methods for autonomous road vehicles. The book "Autonomous Road Vehicle Path Planning and Tracking Control" provides an overview of the current state of the art in path planning and robust path tracking control methods for autonomous road vehicles. The authors present a comprehensive survey of existing methods, including motion planning, trajectory planning, and path-following control techniques, as well as their applications in various domains such as robotics, computer vision, and artificial intelligence. The book covers both classical and recent advances in the field, providing readers with a solid foundation for understanding the principles and practices of autonomous driving. The book begins by introducing the fundamentals of path planning and tracking control, including the definition of the problem, the importance of robustness and adaptability, and the challenges of real-world scenarios. It then delves into the different approaches to path planning, such as sampling-based methods, optimization-based methods, and learning-based methods, and discusses their strengths and limitations. The authors also explore the use of sensors and perception systems in autonomous driving, including cameras, lidars, and GPS, and how they can be used to improve path planning and tracking control. Next, the book examines the various techniques for robust path tracking control, including model predictive control, proportional-integral-derivative (PID) control, and sliding mode control. These techniques are discussed in the context of autonomous driving, highlighting their ability to handle disturbances and uncertainties, and their suitability for real-world scenarios. The authors also provide examples of practical applications of these techniques in autonomous vehicles, such as lane-keeping and obstacle avoidance. The book also covers the importance of machine learning in autonomous driving, particularly in the areas of perception and decision-making. The authors discuss the use of deep learning algorithms for sensor data processing, object detection, and motion forecasting, and provide examples of how these techniques can be used to improve path planning and tracking control. They also discuss the challenges of integrating machine learning with traditional control techniques, and the need for further research in this area. Finally, the book concludes by discussing the future directions of path planning and tracking control research in the context of autonomous driving. The authors identify key challenges and opportunities, including the need for better sensor integration, improved computational efficiency, and more advanced machine learning algorithms. They also emphasize the importance of considering human factors in autonomous driving, such as driver acceptance and trust, and the need for a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge.

методы для автономных дорожных транспортных средств. В книге «Планирование траектории движения автономных дорожных транспортных средств и управление отслеживанием» представлен обзор современного уровня техники в области планирования траектории движения и надежных методов управления отслеживанием траектории движения автономных дорожных транспортных средств. Авторы представляют всесторонний обзор существующих методов, включая планирование движения, планирование траектории и методы контроля траектории, а также их применения в различных областях, таких как робототехника, компьютерное зрение и искусственный интеллект. Книга охватывает как классические, так и последние достижения в этой области, предоставляя читателям прочную основу для понимания принципов и практики автономного вождения. Книга начинается с введения основ планирования пути и контроля отслеживания, включая определение проблемы, важность устойчивости и адаптивности, а также проблемы реальных сценариев. Затем он углубляется в различные подходы к планированию путей, такие как методы, основанные на выборке, методы, основанные на оптимизации, и методы, основанные на обучении, и обсуждает их сильные и слабые стороны. Авторы также исследуют использование датчиков и систем восприятия в автономном вождении, включая камеры, лидары и GPS, и то, как их можно использовать для улучшения планирования пути и контроля слежения. Затем в книге рассматриваются различные методы надежного управления отслеживанием пути, включая прогнозирующее управление моделью, пропорционально-интегрально-производное (PID) управление и управление скользящим режимом. Эти методы обсуждаются в контексте автономного вождения, подчеркивая их способность справляться с помехами и неопределенностями, а также их пригодность для реальных сценариев. Авторы также приводят примеры практического применения этих методов в автономных транспортных средствах, таких как удержание в полосе и объезд препятствий. В книге также освещается важность машинного обучения в автономном вождении, особенно в областях восприятия и принятия решений. Авторы обсуждают использование алгоритмов глубокого обучения для обработки данных датчиков, обнаружения объектов и прогнозирования движения, а также приводят примеры того, как эти методы можно использовать для улучшения планирования пути и контроля отслеживания. Они также обсуждают проблемы интеграции машинного обучения с традиционными методами управления и необходимость дальнейших исследований в этой области. Наконец, книга завершается обсуждением будущих направлений исследования планирования пути и отслеживания контроля в контексте автономного вождения. Авторы определяют ключевые проблемы и возможности, в том числе необходимость лучшей интеграции датчиков, повышения вычислительной эффективности и более продвинутых алгоритмов машинного обучения. Они также подчеркивают важность учета в автономном вождении человеческих факторов, таких как принятие и доверие водителя, и необходимость личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний.

