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自动驾驶技术—如何训练自己的神经网络来驾驶汽车

神经网络,特别是深度学习的研究最近在计算机视觉的领域和计算机科学的其他重要领域取得了许多突破。在这些技术的应用中,自动驾驶技术十分火热。几乎每个人都听说过它,许多大公司都为此投入巨额资金。 在这篇文章中,我会告诉你怎样训练一个使用前面道路图像的进行自动驾驶神经网络。你可以在Jupyter Notebook找到所有的代码和每一步的解释,也可以访问下面链接阅读详细的文章。 深层神经网络,特别是在计算机视觉领域,对象识别等领域,往往有数以百万的参数。这意味着它们运算量非常大,设备需要的很大的运行内存。如果你是学术实验室或大型公司,并且拥有数据中心和大量GPU,那没问题。 例如,我们当然无法将整个数据集加载到RAM中,因此我们需要设计一个生成器,这是Python中非常有用的一种函数,它允许动态加载一小批数据并预处理它,然后将它直接输送到我们的神经网络中。 我们的网络在驾驶汽车 我们已经训练了我们的自动驾驶汽车,使用了相当简单的架构和技术来引导,并取得了显着的成果。我希望你从这篇文章中学到了一两招。

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04.卷积神经网络 W3.目标检测(作业:自动驾驶 - 汽车检测)

YOLO模型 3.1 定义类别、anchors、图片尺寸 3.2 加载已预训练的模型 3.3 模型输出转化为可用的边界框变量 3.4 过滤边界框 3.5 在图片上运行 测试题:参考博文 笔记:04.卷积神经网络

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    自动驾驶专题】| Apollo自动驾驶 |定位技术

    对于自动驾驶汽车,加速度可以用三轴加速度计来测量。但仅使用加速度计还不足以计算我们的位置和速度。加速度计是在车辆坐标系记录中进行测量,我们需要知道如何将该测量值转换到全局坐标系。 但是,即使将二者结合使用,也不能完全解决自动驾驶的定位问题。比如,我们在山中或者地下隧道中行驶时,可能会长时间没有GPS更新,这会让整个定位系统面临失效风险。 3. 视觉定位 对于自动驾驶汽车,图像是收集起来最简单的数据类型。摄像头便宜且种类繁多,而且易于使用。 我们能够使用图像来定位汽车吗?事实上,单纯通过图像来实现车辆精确定位非常困难。

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    自动驾驶专题】|自动驾驶技术概况及挑战

    该功能可以利用计算机视觉和神经网络算法来实现,后续我们进行详细介绍。 预测,即车辆需要对周围物体(车辆、行人或动物等)的行为进行准确的预判:它们将以多大的速度向什么方向进行移动? 但现阶段的自动驾驶技术,激光雷达对大多数环境感知都是必需的,它仍将是制造Level5级自动驾驶汽车昂贵的“拐杖”。 但深度神经网络的运行机理也远远超出了我们的理解范围,成为了一个名副其实的“黑箱”问题,也就是说我们无法确定深度神经网络是如何得到最终的结果的。 ? 要让监管机构相信基于深度学习技术的自动驾驶汽车,对公众是足够安全的,最重要的是要理解其为什么识别其他车辆的,或者说如何识别其他非车辆物体的。 在一个著名的项目中,研究人员训练了神经网络来区分狼和狗。 然而,研究人员最终发现,神经网络学会了检测图像上的雪,因为大多数训练后的狼图像的背景中都含有雪。 黑箱问题不解决,难以让监管机构相信自动驾驶汽车是足够安全的。 ?

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    自动驾驶汽车控制模块简介 | 【自动驾驶专题】

    自动驾驶汽车先使用感知模块了解其环境,并通过定位模块了解其在环境中的位置,然后使用规划模块进行决策并生成轨迹。 在自动驾驶中应用MPC,首先需要定义执行器,以表征移动车辆的元素。汽车有三个执行器:方向盘,加速踏板和制动踏板。MPC的目的是通过改变上这些致动器发挥方向盘的角度,则在加速器踏板压力或制动踏板。 MPC控制器可以允许车辆在保持安全的同时达到更快的速度,使自动驾驶更有乐趣。 结 语 对于我们想要自主的机器人和无人机,控制阶段是强制性的。

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    自动驾驶专题】|小白都会玩的自动驾驶算法

    今天,我们介绍一个可实现自动驾驶的简单算法。 可以看到,本算法实现了基本的自动驾驶功能,非常适合于初学者进行尝试。

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    聊聊自动驾驶

    身处汽车行业,深感汽车行业的技术革新是迅速的,这次只拿自动驾驶聊聊个人的一些想法和观点,因自动驾驶作为当前热点及未来汽车发展的方向,我们有必要拿出来整理分析一波。 自动驾驶的分级 对自动驾驶的分级,全球汽车行业公认两个组织提出的:美国高速公路安全管理局(NHTSA)和美国机动车工程师学会(SAE),但在这两者中又以按SAE的分级标准居多,SAE将自动驾驶层级划分为 导航定位技术 导航定位技术是自动驾驶系统的关键和基础,它能反映车辆自主性和智能性,在自动驾驶领域, 导航定位主要采用SLAM技术。 多传感器融合技术主要有基于参数推理的贝叶斯推理、基于模糊集理论的方法、基于神经网络法及卡尔曼滤波法等,其中应用最为广泛的多传感器融合技术是卡尔曼滤波法。 三. 普及依然漫长 关于自动驾驶,正如英国 Millbrook 试验场首席自动驾驶汽车工程师 Peter Stoker所说:“如今,有关自动驾驶的炒作从来没有停止,但我们必须明确告诉大家,自动驾驶汽车并不会在未来几年中大量出现在人们的生活中

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    自动驾驶专题】| Apollo自动驾驶 | 高精度地图

    百度的Apollo自动驾驶系统使用了高精度地图。下面我们进行详细介绍。 高精度地图 Vs 传统地图 在你开车时,你是否发现导航地图会向显示一条或几条推荐路线?

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    重磅译制 | 更新:MIT 6.S094自动驾驶课程第4讲(2)循环神经网络

    本周更新至:第四讲(2) 循环神经网络 Recurrent Neural Networks for Steering Through Time 时长30分钟 带有中文字幕 马上观看 ▼ ? 点击文末阅读原文,即可免广告观看 这门【深度学习与自动驾驶】课程由麻省理工MIT开设,话题前沿且实践性质很强。课程首先引导大家了解深度学习,之后大家可以自己“造”一辆无人车(的算法?)! 点击文末阅读原文,可直接加入学习) http://study.163.com/course/introduction/1004938039.htm MIT深度学习与自动驾驶课程页面(所有资料汇总):

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    重磅译制 | 更新:MIT 6.S094自动驾驶课程第4讲(1)循环神经网络

    本周更新至:第四讲(1) 循环神经网络 Recurrent Neural Networks for Steering Through Time 时长30分钟 带有中文字幕 马上观看 ▼ ? 点击文末阅读原文,即可免广告观看 这门【深度学习与自动驾驶】课程由麻省理工MIT开设,话题前沿且实践性质很强。课程首先引导大家了解深度学习,之后大家可以自己“造”一辆无人车(的算法?)! 点击文末阅读原文,可直接加入学习) http://study.163.com/course/introduction/1004938039.htm MIT深度学习与自动驾驶课程页面(所有资料汇总):

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    业界 | 从集成方法到神经网络自动驾驶技术中的机器学习算法有哪些?

