注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 雷霆飞机改进版(添加人工智能僚机)源码

  2. 雷霆飞机改进版(添加人工智能僚机) 按 “3” ：1号飞机开始自动驾驶 按 "4" : 2号飞机开始自动驾驶 其他说明参见项目下说明文档。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2012-10-13
    • 文件大小：19922944
    • 提供者：long254229962

  1. romainledru:Github主页-源码

  2. 罗曼·莱德鲁（Romain Ledru） 你好呀 :waving_hand: 我是居住在德国的法国工程师Romain Ledru。 我喜欢编写帮助人们完成日常任务的代码。 我坚信，我们的未来将有越来越多的自动化流程。 作为工程师，我很高兴使用新技术来改善我们的生活。 编码技巧 :telescope: 经验 :seedling: 数据分析（工作） 避免自动驾驶车辆撞车的机器人轨迹 dGPS道路车道跟踪验证 本地服务器 家庭共享列表 Django / RaspberryPi 4 自动跟踪流

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：1024
    • 提供者：weixin_42121905

  1. ZupanCapstone:该存储库包含用于转换我的数据和执行我的统计机器学习分析的所有jupyter笔记本-源码

  2. Robert Zupan Capstone项目 该存储库的目的是在数据孵化器中显示我的顶点项目的代码和结果。 背景与动机 美国已经有20多年的基础设施问题了。 具体来说，美国土木工程师协会（ASCE）会定期发布基础结构报告卡（），而当前的总成绩为C-。 更具体地说，2017年，美国道路获得D级评估，并需要约4.59万亿美元才能在未来十年内得到改善。 有多种方法可以降低此成本并有效解决这些基础结构问题，但是一种有前途的方法是利用数据科学。 我的最高项目的目标是利用数据科学和机器学习方法来识别汽车碰

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42116705

  1. LECTURE-selfdriving:该存储库显示了用于教育目的的自动驾驶推车的开发。 任何对自动驾驶购物车和GitHub感兴趣的人都可以使用此存储库-源码

  2. 使用STM32F4的Github研讨会 1.开发项目设置 步骤1.共享一个CubeMX文件（下载： ://drive.google.com/open?id 1SiMX7OJ5JyCRi0CArCQ2zocnx4352J5t） 第2步。创建“ Sandi Semina”文件夹 步骤3.执行共享的CubeMX文件 步骤4.在“ Sandi Semina”文件夹（！文件夹需要按此顺序）中另存为CubeMX项目（项目名称：sandi_git）， Sandi Semina-> 2. sand

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：8192
    • 提供者：weixin_42151373

  1. restaurantes-app:餐馆，Protótipode Software com登录名，自动道路出租和CRUD实体。 Utiliza Java，Spring，Angular 11，Bootstrap 4 e MongoDB（Mave

  2. restaurantes-app（Restaurante's） 软件com登录，自动驾驶仪和CRUD实体，usando Java，Spring，Angular 11，Bootstrap 4和MongoDB 图像： 视频：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：207872
    • 提供者：weixin_42143806

  1. self-driving-handbook-cn:自动驾驶技术指南（中文）-介绍自动驾驶的起源，技术以及行业应用-源码

  2. 自动驾驶技术手册 版权声明 本维基百科“知识共享署名-相同方式共享4.0国际协议（CC 4.0-BY-SA）”，详见。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42097508

  1. Reinforcement-Learning-Approach-to-Autonomous-Race-Car2:强化学习方法助力无人方程式学生技术-源码

  2. 自主赛车的强化学习方法 增强学习方法，用于“ Formula Student Technion无人驾驶”项目，该项目在具有AirSim插件的虚幻引擎4中使用Soft Actor Critic（SAC）算法和变体自动编码器（VAE）进行了模拟。 先决条件 作业系统：Ubuntu 18.04 or Windows 10 软体：Unreal Engine 4.24.3 GPU：Nvidia GTX 1080或更高版本（推荐） 如何建造 通过单击此链接 ， 设置虚幻引擎4，AirSim和FSTD环境

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：weixin_42101384

  1. 激光雷达障碍物探测：传感器融合纳米程序C ++下的第一个项目-源码

  2. 传感器融合课程-第一个项目-激光雷达障碍物检测 激光雷达原理 激光雷达传感通过发送数千个激光信号为我们提供高分辨率数据。 这些激光从物体反射回来，返回到传感器，然后我们可以通过定时返回信号所需的时间来确定物体的距离。 我们还可以通过测量返回信号的强度来告诉一些有关被击中的物体的信息。 每条激光都在红外光谱中，并以许多不同的角度发出，通常在360度范围内。 激光雷达传感器为我们提供了3D周围世界的高精度模型，但它们目前非常昂贵，一个标准单元的价格高达60,000美元。 项目描述 使用来自Udaci

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-27
    • 文件大小：202375168
    • 提供者：weixin_42116585

  1. MoralMachines：这是来自编程主题的Trolley Dilemma的最终项目-源码

  2. 道德机器 道德机器的思想是基于台车困境的，这是一个虚构的场景，为决策者带来了道德困境：选择“两个邪恶中的较小者”。 该场景需要一辆自动驾驶汽车，该自动驾驶汽车在人行横道处制动失败。 由于将控制权交给汽车乘客为时已晚，汽车需要根据有关情况的事实做出决定。 图1显示了一个示例场景。 在此项目中，您将创建一个道德引擎，该程序旨在探索不同的场景，构建一种算法来决定汽车乘客的生命与行人的生命，通过模拟审核您的决策算法，并允许您的程序用户可以自己判断结果。 内容 1.1。 1.2。 1.3。 1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：4096
    • 提供者：weixin_42175776

  1. 参加机器学习的crear-particiones-de-datos-para-modelos-de-damos学习和评估：参加自动竞赛的加州大学预科课程的评估。 Para conseguirlo，在诉讼中人与人之间的分歧。 使用自动建模和解

  2. Crear Particiones-de-Datos-para-modelos-de-Machine学习- 洛杉矶自动驾驶汽车评估的必要性和必要性。 Para conseguirlo，在诉讼中人与人之间的分歧。 使用自动建模和解构的自动售货机，可以在储藏室进行建模和评估。 Veremos 4 varios casos para hacer las partioniones：Caso 1：可变对象caso 2：可变对象caso 3：可变对象caso 4：可变对象caso 4 库（插入符号）bh

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：1024
    • 提供者：weixin_42112894

  1. 用于自动驾驶定位的视觉里程表：通过设置在车辆上的单眼相机拍摄的图像估算自动驾驶的轨迹-源码

  2. 视觉里程表在自主驾驶中的定位 这是Coursera.org上“自动驾驶汽车专业化”的“自动驾驶汽车的视觉感知”课程的一项作业。 该分配网络旨在通过以下4个主要任务，通过用安装在车辆上的单目摄像机拍摄的图像来估计自动驾驶汽车的轨迹： 从使用车辆上的摄像机设置拍摄的照片中提取特征。 使用提取的特征查找不同照片中特征之间的匹配。 使用找到的匹配项来估计后续照片之间的相机运动。 使用估计的摄像机运动来建立车辆轨迹。 课程链接： : 注意：如果缺少任何文件，请查看课程链接

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42138703

  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：109051904
    • 提供者：weixin_42137032

  1. SFND_3D_Object_Tracking：该项目的目的是处理2D摄像头和3D激光雷达数据，以估计一系列KITTI视频数据帧中从自我汽车到前车的碰撞时间-源码

  2. 3D对象追踪 项目描述 该项目的目的是使用来自KITTI Vision Benchmark Suite的摄像机和激光雷达数据序列来估计自动驾驶汽车的碰撞时间。 对于相机图像，我们使用深度学习（YOLO）检测对象，并根据关键点检测，描述和匹配的输入跟踪这些对象。 我们使用YOLO边界框作为参考，将摄像机图像中的区域与3D空间中的激光雷达点相关联。 本地运行的依赖项 cmake> = 2.8 所有操作系统： make> = 4.1（Linux，Mac），3.81（Windows） Li

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：156237824
    • 提供者：weixin_42113380