méthodes pour les véhicules routiers autonomes. livre « Planification de la trajectoire des véhicules routiers autonomes et gestion du suivi » donne un aperçu de l'état actuel de la technique dans le domaine de la planification de la trajectoire et des méthodes fiables de gestion du suivi de la trajectoire des véhicules routiers autonomes. s auteurs présentent un aperçu complet des méthodes existantes, y compris la planification du mouvement, la planification de la trajectoire et les méthodes de contrôle de la trajectoire, ainsi que leurs applications dans divers domaines tels que la robotique, la vision par ordinateur et l'intelligence artificielle. livre couvre à la fois les progrès classiques et récents dans ce domaine, offrant aux lecteurs une base solide pour comprendre les principes et la pratique de la conduite autonome. livre commence par l'introduction des bases de la planification et du contrôle du suivi, y compris la définition du problème, l'importance de la résilience et de l'adaptabilité, ainsi que les problèmes des scénarios réels. Il explore ensuite les différentes approches de la planification de parcours, telles que les méthodes basées sur l'échantillonnage, les méthodes basées sur l'optimisation et les méthodes basées sur l'apprentissage, et discute de leurs forces et faiblesses. s auteurs étudient également l'utilisation de capteurs et de systèmes de perception dans la conduite autonome, y compris les caméras, les lidars et le GPS, et comment ils peuvent être utilisés pour améliorer la planification et le contrôle de la trajectoire. livre traite ensuite de différentes méthodes de gestion robuste du suivi de chemin, y compris la gestion prédictive du modèle, la gestion proportionnelle-intégrale-dérivée (PID) et la gestion du mode glissant. Ces méthodes sont discutées dans le contexte de la conduite autonome, en soulignant leur capacité à gérer les interférences et les incertitudes, ainsi que leur adéquation à des scénarios réels. s auteurs donnent également des exemples d'application pratique de ces techniques dans des véhicules autonomes, tels que le maintien dans une bande et le contournement d'obstacles. livre souligne également l'importance de l'apprentissage automatique dans la conduite autonome, en particulier dans les domaines de la perception et de la prise de décision. s auteurs discutent de l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage profond pour le traitement des données des capteurs, la détection d'objets et la prévision du mouvement, et donnent des exemples de la façon dont ces méthodes peuvent être utilisées pour améliorer la planification et le contrôle du chemin. Ils discutent également des défis de l'intégration de l'apprentissage automatique avec les méthodes de gestion traditionnelles et de la nécessité de poursuivre la recherche dans ce domaine. Enfin, le livre conclut en discutant des orientations futures de l'étude sur la planification et le suivi des contrôles dans le contexte de la conduite autonome. s auteurs identifient les principaux défis et possibilités, y compris la nécessité d'une meilleure intégration des capteurs, d'une efficacité informatique accrue et d'algorithmes d'apprentissage automatique plus avancés. Ils soulignent également l'importance de tenir compte dans la conduite autonome des facteurs humains, tels que l'acceptation et la confiance du conducteur, et la nécessité d'un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes.

Métodos | para vehículos autónomos de carretera. libro «Planificación de la trayectoria de los vehículos autónomos de carretera y gestión del rastreo» ofrece una visión general del nivel actual de la técnica en el campo de la planificación de la trayectoria y las técnicas confiables de gestión del seguimiento de la trayectoria de los vehículos autónomos de carretera. autores presentan una visión global de las técnicas existentes, incluyendo la planificación del movimiento, la planificación de la trayectoria y las técnicas de control de la trayectoria, así como sus aplicaciones en diversos campos como la robótica, la visión computarizada y la inteligencia artificial. libro abarca tanto los avances clásicos como los más recientes en este campo, proporcionando a los lectores una base sólida para comprender los principios y prácticas de conducción autónoma. libro comienza con la introducción de las bases para planificar el camino y controlar el seguimiento, incluyendo la identificación del problema, la importancia de la sostenibilidad y la adaptabilidad, así como el problema de los escenarios reales. A continuación, profundiza en los diferentes enfoques de la planificación de caminos, como las técnicas basadas en muestreos, las técnicas basadas en la optimización y las técnicas basadas en el aprendizaje, y discute sus fortalezas y debilidades. autores también investigan el uso de sensores y sistemas de percepción en la conducción autónoma, incluyendo cámaras, lidares y GPS, y cómo pueden usarse para mejorar la planificación de la ruta y el control de seguimiento. A continuación, el libro examina diferentes métodos para administrar de manera confiable el seguimiento de la ruta, incluyendo el control predictivo del modelo, el control proporcional-integral-derivado (PID) y el control del modo deslizante. Estas técnicas se debaten en el contexto de la conducción autónoma, destacando su capacidad para hacer frente a interferencias e incertidumbres, así como su idoneidad para escenarios reales. autores también dan ejemplos de la aplicación práctica de estas técnicas en vehículos autónomos, como la retención en el carril y el desvío de obstáculos. libro también destaca la importancia del aprendizaje automático en la conducción autónoma, especialmente en las áreas de percepción y toma de decisiones. autores discuten el uso de algoritmos de aprendizaje profundo para el procesamiento de datos de sensores, detección de objetos y predicción de movimiento, y dan ejemplos de cómo estas técnicas se pueden usar para mejorar la planificación de rutas y el control de seguimiento. También discuten los retos de integrar el aprendizaje automático con los métodos tradicionales de gestión y la necesidad de seguir investigando en este campo. Por último, el libro concluye con un debate sobre las futuras líneas de estudio sobre la planificación de la vía y el seguimiento de los controles en el contexto de la conducción autónoma. autores identifican desafíos y oportunidades clave, incluyendo la necesidad de una mejor integración de los sensores, una mayor eficiencia computacional y algoritmos de aprendizaje automático más avanzados. Asimismo, destacan la importancia de tener en cuenta factores humanos en la conducción autónoma, como la aceptación y confianza del conductor, y la necesidad de un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno.

