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摘要: 下面我来介绍一下Lattice规划算法的工作流程。我们以右图中的场景为例。其中红车是我们的自动驾驶汽车,蓝车是其他障碍车,前面蓝色带尖头的曲线是蓝车的预测轨迹。那么这是一个前方即将有车辆并入的场景。 阅读全文
posted @ 2018-08-31 09:12 未完代码 阅读(21612) 评论(0) 推荐(3) 编辑
摘要: ROS图形化界面能够让我们快速开发ROS,也有利于我们观测数据。 下面介绍一下利用图形化界面控制小乌龟按照指令行进和查看小乌龟的行进参数。 首先我们需要做一些准备工作: 1.图形化界面控制小乌龟行进 (1)新打开一个terminal,输入如下命令打开publisher 图形化界面 出现如下界面 (2 阅读全文
posted @ 2018-08-29 10:28 未完代码 阅读(1537) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在使用 rosrun rqt_publisher rqt_publisher 调用ROS图形化界面的过程中出现: 而且在使用图像化界面添加/cmd_vel时,无法添加,命令窗口显示“段错误”。 在网上找了好多资料,显示是安装了anaconda造成的。解决方法有通过在环境变量文件中注释掉anacond 阅读全文
posted @ 2018-08-29 09:29 未完代码 阅读(775) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在 TensorFlow 中使用池化层 在下面的练习中,你需要设定池化层的大小,strides,以及相应的 padding。你可以参考 tf.nn.max_pool()。Padding 与卷积 padding 的原理一样。 说明 完成 maxpool 函数中所有的 TODO。 设定 strides, 阅读全文
posted @ 2018-07-04 19:35 未完代码 阅读(252) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 用 TensorFlow 做卷积 让我们用所学知识在 TensorFlow 里构建真的 CNNs。在下面的练习中,你需要设定卷积核滤波器(filters)的维度,weight,bias。这在很大程度上来说是 TensorFlow CNNs 最难的部分。一旦你知道如何设置这些属性的大小,应用 CNNs 阅读全文
posted @ 2018-07-04 19:32 未完代码 阅读(314) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: TensorFlow 中的卷积网络 是时候看一下 TensorFlow 中的卷积神经网络的例子了。 网络的结构跟经典的 CNNs 结构一样,是卷积层,最大池化层和全链接层的混合。 这里你看到的代码与你在 TensorFlow 深度神经网络的代码类似,我们按 CNN 重新组织了结构。 如那一节一样,这 阅读全文
posted @ 2018-07-04 19:26 未完代码 阅读(230) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 你可能会想为什么有人会用1x1卷积,因为它关注的不是一块像素,而是一个像素,图1 图1 我们看看传统的卷积,它基本上是运行在一个小块图像上的小分类器,但仅仅是个线性分类器。图2 图2 如果你在中间加一个1x1卷积,你就用运行在一块像素上的神经网络代替了线性分类器。 在卷积操作中散步一些1x1卷积是一 阅读全文
posted @ 2018-07-04 19:18 未完代码 阅读(1486) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: TensorFlow 最大池化 由 Aphex34 (自己的作品) CC BY-SA 4.0, 通过 Wikimedia Commons 共享 这是一个最大池化的例子max pooling 用了 2x2 的滤波器 stride 为 2。四个 2x2 的颜色代表滤波器移动每个步长所产出的最大值。 例如 阅读全文
posted @ 2018-07-04 18:50 未完代码 阅读(1623) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一个能降低卷积金字塔中特征图的空间维度,目前为止,我们通过调整步幅,将滤镜每次移动几个像素。图1 从而降低特征图的尺寸。这是降低图像采样率的一种非常有效的方法。 图1 它移除了很多信息,如果我们不采用每两个卷积跳过一个的方法,二依然执行非常小的步幅,比如说1. 但是我们通过某种方法把相邻的所有卷积结 阅读全文
posted @ 2018-07-04 18:48 未完代码 阅读(2131) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: TensorFlow 卷积层 TensorFlow 卷积层 TensorFlow 卷积层 TensorFlow 卷积层 TensorFlow 卷积层 TensorFlow 卷积层 让我们看下如何在 TensorFlow 里面实现 CNN。 TensorFlow 提供了 tf.nn.conv2d()  阅读全文
posted @ 2018-07-04 18:18 未完代码 阅读(176) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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