프로그래밍61 논문 번역 AUTOMATIC PARKING OF SELF-DRIVING CAR BASED ON LIDAR 번역이 조금 매끄럽지 못해도 양해부탁드립니다~^^ 초록 본 논문은 초음파 센서와 카메라의 부족을 극복하기 위해 HDL-32E LiDAR을 이용한 자율주행차 기반 자율주차 방식을 제안했다. 먼저 3-D 포인트 클라우드 데이터가 사전 처리되었다. 그리고 나서 우리는 차량의 동적 이론에 따라 주차 공간의 최소 크기를 계산했다. 둘째, 빠르게 탐색되는 랜덤 트리 알고리즘(RRT) 알고리즘은 자율 주행 특성에 기초하여 두 가지 측면에서 개선되었다. 그리고 우리는 차량의 역동성과 충돌 제약에 기초하여 주차 경로를 계산했습니다. 또한 속도의 안정성을 실현하기 위해 퍼지 논리 컨트롤러를 사용하여 브레이크와 가속기를 제어했다. 마침내 실험은 자율주행차로 진행되었고, 결과는 제안된 자동 주차 시스템이 실현 가능하고 효과적.. 2021. 5. 6. 자연수 13이 홀수인지 짝수인지 판별할 수 있는 방법에 대해서 말해 보자. 자연수 13이 홀수인지 짝수인지 판별하는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 우선 자연수라는 변수에 13을 넣어주겠습니다. 그리고 그 자연수라는 변수가 짝수인지 홀수인지 판별하는 if문을 넣어주겠습니다. 제가 만든 코드는 다음과 같습니다. 자연수 = 13 if(자연수%2 == 0): print('짝수') else: print('홀수') 간단하죠?? 여기서 % 연산자는 변수를 나눈 나머지 값을 나타낸 것입니다. 위에서는 자연수%2니까, 자연수를 2로 나눈 나머지 값을 나타낸 것입니다. 그래서 그 값이 0이 나오면, 짝수이고 1이 나오면 홀수로 되는 코드를 만들어보았습니다. 2020. 7. 8. 국어, 영어, 수학의 점수는 다음과 같다. 홍길동 씨의 평균점수를 구해보자. 오늘은 점프 투 파이썬에 나오는 연습문제를 풀어보도록 하겠습니다. 과목은 국어, 영어, 수학이 있구요. 각각 점수는 80점, 75점, 55점이네요. 어떻게 풀어야 할까요? 우선 각각 과목과 점수 변수를 만들어 주고, 리스트 자료형으로 넣어주겠습니다. 각각 잘 들어갔는지 확인해 볼게요. 과목과 점수 변수에 각각 내용이 잘 들어가있는걸 확인했습니다. 그럼 이제 평균을 구해볼게요. 평균 변수를 만들어주고, 검증까지 해보겠습니다. 평균과 그 평균이 맞는지 검증까지 잘 되었네요. 2020. 7. 7. RNN의 Gradient 문제 해결하기 위한 기법? LSTM(Long Short Term Memory)와 GRU(Gated Recurrent Unit)이란? 지난 시간에 RNN을 배워보았습니다. RNN의 경우 Gradient Vanishing 문제가 발생했죠. 이유는 출력할 때 hyperbolic Tangent(하이퍼볼릭 탄젠트, tanh)으로 Back Propagation을 할 때 문제가 생기죠. Back Propagation을 할 때 Tanh를 미분한 값을 곱하게 됩니다. 이 때 보시면 Tanh의 미분한 값은 1보다 작은 값이죠. 그래서 값이 점점 작아지게 됩니다. Gradient Vanishing 문제가 생기죠. 그래서 나온 기법이 LSTM(Long Short Term Memory)입니다. 상기 그래프는 LSTM 구조를 나타내고 있는데요. 보시면 input, forget, output 등의 sigmoid 함수가 들어가 있습니다. 파란색 그래프가 sigm.. 2020. 7. 4. 이전 1 ··· 6 7 8 9 10 11 12 ··· 16 다음