Métodos para veículos autônomos. O livro Planificação da Trajetória de Veículos Autônomos e Controle de Rastreamento fornece uma visão geral do nível moderno da tecnologia de planejamento de trajetória e métodos confiáveis para controlar a trajetória dos veículos autônomos. Os autores apresentam uma revisão abrangente das técnicas existentes, incluindo planejamento de movimento, planejamento de trajetória e técnicas de controle de trajetória, e suas aplicações em vários campos, como robótica, visão de computador e inteligência artificial. O livro abrange os avanços clássicos e recentes neste campo, oferecendo aos leitores uma base sólida para compreender os princípios e práticas de condução autônoma. O livro começa com a introdução dos fundamentos do planejamento do caminho e do controle de rastreamento, incluindo a definição do problema, a importância da estabilidade e adaptabilidade e os problemas dos cenários reais. Em seguida, aprofundou-se em várias abordagens para o planejamento de caminhos, tais como técnicas baseadas na amostra, técnicas baseadas na otimização e técnicas baseadas na aprendizagem, e discute seus pontos fortes e fracos. Os autores também investigam o uso de sensores e sistemas de percepção na condução autônoma, incluindo câmeras, lideres e GPS, e como eles podem ser usados para melhorar o planejamento do caminho e o controle de rastreamento. Em seguida, o livro aborda várias técnicas de gerenciamento de caminho confiável, incluindo o gerenciamento do modelo, o controle proporcional-integral (PID) e o controle do modo deslizante. Estes métodos são discutidos no contexto da condução autônoma, enfatizando a sua capacidade de lidar com as interferências e incertezas e a sua adequação para cenários reais. Os autores também citam exemplos de aplicação prática destes métodos em veículos autônomos, como retenção na pista e desvio de obstáculos. O livro também destaca a importância do aprendizado de máquina na condução autônoma, especialmente nas áreas de percepção e decisão. Os autores discutem o uso de algoritmos de aprendizagem profunda para processamento de dados de sensores, detecção de objetos e previsão de movimento, e citam exemplos de como estes métodos podem ser usados para melhorar o planejamento do caminho e o controle do rastreamento. Eles também discutem a integração da aprendizagem de máquinas com os métodos tradicionais de gestão e a necessidade de mais pesquisas neste campo. Por fim, o livro termina com uma discussão sobre os rumos futuros do estudo de planeamento do caminho e rastreamento do controle no contexto da condução autônoma. Os autores identificam problemas e capacidades essenciais, incluindo a necessidade de melhor integração de sensores, maior eficiência computacional e algoritmos de aprendizagem de máquina mais avançados. Eles também destacam a importância de levar em conta fatores humanos na condução autônoma, como a aceitação e a confiança do motorista, e a necessidade de um paradigma pessoal de percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno.