    本文将粗略讲解一下各类用于自动驾驶技术的算法。 如今,机器学习算法正大规模地用于解决自动驾驶汽车产业日益增多的问题。 该算法有望用于解决实际应用当中产生的大量问题,涵盖从人工智能到工程控制或操作研究的方方面面,而这些都关乎自动驾驶汽车的发展走向。强化学习可分为间接学习和直接学习两大类。 在自动驾驶技术中,机器学习算法的主要任务之一就是持续渲染周围环境并预测周围环境可能产生的变化。 可以用于自动驾驶的回归算法包括决策森林回归,神经网络回归和贝叶斯回归等。 神经网络回归 神经网络可以用于回归、分类或者非监督式学习。 这意味着执行回归的神经网络包含单个输出节点,且该节点将先前层的激活数值总和乘以 1。图中的神经网络预测『y_hat』便是结果。『y_hat』是所有 x 映射的因变量。

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    学界 | 自动驾驶汽车测试新方法 DeepTest:可自动测试深度神经网络驾驶系统

    近日,来自弗吉尼亚大学和哥伦比亚大学的几位研究者提出了一种自动测试深度神经网络自动驾驶汽车的方法 DeepTest,可以对自动驾驶系统进行更加全面的测试评估。 github.com/deeplearningTest/deepTest 更多样本展示:https://deeplearningtest.github.io/deepTest 论文:DeepTest:自动测试深度神经网络驱动的自动汽车 深度神经网络(DNN)近来的进展推动了 DNN 驱动的自动汽车的发展,这些汽车使用了相机、激光雷达等传感器,无需人类干预也能自己驾驶。 现在已经出现了一些涉及到自动驾驶汽车的车祸,包括一起出现了死亡的事故。 (右图)这个 DNN 的输出是调整自动驾驶汽车向前行驶的转向角度。Udacity 自动驾驶汽车的最大转向角度为 +/- 25 度。 ?

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    重磅译制 | 更新:MIT 6.S094自动驾驶课程第3讲(1)卷积神经网络

    本周更新至:第三讲(1) 卷积神经网络:驾驶任务端到端学习 Convolutional Neural Networks for End-to-End Learning of the Driving Task 点击文末阅读原文,即可免广告观看 这门【深度学习与自动驾驶】课程由麻省理工MIT开设,话题前沿且实践性质很强。课程首先引导大家了解深度学习,之后大家可以自己“造”一辆无人车(的算法?)! 点击文末阅读原文,可直接加入学习) http://study.163.com/course/introduction/1004938039.htm MIT深度学习与自动驾驶课程页面(所有资料汇总):

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    自动驾驶技术沙龙—让自动驾驶重卡开进现实

    沙龙主题:自动驾驶技术沙龙—让自动驾驶重卡开进现实 头部自动驾驶公司已经从Demo阶段开始迈入了量产阶段,在自动驾驶重型卡车的量产之路上,对车载的软件系统和硬件平台都提出来很高的要求。 本期沙龙,DataFun邀请智加科技的5位技术专家,将为您就自动驾驶各个模块做深入的技术分享。

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    重磅译制 | 更新:MIT 6.S094自动驾驶课程第4讲(3)循环神经网络

    本周更新至:第四讲(3) 循环神经网络 Recurrent Neural Networks for Steering Through Time 时长20分钟 带有中文字幕 马上观看 ▼ ? 点击文末阅读原文,即可免广告观看 这门【深度学习与自动驾驶】课程由麻省理工MIT开设,话题前沿且实践性质很强。课程首先引导大家了解深度学习,之后大家可以自己“造”一辆无人车(的算法?)! 点击文末阅读原文,可直接加入学习) http://study.163.com/course/introduction/1004938039.htm MIT深度学习与自动驾驶课程页面(所有资料汇总):

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    视觉神经网络算法突破之前,激光雷达是高级自动驾驶唯一解决方案

