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MVision:机器人视觉移动机器人VS-SLAM ORB-SLAM2深度学习目标检测yolov3行为检测opencv PCL机器学习
无人
驾驶
MVision机器视觉机器视觉 感谢支持
无人
驾驶的各个方面知识 1. 感知(Perception): 主要涉及的技术点包括场景理解、交通状况分析、路面检测、空间检测、 障碍物检测、行人检测、路沿检测、车道检测。还有一个比较新颖有趣的是通过胎压去检测道路质量。 在
无人
驾驶行业,有一套通用的数据集——KITTI数据集,里面有不同的数据,包括双目视觉的数据、定位导航的数据等。 物体检测(Object Detection): 传统方法主要是针对固定物体的检测。一般的方法是HOG( 方向梯度直方图),然后再加一个SVM的分类器。 而对于动
2023-02-12 18:15:52
1.04GB
opencv
robot
deep-learning
cnn
1
无人
机太阳能无线充电装置设计
摘要:近年来多旋翼
无人
机在电力巡检中被广泛使用,但大多数
无人
机持续工作时间不超过30min,且输电线路多在野外,续航问题成为其短板。为了解决此问题,设计了一套可
2023-02-08 10:40:20
1.53MB
无人机
太阳能充电
无线充电
智能控制
1
无人
驾驶车辆模型预测控制代码
无人
驾驶车辆模型预测控制代码
2023-01-28 14:15:42
4.86MB
自动驾驶
人工智能
机器学习
1
无人
驾驶车辆模型预测控制程序代码
无人
驾驶车辆模型预测控制程序代码
2023-01-17 21:51:39
38KB
无人驾驶车辆
模型
预测
控制
1
歌词与内容相结合的流行音乐结构分析
针对目前学术界主流的基于内容提取音乐结构开销过大和产生冗余碎片的问题,提出通过歌词分析对音乐结构进行自动提取,同时结合基于内容的SVM分类,以歌曲节拍为单位进行有
无人
声的判别,进一步对歌词提取的边界进行校正,精确了音乐结构的边界点。在相同数据集上的实验中,这种歌词与内容分析相结合的音乐结构提取算法对桥段和尾奏的分析准确率分别提高了9%和11%。
2023-01-16 23:38:30
1.34MB
音乐结构;歌词分析;内容分析;支持向量机;有无人声识别
1
简单方便的 btrfs 快照工具。 支持
无人
值守快照、跟踪、恢复、自动清理等。 支持 SQLite。
描述简单方便的 btrfs 快照工具。支持
无人
值守快照、跟踪、恢复、自动清理等。支持 SQLite。文档请参阅文档文件夹。特征允许您随意指定快照的来源和目的地。使用 SQLite 作为后端数据库跟踪快照。使用小模板轻松设置,而不是混淆长文件。您只需使用不同的配置模板即可创建所需卷的快照。您可以创建只读或读写快照。您可以对所有内容使用相同的 SQLite 数据库。您可以指定快照名称的前缀。您可以指定kind标识符以在数据库中区分它们。如果您计划每小时、每周、每月或更多“种类”相同子卷的快照,则很有用。支持恢复原始目录或特定目录中的快照。自动快照清理。不错的 CLI 输出,用于查看快照的状态和详细信息。已知限制由于 SQLite 处理并发数据库操作的限制,我们需要利用 SQLite 的busy_timeout ,它最初是在ce44bf6 中实现的。没有它,如果您尝试完全同时制作并发快照,您将收到错误:Error: database is locked (code 5) 。默认超时时间为 5 秒,这已经足够了,因此即使在最苛刻的场景中也不会出现问题。总之,busy_timeout是 SQLi
2023-01-13 10:17:58
25KB
linux
linux-backup
btrfs
snapshots
1
无人
驾驶汽车环境感知与导航定位技术应用综述
环境感知以及导航定位是
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驾驶汽车(以下简称
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车)技术的关键组成部分。针对驾驶环境进行定义和分类,提出与环境相互匹配的传感器组合方法。在此基础上,着重介绍传感器技术以及环境感知技术,比较各技术优缺点,并结合导航与定位对
无人
车组成架构进行概括介绍,并对未来
无人
车环境感知技术进行展望。
2023-01-06 18:58:42
355KB
无人车
传感器
环境匹配
环境感知
1
无人
机自适应滑模控制simulink模型
无人
机自适应滑模控制simulink模型
2023-01-04 22:03:46
176KB
无人机
自适应滑模
1
汽车干货技术文档资料之-(智能驾驶)类20个合集.zip
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驾驶原理.pdf 科普︱百度谷歌
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无人
驾驶领域成为领跑者?.pdf 车联网生态圈主导者的发展模
2023-01-04 18:00:44
47.07MB
汽车干货技术文档资料
智能驾驶
无人驾驶
VR在汽车领域的开发
PID调参基础.docx
什么是PID闭环控制系统?举个生活中的例子,我们所乘坐的动车,在即将到达站点的时候会切断动力,凭借惯性进入月台,如果火车在切断动力的时候时速是100km/h并且距离月台是1KM,那么这个100比1就是比例P的含义,P越大,他在站前开始滑行的速度也就越快,快的话也就是进入站台的时间比较短,但是过快也就意味着,惯性太大可能冲下月台,这也就不得不经行倒车,但是因为P过大,倒车以后的滑行同样会使得火车到过头,这样一来,就形成了一个反复前行后退的震荡局面,而P设置小了,进站的速度也就变得缓慢,进站的时间也就会变得越长,所以设置一个合适的P是PID的首要任务,由于P是一个固定值,如果将火车的速度与月台的距离用一个坐标理想化的表现出来的话,不考虑其他外力,那就是一条直斜线,越陡表示进站的时间越短。
2023-01-04 10:32:38
106KB
PID调参
穿越机
四轴无人机
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