metodi per veicoli autonomi. Il libro «Pianificazione della traiettoria dei veicoli autonomi e gestione del tracciamento» fornisce una panoramica delle tecniche avanzate in materia di pianificazione della traiettoria e dei metodi affidabili per la gestione della traiettoria dei veicoli autonomi. Gli autori forniscono una panoramica completa dei metodi esistenti, tra cui la pianificazione del movimento, la pianificazione della traiettoria e i metodi di controllo della traiettoria, nonché le loro applicazioni in diversi ambiti come la robotica, la visione informatica e l'intelligenza artificiale. Il libro comprende sia i classici che gli ultimi progressi in questo campo, fornendo ai lettori una solida base per comprendere i principi e le pratiche della guida autonoma. Il libro inizia con l'introduzione di basi per la pianificazione del percorso e il controllo del tracciamento, inclusa la definizione del problema, l'importanza della sostenibilità e dell'adattabilità e i problemi degli scenari reali. Poi si approfondisce in diversi approcci di pianificazione dei percorsi, come metodi basati sul campione, metodi basati sull'ottimizzazione e metodi basati sull'apprendimento, e ne discute i punti di forza e di debolezza. Gli autori studiano anche l'uso di sensori e sistemi di percezione nella guida autonoma, incluse telecamere, lidar e GPS, e come possono essere utilizzati per migliorare la pianificazione del percorso e il controllo del monitoraggio. In questa cartella di lavoro vengono quindi illustrati i vari metodi di gestione affidabile del tracciato, tra cui il controllo predittivo del modello, il controllo proporzionale-integrale (PID) e il controllo della modalità di scorrimento. Queste tecniche sono discusse nel contesto della guida autonoma, sottolineando la loro capacità di gestire interferenze e incertezze e la loro idoneità a scenari reali. Gli autori citano anche esempi di applicazione pratica di questi metodi nei veicoli autonomi, come la tenuta in corsia e lo scalo di ostacoli. Il libro sottolinea anche l'importanza dell'apprendimento automatico nella guida autonoma, in particolare nei settori della percezione e della decisione. Gli autori discutono l'uso di algoritmi di apprendimento approfondito per elaborare i dati dei sensori, individuare gli oggetti e predire il movimento, e citano esempi di come questi metodi possono essere utilizzati per migliorare la pianificazione del percorso e il controllo del tracciamento. Discutono anche dei problemi dell'integrazione dell'apprendimento automatico con i metodi di gestione tradizionali e della necessità di ulteriori ricerche in questo campo. Infine, il libro si conclude con una discussione sulle future linee di ricerca sulla pianificazione del percorso e sulla tracciabilità del controllo nel contesto di guida autonoma. Gli autori identificano i principali problemi e le funzionalità, tra cui la necessità di integrare meglio i sensori, migliorare l'efficienza informatica e ottimizzare gli algoritmi di apprendimento automatico. Essi sottolineano anche l'importanza di considerare nella guida autonoma fattori umani, come l'accettazione e la fiducia del guidatore, e la necessità di un paradigma personale della percezione del processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna.

Verfahren für autonome Straßenfahrzeuge. Das Buch „Trajektorienplanung autonomer Straßenfahrzeuge und Tracking-Management“ gibt einen Überblick über den Stand der Technik im Bereich der Trajektorienplanung und robuste Methoden zur Trackingsteuerung autonomer Straßenfahrzeuge. Die Autoren präsentieren einen umfassenden Überblick über bestehende Methoden einschließlich Bewegungsplanung, Trajektorienplanung und Trajektorienkontrollmethoden sowie deren Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie Robotik, Computer Vision und künstliche Intelligenz. Das Buch behandelt sowohl die klassischen als auch die neuesten Fortschritte auf diesem Gebiet und bietet den sern eine solide Grundlage, um die Prinzipien und Praktiken des autonomen Fahrens zu verstehen. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen der Wegplanung und des Tracking-Controllings, einschließlich der Problemdefinition, der Bedeutung von Resilienz und Anpassungsfähigkeit sowie der Herausforderungen realer Szenarien. Anschließend geht er auf verschiedene Ansätze der Wegeplanung ein, wie beispielbasierte Methoden, optimierungsbasierte Methoden und lernbasierte Methoden, und diskutiert deren Stärken und Schwächen. Die Autoren untersuchen auch den Einsatz von Sensoren und Wahrnehmungssystemen beim autonomen Fahren, einschließlich Kameras, Lidars und GPS, und wie sie zur Verbesserung der Wegplanung und der Tracking-Steuerung eingesetzt werden können. Das Buch befasst sich dann mit verschiedenen Techniken zur zuverlässigen Steuerung der Pfadverfolgung, einschließlich der prädiktiven Modellsteuerung, der proportional-integral-abgeleiteten (PID) Steuerung und der Gleitmodussteuerung. Diese Techniken werden im Kontext des autonomen Fahrens diskutiert und betonen ihre Fähigkeit, mit Störungen und Unsicherheiten umzugehen, sowie ihre Eignung für reale Szenarien. Die Autoren nennen auch Beispiele für die praktische Anwendung dieser Methoden in autonomen Fahrzeugen, wie zum Beispiel das Halten in der Spur und das Umgehen von Hindernissen. Das Buch beleuchtet auch die Bedeutung des maschinellen rnens im autonomen Fahren, insbesondere in den Bereichen Wahrnehmung und Entscheidungsfindung. Die Autoren diskutieren die Verwendung von Deep-arning-Algorithmen zur Verarbeitung von Sensordaten, Objekterkennung und Bewegungsvorhersage und geben Beispiele dafür, wie diese Techniken zur Verbesserung der Wegplanung und der Tracking-Steuerung eingesetzt werden können. e diskutieren auch die Herausforderungen der Integration von maschinellem rnen mit traditionellen Managementmethoden und die Notwendigkeit weiterer Forschung in diesem Bereich. Schließlich schließt das Buch mit einer Diskussion über zukünftige Forschungsbereiche der Wegeplanung und Kontrollverfolgung im Kontext des autonomen Fahrens. Die Autoren identifizieren wichtige Herausforderungen und Chancen, einschließlich der Notwendigkeit einer besseren Sensorintegration, einer verbesserten Recheneffizienz und fortschrittlicherer Algorithmen für maschinelles rnen. e betonen auch die Bedeutung der Berücksichtigung menschlicher Faktoren wie Akzeptanz und Vertrauen des Fahrers beim autonomen Fahren und die Notwendigkeit eines persönlichen Paradigmas für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens.

metody autonomicznych pojazdów drogowych. Książka „Autonomiczne planowanie trajektorii pojazdów drogowych i zarządzanie śledzeniem” zawiera przegląd najnowocześniejszych w dziedzinie autonomicznego planowania trajektorii pojazdów drogowych i niezawodnych technik zarządzania śledzeniem. Autorzy przedstawiają kompleksowy przegląd istniejących metod, w tym planowania ruchu, planowania trajektorii i technik kontroli trajektorii, a także ich zastosowania w różnych dziedzinach, takich jak robotyka, wizja komputerowa i sztuczna inteligencja. Książka obejmuje zarówno klasyczne, jak i ostatnie postępy w tej dziedzinie, zapewniając czytelnikom solidne podstawy do zrozumienia zasad i praktyk autonomicznej jazdy. Książka rozpoczyna się od wprowadzenia podstaw planowania ścieżek i kontroli śledzenia, w tym identyfikacji problemów, znaczenia odporności i zdolności adaptacyjnych oraz kwestii scenariusza realnego. Następnie zagłębia się w różne podejścia do planowania ścieżek, takie jak metody pobierania próbek, metody oparte na optymalizacji i metody oparte na nauce, i omawia ich mocne i słabe strony. Autorzy badają również wykorzystanie czujników i systemów percepcji w autonomicznej jeździe, w tym kamer, lidarów i GPS, oraz jak można je wykorzystać do poprawy planowania torów i kontroli śledzenia. Następnie książka przygląda się różnym technikom solidnej kontroli śledzenia ścieżki, w tym kontroli predykcyjnego modelu, kontroli proporcjonalnej i integralnej pochodnej (PID) oraz kontroli trybu przesuwania. Metody te są omawiane w kontekście autonomicznej jazdy, podkreślając ich zdolność do radzenia sobie z zakłóceniami i niepewnością, a także ich przydatność do scenariuszy realnych. Autorzy podają również przykłady praktycznych zastosowań tych metod w autonomicznych pojazdach, takich jak utrzymywanie pasów ruchu i unikanie przeszkód. W książce podkreślono również znaczenie uczenia maszynowego w autonomicznej jeździe, zwłaszcza w dziedzinie percepcji i podejmowania decyzji. Autorzy omawiają wykorzystanie algorytmów głębokiego uczenia się do przetwarzania danych czujników, wykrywania obiektów i przewidywania ruchu oraz przedstawiają przykłady sposobów wykorzystania tych technik w celu poprawy planowania ścieżek i kontroli śledzenia. Omawiają również wyzwania związane z integracją uczenia maszynowego z tradycyjnymi metodami kontroli oraz potrzebę dalszych badań w tej dziedzinie. Wreszcie, książka kończy się dyskusją na temat przyszłych kierunków badań dotyczących planowania ścieżek i śledzenia kontroli w kontekście autonomicznej jazdy. Autorzy określają kluczowe wyzwania i możliwości, w tym potrzebę lepszej integracji czujników, lepszą wydajność obliczeniową i bardziej zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego. Podkreślają również znaczenie uwzględniania czynników ludzkich w autonomicznej jeździe, takich jak akceptacja i zaufanie kierowców, oraz potrzebę osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy.

שיטות | לרכבי כביש אוטונומיים. הספר Autonomous Road Vice Trajectory Planning and Tracking Management מספק סקירה של מצב האמנות בתחום תכנון נתיבי כביש אוטונומי ושיטות ניהול מעקב אמינות. המחברים מספקים סקירה מקיפה של השיטות הקיימות, לרבות תכנון תנועה, תכנון מסלול ושיטות בקרת מסלול, וכן יישומים בתחומים שונים כגון רובוטיקה, ראייה ממוחשבת ובינה מלאכותית. הספר סוקר הן את ההתקדמות הקלאסית והן את ההתקדמות האחרונה בתחום, ומספק לקוראים יסוד מוצק להבנת העקרונות והמנהגים של נהיגה אוטונומית. הספר מתחיל על ידי הצגת היסודות של תכנון מסלול ושליטה במעקב, כולל זיהוי בעיות, החשיבות של עמידות והסתגלות, ובעיות תרחיש בעולם האמיתי. לאחר מכן הוא מתעמק בגישות שונות לתכנון נתיב, כגון שיטות מבוססות דגימה, שיטות מבוססות אופטימיזציה ושיטות מבוססות למידה, ודן בחוזקות ובחולשות שלהם. המחברים גם חוקרים את השימוש בחיישנים ומערכות תפיסה בנהיגה אוטונומית, כולל מצלמות, לידרים ו-GPS, וכיצד ניתן להשתמש בהם כדי לשפר את תכנון המסלול ואת בקרת המעקב. לאחר מכן, הספר בוחן טכניקות שונות לבקרת מעקב דרך איתנה, כולל בקרת מודל חיזוי, שליטה פרופורציונלית-אינטגרטיבית-נגזרת (PID) ובקרת מצב הזזה. שיטות אלו נדונות בהקשר של נהיגה אוטונומית, תוך הדגשת יכולתם להתמודד עם הפרעות ואי ודאות, כמו גם התאמתם לתרחישים בעולם האמיתי. המחברים גם מציגים דוגמאות ליישומים מעשיים של שיטות אלה בכלי רכב אוטונומיים, כגון שמירה על נתיב והימנעות ממכשול. הספר גם מדגיש את החשיבות של לימוד מכונה בנהיגה אוטונומית, במיוחד בתחומים של תפיסה וקבלת החלטות. המחברים דנים בשימוש באלגוריתמים ללמידה עמוקה כדי לעבד נתוני חיישנים, לזהות אובייקטים ולחזות תנועה, ולספק דוגמאות לאופן שבו ניתן להשתמש בטכניקות אלה כדי לשפר את תכנון המסלול ואת בקרת המעקב. הם גם דנים באתגרים של שילוב למידת מכונה עם שיטות בקרה מסורתיות והצורך במחקר נוסף בתחום זה. לבסוף, הספר מסתיים בדיון על הנחיות מחקר עתידיות לתכנון נתיב ומעקב אחר שליטה בהקשר של נהיגה אוטונומית. המחברים מזהים אתגרים והזדמנויות מרכזיים, כולל הצורך בשילוב חיישנים טוב יותר, יעילות חישובית משופרת ואלגוריתמי למידת מכונה מתקדמים יותר. הם גם מדגישים את החשיבות של לקחת בחשבון גורמים אנושיים בנהיגה אוטונומית, כגון קבלת נהגים ואמון, ואת הצורך בפרדיגמה אישית של תפיסה של התהליך הטכנולוגי של פיתוח ידע מודרני.''

