导航切换
我的
导航切换
专业
搜索
节目
画面
研报
注册/登录
个性定制
|
内容总结
章节片段
字幕全文
思维导图
深度学习
追问
拖动时间轴点击获取起止时间码,截取片段时长
不能超过
5分钟
×
点击获取
开始时间:
点击获取
结束时间:
保存片段标题:
保存
|
分享
QQ好友
QQ空间
页面地址:
复制
复制链接给好友,分享精彩视频
扫一扫手机观看&分享
对不起,您不在IP段范围内,无法观看
1697 播放
收藏
片段保存及分享
播放有问题?
请戳这里
Waymo全自动驾驶之旅
时长:4 分钟
类别:汽车智能技术
简介:Waymo始于2009年的谷歌自动驾驶汽车项目。今天,我们拥有世界上唯一在公共道路上配备全自动驾驶汽车的车队。进入我们的360°视频,并掌控摄像头,通过我们汽车的“眼睛”看。然后,成为世界上第一个使用Waymo的人。
标签:
教学
汽车智能技术
Waymo
相关视频:
人工智能对汽车行业的影响
从工厂车间的机器人到道路上的自动驾驶汽车,人工智能正在改变汽车行业。这项新技术有很大的发展空间,可以提高汽车制造过程中的效率、生产率和安全性。在未来五年内,人工智能有望彻底改变这个行业。DataProphet公司首席执行官Frans Cronje表示:“我认为人工智能在制造业中的应用仅限于预测性维护,在未来五年内,人工智能在制造业中的应用将会更加广泛,因为人们对它的价值有了更多的了解。”
特斯拉的自动驾驶仪
我们的公路旅行探索了特斯拉Model S从雷达和摄像头到《马里奥赛车》的复活节彩蛋——游戏中标志性的彩虹路等等,结果显示特斯拉的自动驾驶仪做得很好,但它不是自动驾驶的神车。
自动驾驶汽车到底是如何工作的
特斯拉刚刚推出了新款自动驾驶半卡车,而谷歌和沃尔沃等公司也在自动驾驶汽车行业争得沸沸扬扬。但这些车到底上是如何工作的呢?很快,我们都将成为霹雳游侠。你知道的,这部同名的80年代电视剧里的主角是一个打击犯罪的英雄和他会说话的车。你说疯了?好吧,我们生活在一个疯狂的世界:一个汽车最终实现自动化的地方,自动操控的方向盘可能就在我们的掌握之中。
Mobileye自动驾驶的深度神经网络
在麻省理工学院的演讲中,Mobileye的联合创始人Amnon Shashua展示了一系列目前正由Mobileye实时计算机视觉系统解决的计算机视觉问题。这些系统是基于图像的,不需要昂贵的3D传感器,比如常见的自动驾驶汽车上的传感器。他展示了实时车道检测、行人检测、动物检测和路面检测的视频。
Mobileye自动驾驶演示原片无剪辑
坐上Mobileye的自动驾驶汽车,仅有摄像头的系统会在繁忙的十字路口,多车道回旋处附近以及其他棘手的情况下进行操作,这些情况甚至会难倒最熟练的人类驾驶员。在整个视频中,我们分享了我们的技术和驾驶理念如何实现自信而又不失礼貌的驾驶。我们的感应显示屏使我们能够洞悉我们最先进的检测技术,并且车内的视图显示,我们的安全驾驶员一次也没有干预。没人干预,没有剪辑——只有Mobileye的自动驾驶汽车在运行。
自动驾驶汽车:交通的未来
如果你在过去五年里一直关注商业新闻,那么你很可能听说过自动驾驶汽车技术的涌现。从小型初创企业到行业巨头和科技巨头,所有人都在为这些新机器的研发投入数百万美元。当然,公众对此表示反对,但汽车制造商坚称,自动驾驶汽车在统计上比传统汽车安全得多,那么这些自动驾驶汽车到底会是什么样子呢?让我们来看看全自动驾驶汽车令人难以置信的进步。未来近在眼前!
AI学习泊车 — 深度强化学习
这是一个用3D物理模拟AI学习在停车场泊车的视频。模拟是使用Unity的ML-Agents框架实现的。AI由一个深度神经网络组成,包含3个隐藏层,每层128个神经元。它是用近端策略优化(PPO)算法训练的,这是一种强化学习方法。基本上,神经网络的输入是8个深度传感器的读数,汽车当前的速度和位置,以及它与目标的相对位置。神经网络的输出可解释为发动机力、制动力和转向力。
自动驾驶汽车技术栈
本视频简要概述了自动驾驶汽车技术栈,侧重于讨论传感器和计算硬件。讲座的内容包括关于特斯拉自动驾驶仪2.0版硬件和第二代福特自动驾驶平台的案例研究。本课程是斯坦福商学院开放道路课程的一部分,我们专注于汽车驾驶和机动性的创新。
观看记录: