ybdesire的专栏

1. 摘要本文讲解如何根据开源项目[1]和Udacity的自动驾驶仿真工具[2]，训练一个CNN自动驾驶模型，并在仿真器中看到自己模型的自动驾驶效果。2. 自动驾驶仿真原理自动驾驶仿真的“硬件”原理图如下：从原理图中，我们需要知道，人在开车的时候，有检测系统采集了如下参数三个摄像机采集的图像：Left，Center，Right转向角，速度，油门，刹车摄像机的图像，代表有监督学习...

1. 引入真实的驾驶场景，是根据一些测量值，来预测汽车的油门、刹车、方向盘角度的过程。这些测量值可能包括：汽车速度，加速度，转向角，GPS坐标，陀螺仪角度等值，当然也少不了摄像机拍摄的车辆前方的图像。这其中CNN最擅长做的，是图像数据的处理，包括物体识别（行人，车辆，车道，交通标志），也包括回归（方向盘角度预测）。自动驾驶领域另CNN大放光彩的，是Intel发布的一篇paper[1]：End ...