otonom yol araçları için yöntemler. "Otonom Yol Aracı Yörünge Planlaması ve İzleme Yönetimi" kitabı, otonom yol aracı yörünge planlaması ve güvenilir izleme yönetimi teknikleri alanındaki son teknolojiye genel bir bakış sunar. Yazarlar, hareket planlaması, yörünge planlaması ve yörünge kontrol teknikleri de dahil olmak üzere mevcut yöntemlerin yanı sıra robotik, bilgisayar görüşü ve yapay zeka gibi çeşitli alanlardaki uygulamaları hakkında kapsamlı bir genel bakış sunmaktadır. Kitap, alandaki hem klasik hem de son gelişmeleri kapsamakta ve okuyuculara otonom sürüşün ilkelerini ve uygulamalarını anlamak için sağlam bir temel sunmaktadır. Kitap, problem tanımlama, esneklik ve uyarlanabilirliğin önemi ve gerçek dünya senaryosu konuları da dahil olmak üzere yol planlama ve izleme kontrolünün temellerini tanıtarak başlıyor. Daha sonra örnekleme tabanlı yöntemler, optimizasyon tabanlı yöntemler ve öğrenme tabanlı yöntemler gibi yol planlamasına farklı yaklaşımları inceler ve güçlü ve zayıf yönlerini tartışır. Yazarlar ayrıca, kameralar, lidarlar ve GPS dahil olmak üzere otonom sürüşte sensörlerin ve algı sistemlerinin kullanımını ve parça planlama ve izleme kontrolünü geliştirmek için nasıl kullanılabileceğini araştırıyorlar. Kitap daha sonra, öngörücü model kontrolü, oransal-integral-türev (PID) kontrolü ve kayma modu kontrolü dahil olmak üzere sağlam yol izleme kontrolü için çeşitli tekniklere bakar. Bu yöntemler, müdahale ve belirsizliklerle başa çıkma yeteneklerinin yanı sıra gerçek dünya senaryolarına uygunluklarını vurgulayan özerk sürüş bağlamında tartışılmaktadır. Yazarlar ayrıca, bu yöntemlerin şerit tutma ve engellerden kaçınma gibi otonom araçlarda pratik uygulamalarına örnekler vermektedir. Kitap ayrıca, otonom sürüşte, özellikle algı ve karar verme alanlarında makine öğreniminin önemini vurgulamaktadır. Yazarlar, sensör verilerini işlemek, nesneleri tespit etmek ve hareketi tahmin etmek için derin öğrenme algoritmalarının kullanımını tartışmakta ve bu tekniklerin yol planlama ve izleme kontrolünü geliştirmek için nasıl kullanılabileceğine dair örnekler sunmaktadır. Ayrıca, makine öğrenimini geleneksel kontrol yöntemleriyle bütünleştirmenin zorluklarını ve bu alanda daha fazla araştırmaya duyulan ihtiyacı tartışıyorlar. Son olarak, kitap, otonom sürüş bağlamında yol planlama ve kontrol takibi için gelecekteki araştırma yönlerinin tartışılmasıyla sona eriyor. Yazarlar, daha iyi sensör entegrasyonu, gelişmiş hesaplama verimliliği ve daha gelişmiş makine öğrenme algoritmaları ihtiyacı da dahil olmak üzere temel zorlukları ve fırsatları tanımlamaktadır. Ayrıca, sürücü kabulü ve güven gibi özerk sürüşte insan faktörlerini dikkate almanın önemini ve modern bilgi geliştirme teknolojik sürecinin kişisel bir algı paradigmasına duyulan ihtiyacı vurgulamaktadır.