  1. P11：P8，提高了自动驾驶的能力：-源码

  2. P11 Quéest-ceque c'est？ P11构成了开发应用程序的主要合作伙伴，并由Python d'OpenClassrooms等组成，并由P8自动完成了功能化设计。 倒置吊坠，P8或平板状网络，倒入业余爱好者购买的食品： 阿联酋人民解放阵线：香榭丽舍大街国家体育总局，法国体育总局加赛因分会 法国咨询产品公司：法国食品营养信息公司 永久性保护组织：动植物保护权的替代 LesDonnées饮食不可或缺的产品-OpenFoodFacts上的儿子。 语言，模块和API 参与方客户：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：23068672
    • 提供者：weixin_42118011

  1. 人工智能搜索算法-源码

  2. 人工智能搜索算法 广度优先搜索 为解决《人工智能：现代方法》第3章第3.4.1节中描述的“真空世界”问题而实施。 迭代加深深度优先搜索算法 用于解决AI搜索自动驾驶导航的问题。 自动驾驶汽车应该从地图上的A点导航到B点，避免交通拥堵。 A *搜索 使用启发式实现对角线距离。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：9216
    • 提供者：weixin_42146888

  1. VoxelNet-tensorflow：用于自动驾驶的3D对象检测系统-源码

  2. VoxelNet-张量流 一个tensorflow实施 。 需求 Python 3.5+ tensorflow 1.4+ NumPy等 用法 看一下config.py的模型配置，通过将数据拆分为测试/训练集。 运行setup.py来构建Cython模块。 $ python setup.py build_ext --inplace 确保您的工作目录如下所示（某些文件被省略）： ├── build <-- Cython build file ├── model <--

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：91136
    • 提供者：weixin_42136791

  1. MindMaker：MindMaker UE4机器学习工具包-源码

  2. 适用于UE4的MindMaker AI插件 在虚幻引擎4中创建机器学习AI代理 介绍。 视频： ： 是一个开源插件，可让UE4中的游戏和模拟充当训练自主机器学习代理的环境。 该插件可促进网络连接并随后启动兼容的MindMaker学习引擎，例如，基于算法的编译的。 当前，可以使用深度强化学习来训练代理，深度强化学习是一种将神经网络与学习模型结合在一起以塑造代理行为的机器学习方法。 借助MindMaker，开发人员和研究人员可以轻松地为2D，3D和VR项目训练机器学习代理。 可能的应用范围

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42098892

  1. AutonomousDrivingCookbook：自动驾驶的场景，教程和演示-源码

  2. 自动驾驶食谱（预览） 注意： 该项目由Microsoft Garage的开发并维护。 目前这项工作正在进行中。 我们将根据用户的要求和合作者的可用性继续添加更多的教程和方案。 在过去的大约五年时间里，自动驾驶已经超越了疯狂的登月计划。 它已Swift成为当今最大的技术之一，有望塑造我们的明天，与汽车首次出现时并没有什么不同。 推动此变化的主要动力是软件（人工智能），硬件（GPU，FPGA等）和云计算的最新进展，这些进展使得能够提取和处理大量数据，从而使公司有可能推动新的水平自治的4和5。 兰

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：48234496
    • 提供者：weixin_42137032

  1. 硕士论文：自动驾驶中的深度强化学习：用于使汽车学习在TORCS中驾驶的A3C算法； Python 3.5，Tensorflow，张量板，numpy，gym-torcs，ubuntu，乳胶-源码

  2. 自动驾驶中的深度强化学习 最适合离散操作：4名工人，学习率1e-4 无法使其在连续动作空间中正常工作； 它产生的动作出了问题 A3C创意 总览 人工神经网络的架构

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：234881024
    • 提供者：weixin_42114041

  1. 语义分段编辑器：用于位图图像和点云的Web标签工具-源码

  2. 语义细分编辑器 用于创建AI训练数据集（2D和3D）的基于Web的标签工具。 该工具是在自动驾驶研究的背景下开发的。 它支持图像（.jpg或.png）和点云（.pcd）。 这是一个由 ， 和开发的应用程序。 最新变化 版本1.5：提供Docker映像并更新到Meteor 1.10 1.4版：支持RGB点云（感谢 Gekk0r） 版本1.3：改进pointcloud标记：修复了错误并提高了性能（现在可以标记1M pointcloud） 版本1.2.2：重大更改：不再翻译导出的点云坐标（感谢

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42116701
« 12 »