TAILIEUCHUNG - Dự đoán góc quay vô lăng của xe tự lái sử dụng mạng nơ ron tích chập

Bài viết Dự đoán góc quay vô lăng của xe tự lái sử dụng mạng nơ ron tích chập trình bày việc phát triển cấu trúc mạng nơ-ron tích chập (CNNs) để có thể dự báo trực tiếp góc quay vô lăng của xe tự lái từ hình ảnh. Trong đó, các lớp tích chập dùng để trích xuất các đặc trưng của dữ liệu ảnh thu thập từ camera. | Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2021. ISBN 978-604-82-5957-0 DỰ ĐOÁN GÓC QUAY VÔ LĂNG CỦA XE TỰ LÁI SỬ DỤNG MẠNG NƠ-RON TÍCH CHẬP Bùi Văn Hiệu Trường Đại học Thủy lợi email hieubv@ 1. GIỚI THIỆU 2. PHƯƠNG PHÁP Các xe vận chuyển có vai trò quan trọng . Mô hình xe tự lái trong nhiều lĩnh vực như vận chuyển người Một nền tảng xe tự lái cơ bản được cấu vận chuyển nguyên vật liệu trong xây dựng thành từ các thành phần kết cấu xe máy tính và công nghiệp. Nghiên cứu về xe tự lái đã trên xe mạng nơ-ron nhân tạo hệ thống máy phát triển rất mạnh ở trên thế giới với nhiều tính cấu hình cao Hình 1 . thành tựu đột phá 1 . Tuy nhiên xây dựng các mô hình xe tự lái để vận chuyển người hàng hóa phù hợp với các điều kiện đặc trưng của thực tế như trong các nhà máy công nghiệp công trường khuôn viên trường học còn chưa được phát triển nhiều. Phát triển xe tự lái có rất nhiều cách tiếp cận khác nhau một trong các cách tiếp cận phổ biến nhất đó là dùng các mạng nơ-ron nhân tạo để xử lý hình ảnh thu được từ camera 1 . Để có thể xử lý các thông tin Hình 1. Nền tảng xe tự lái phái triển bởi hình ảnh và đưa ra các đặc trưng của hình NVDIA ảnh cho quá trình dự báo cần có các mạng Phần đưa ra tín hiệu điều khiển xe tự lái là nơ-ron phù hợp. Quá trình xây dựng cấu trúc một máy tính được tích hợp các mô hình học mạng nơ-ron phù hợp với sự đa dạng và tính sâu là các mạng nơ-ron nhiều lớp. Các tín chất dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong hiệu đầu vào của hệ thống được thu thập từ phát triển mô hình xe tự lái. các camera các cảm biến khoảng cách bằng Bài báo này thể hiện nỗ lực của tác giả các tia hồng ngoại LiDAR các cảm biến trong việc phát triển cấu trúc mạng nơ-ron sóng âm. Các tín hiệu này sẽ được chuyển tích chập CNNs để có thể dự báo trực tiếp đến các bộ xử lý tín hiệu là các bộ xử lý đồ góc quay vô lăng của xe tự lái từ hình ảnh. họa được thiết kế để đảm nhiệm vai trò xử lý Trong đó các lớp tích chập dùng để trích các khối dữ liệu hình ảnh đồ họa và video xuất

• Tự động hoá
• Dự đoán góc quay vô lăng
• Xe tự lái
• Mạng nơ ron tích chập
• Cấu trúc mạng
• Công nghệ LiDAR
• Bản đồ 3D
• Ứng dụng Lidar
• Quy trình xây dựng bản đồ 3D
• Luận văn thạc sĩ khoa học
• Luận văn Thạc sĩ
• Luận văn Thạc sĩ Máy tính
• Phân lớp đám mây điểm LiDAR
• Phân loại dữ liệu LiDAR
• Mô hình số địa hình
• Ứng dụng công nghệ Lidar
• Xây dựng mô hình số địa hình
• Bãi bồi cửa sông ven biển
• Phương pháp đo vẽ ảnh hàng không
• Công nghệ thông tin
• Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin
• Kỹ thuật phân loại dữ liệu LiDAR
• Phân loại dữ liệu
• Quy trình bay quét Lidar
• Hệ thống thông tin địa lý
• Bản đồ địa hình tỷ lệ 1:2000
• Cách mạng công nghiệp 4 0
• Quét LiDAR Citymapper 2
• Hệ thống bay chụp ảnh hàng không
• Dữ liệu không gian địa lý
• Đo đạc bản đồ
• Trắc địa bản đồ
• Hệ thống LiDAR tích hợp
• Mô hình số độ cao
• Bình đồ trực ảnh
• Đám mây điểm
• Thuật toán MCC
• Thuật toán K means
• Phân loại đám mây điểm LiDAR
• Luận án Tiến sĩ
• Luận án Tiến sĩ Máy tính
• Phân loại dữ liệu đám mây
• Dữ liệu đám mây điểm LiDAR
• Đo đạc và bản đồ
• Mô hình 3D khu vực đô thị
• Bản đồ địa hình
• Công nghệ GPS
• Thông tư số 17 2019 TT BTNMT
• Yêu cầu kỹ thuật
• Công nghệ quét LiDAR mặt đất
• Quản lý nhà nước
• Hệ quy chiếu
• Hệ tọa độ quốc gia
• Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật môi trường
• Hoạt động đốt rơm rạ
• Kiểm soát chất lượng môi trường
• Máy bay không người lái UAV
• Ảnh quét TLS
• Thiết bị quét laser mặt đất
• Xây dựng bản đồ địa hình
• Bãi ngập triều
• Địa hình đáy biển ven bờ
• Ảnh vệ tinh đa phổ Sentinel 2
• Chỉnh trị chống sa bồi luồng tàu