طريقة | لمركبات الطرق المستقلة. يقدم كتاب «تخطيط مسار المركبات البرية المستقلة وإدارة التتبع» لمحة عامة عن أحدث التطورات في مجال تخطيط مسار المركبات البرية المستقلة وتقنيات إدارة التتبع الموثوقة. يقدم المؤلفون نظرة عامة شاملة على الأساليب الحالية، بما في ذلك تخطيط الحركة وتخطيط المسار وتقنيات التحكم في المسار، بالإضافة إلى تطبيقاتها في مجالات مختلفة مثل الروبوتات ورؤية الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي. يغطي الكتاب التطورات الكلاسيكية والحديثة في هذا المجال، مما يوفر للقراء أساسًا متينًا لفهم مبادئ وممارسات القيادة الذاتية. يبدأ الكتاب بتقديم أساسيات تخطيط المسار والتحكم في التتبع، بما في ذلك تحديد المشكلة، وأهمية المرونة والقدرة على التكيف، وقضايا السيناريوهات في العالم الحقيقي. ثم يتعمق في مناهج مختلفة لتخطيط المسار، مثل الأساليب القائمة على أخذ العينات، والطرق القائمة على التحسين، والطرق القائمة على التعلم، ويناقش نقاط قوتها وضعفها. يستكشف المؤلفون أيضًا استخدام أجهزة الاستشعار وأنظمة الإدراك في القيادة الذاتية، بما في ذلك الكاميرات والليدار ونظام تحديد المواقع العالمي (GPS)، وكيف يمكن استخدامها لتحسين تخطيط التتبع والتحكم في التتبع. ثم يبحث الكتاب في تقنيات مختلفة للتحكم القوي في تتبع المسار، بما في ذلك التحكم في النموذج التنبؤي، والتحكم النسبي المتكامل المشتق (PID)، والتحكم في الوضع المنزلق. تتم مناقشة هذه الأساليب في سياق القيادة الذاتية، مع التأكيد على قدرتها على التعامل مع التداخل والشكوك، فضلاً عن ملاءمتها لسيناريوهات العالم الحقيقي. كما يقدم المؤلفون أمثلة على التطبيقات العملية لهذه الأساليب في المركبات ذاتية القيادة، مثل حفظ الممرات وتجنب العقبات. يسلط الكتاب الضوء أيضًا على أهمية التعلم الآلي في القيادة الذاتية، لا سيما في مجالات الإدراك واتخاذ القرار. يناقش المؤلفون استخدام خوارزميات التعلم العميق لمعالجة بيانات المستشعر، واكتشاف الأشياء والتنبؤ بالحركة، وتقديم أمثلة على كيفية استخدام هذه التقنيات لتحسين تخطيط المسار والتحكم في التتبع. كما يناقشون تحديات دمج التعلم الآلي مع طرق التحكم التقليدية والحاجة إلى مزيد من البحث في هذا المجال. أخيرًا، يختتم الكتاب بمناقشة اتجاهات البحث المستقبلية لتخطيط المسار وتتبع التحكم في سياق القيادة الذاتية. يحدد المؤلفون التحديات والفرص الرئيسية، بما في ذلك الحاجة إلى تكامل أفضل لأجهزة الاستشعار، وتحسين الكفاءة الحسابية، وخوارزميات التعلم الآلي الأكثر تقدمًا. كما يشددون على أهمية مراعاة العوامل البشرية في القيادة الذاتية، مثل قبول السائق وثقته، والحاجة إلى نموذج شخصي للإدراك للعملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة.

자율 도로 차량 방법. "자율 도로 차량 추적 계획 및 추적 관리" 책은 자율 도로 차량 궤적 계획 및 신뢰할 수있는 추적 관리 기술 분야의 최신 상태에 대한 개요를 제공합니다. 저자는 모션 계획, 궤도 계획 및 궤적 제어 기술뿐만 아니라 로봇 공학, 컴퓨터 비전 및 인공 지능과 같은 다양한 분야의 응용 분야를 포함하여 기존 방법에 대한 포괄적 인 개요를 제공합니다. 이 책은 해당 분야의 고전과 최근 발전을 모두 다루며 독자들에게 자율 주행의 원칙과 관행을 이해하기위한 견고한 토대를 제공합니다. 이 책은 문제 식별, 탄력성 및 적응성의 중요성, 실제 시나리오 문제를 포함하여 경로 계획 및 추적 제어의 기본 사항을 소개하는 것으로 시작합니다. 그런 다음 샘플링 기반 방법, 최적화 기반 방법 및 학습 기반 방법과 같은 경로 계획에 대한 다양한 접근 방식을 탐구하고 강점과 약점에 대해 설명합니다. 저자는 또한 카메라, 라이더 및 GPS를 포함한 자율 주행에 센서 및 인식 시스템을 사용하고 트랙 계획 및 추적 제어를 개선하는 데 사용할 수있는 방법을 탐구합니다. 그런 다음이 책은 예측 모델 제어, 비례 적분 도함수 (PI) 제어 및 슬라이딩 모드 제어를 포함하여 강력한 경로 추적 제어를위한 다양한 기술을 검토합니다. 이러한 방법은 자율 주행의 맥락에서 논의되며, 간섭 및 불확실성에 대처하는 능력과 실제 시나리오에 대한 적합성을 강조합니다. 저자는 또한 차선 유지 및 장애물 회피와 같은 자율 주행 차량에서 이러한 방법의 실제 적용에 대한 예를 제시합니다. 이 책은 또한 자율 주행, 특히 지각 및 의사 결정 분야에서 기계 학습의 중요성을 강조합니다. 저자는 센서 데이터를 처리하고, 객체를 감지하고, 모션을 예측하고, 이러한 기술을 사용하여 경로 계획 및 추적 제어를 개선 할 수있는 방법에 대한 예를 제공하기 위해 딥 러닝 알고리즘을 사용하는 것에 대 또한 머신 러닝을 전통적인 제어 방법과 통합하는 과제와이 분야에 대한 추가 연구의 필요성에 대해서도 논의합니다. 마지막으로, 이 책은 자율 주행의 맥락에서 경로 계획 및 제어 추적을위한 미래의 연구 방향에 대한 토론으로 마무리됩니다. 저자는 더 나은 센서 통합, 향상된 계산 효율성 및 고급 머신 러닝 알고리즘의 필요성을 포함하여 주요 과제와 기회를 식별합니다. 또한 운전자 수용 및 신뢰와 같은 자율 주행에서 인적 요소를 고려하는 것의 중요성과 현대 지식을 개발하는 기술 프로세스에 대한 개인적인 인식 패러다임의 필요성을 강조합니다.