滤波器项目入门代码 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 在此项目中,您将利用卡尔曼滤波器通过有声的激光雷达和雷达测量来估计感兴趣的运动对象的状态。 通过项目要求获得的RMSE值低于项目规则中概述的公差。 该项目涉及术语2模拟器,可在下载。 该存储库包含两个文件,可用于为Linux或Mac系统设置和安装 。 对于Windows,您可以使用Docker,VMware甚至来安装uWebSocketIO。 有关所需的版本和安装脚本,请参阅EKF项目课程中教室中的uWebSocketIO入门指南
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  1. 自动驾驶4-源码

  2. 行为克隆项目 概述 该存储库包含行为克隆项目的启动文件。 在这个项目中,您将使用对深度神经网络和卷积神经网络学到的知识来克隆驾驶行为。 您将使用Keras训练,验证和测试模型。 该模型将向自动驾驶汽车输出转向角。 我们提供了一个模拟器,您可以在其中驾驶汽车绕轨道进行数据收集。 您将使用图像数据和转向角来训练神经网络,然后使用此模型在轨道周围自动驾驶汽车。 我们还希望您创建该项目的详细说明。 出该项目的,并将其用作创建自己的编写的起点。 书写内容可以是markdown文件或pdf文档。 为
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-14
    • 文件大小:104mb
    • 提供者:weixin_42137032
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