    这同时也揭示了自动驾驶与激光雷达的关系:自动驾驶可以不用激光雷达,但现阶段高级自动驾驶一定离不开激光雷达。 这几天,深圳自动驾驶巴士“阿尔法巴”刷爆了朋友圈。 除了自动驾驶巴士,关于自动驾驶的新消息几乎每天都有:譬如,日本Nissan自动驾驶载客服务,将在明年于日本启动公测;德尔福将于2018年落地的自动驾驶服务,将率先进入出租业;百度则声称,要用自动驾驶技术来治酒驾 在视觉神经网络算法尚未突破的前提下,激光雷达是帮助目前自动驾驶系统升级到高级自动驾驶级别的最佳方式。 从这个角度,若没有激光雷达,L4以上的高级自动驾驶只能等到视觉神经网络算法突破后才有可能实现,尚不知要等多少年。而且,即便该算法能够突破,也可能仍需要激光作为位置传感介质。 这个说法,也就揭示了自动驾驶与激光雷达的关系,自动驾驶可以不用激光雷达,但现阶段高级自动驾驶一定离不开激光雷达。 需要说明的是,激光雷达虽然因自动驾驶而被人们熟知,其实它还有更广的应用领域。

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    自动驾驶五问

    2017年9月,美国众议院通过了美国首部自动驾驶汽车法案(H.R.3388),该法案的通过标志着自动驾驶进入了一个新的历史时期。 在新的历史时期之下,我想问自动驾驶五个问题。 解答:基于摄像头、雷达的自动驾驶技术再结合上5G、V2X,每一辆自动驾驶汽车将变成在互联网上一个快速移动的节点。 第三阶段,有条件自动驾驶——根据路况条件所限,必要时必须交由驾驶员驾驶。 第四阶段,高度自动驾驶——自动驾驶系统完成所有驾驶操作,驾驶员可以不接管车辆。 问题五:自动驾驶对汽车生态的主要影响是什么? 答:电动+自动驾驶、服务+自动驾驶、车居+自动驾驶。 以上是我对自动驾驶的五问,如有你对自动驾驶也有这样或那样的问题,欢迎你在留言区留言。

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    自动驾驶技术简述

    未来,高度自动驾驶将被哪些企业所主导,目前尚看不出端倪。不过,对于L3级以下的自动驾驶,也就是ADAS(高级驾驶辅助系统)的主要市场,博世、大陆、电装以及奥托立夫等企业占据了绝大部分的全球市场份额。 ,而高度自动驾驶恰好也依赖这三层架构。 博世将纹理识别、密集光流法和CNN卷积神经网络算法都集成到了该摄像头系统中。 ? 新的摄像头产品,不仅仅是将像素从120万提升到了200万这么简单,即便在没有车道线的情况下也能对道路进行很好的识别。 毕竟,高精度地图是实现高度自动驾驶所必备的条件之一。 L5的自动驾驶技术研发。

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    AI与自动驾驶

    AI运用到汽车行业莫过于自动驾驶技术。而深度学习技术成就它的快速发展。有了刚才水管网络的比喻,我们就比较容易理解深度学习自动驾驶技术。自动驾驶要具备环境感知,高精度地图和驾驶决策三个部分。

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    自动驾驶容易误导?美国自动驾驶联盟决定改名了

    美国自动驾驶联盟改名,遭殃的可能是特斯拉? 作者 | 来自镁客星球的陈小雪 近日,据外媒报道,美国自动驾驶街道安全联盟(Self-Driving Coalition for Safer Streets)改名为自动驾驶汽车行业协会(Autonomous 而此前,特斯拉销售的“全自动驾驶”(FSD)软件,其实是一种先进司机辅助驾驶系统而非其名称的全自动驾驶。该系统可以控制汽车在道路上执行许多功能,但仍需要人工监督。 此外,AVIA还称,新名称更符合其成员“对行业、政策制定者、记者和公众谈论自动驾驶技术的精确性和一致性的承诺”。另外,AVIA表示支持开发自动驾驶汽车,希望其能完成所有驾驶任务。 有人担心放弃“自动驾驶”一词,对特斯拉来说可能意味着严重后果。不过现在,几乎美国所有自动驾驶汽车运营商似乎正在放弃“自动驾驶”这一词。这些担忧现在似乎已经成为现实。

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