微纳米三坐标测量机（Micro-nano CMM）是一种用于测量微机械部件尺寸的重要工具，例如微机电系统（MEMS）部件、微型齿轮等。由于其测量精度需要达到数百纳米级别，因此在设计和制造上需要十分精细。本文主要介绍了一种微纳米三坐标测量机驱动与控制系统的开发研究。 在机械结构方面，微纳米CMM包含复杂的机械结构，这些结构设计的目的是为了实现高精度测量。为了避开Abbe误差，工作台的机械结构被特别设计，Abbe误差是测量机测量误差的主要来源之一，表现为测量仪器的指示误差。为减少该误差，需确保测量轴和被测物体的运动轨迹严格平行，这需要特别设计的机械结构来实现。 在信号处理方面，微纳米CMM要求有精密的信号处理系统，以确保获取的测量数据具有高精度和可靠性。此外，探头系统和驱动系统也构成了微纳米CMM的重要组成部分，对测量结果的精确性起着至关重要的作用。 为了实现三维测量和定位，本文提出了一种基于DVD拾取头原理的新颖探头。由于DVD拾取头能够进行精确的激光定位，因此其原理被应用于微纳米CMM的探头设计中，用以提高测量的精确度。 驱动系统方面，微纳米CMM采用三个压电直线电机作为驱动器。压电直线电机因其独特的驱动原理和优异的性能，被广泛应用于精密定位设备中。压电材料能够将电能转换成机械能，即产生直线运动，其响应速度快，定位精度高，适合于微纳米级定位要求的应用场合。 在位置测量单元方面，文章介绍了一种基于反馈效应的激光反馈干涉仪，这种新型位移传感器用作位置测量单元。通过激光的反馈效应来实现对物体位移的精确测量。 针对上述系统的控制策略，提出了新型的驱动与控制策略，使得微纳米CMM能够在较大的行程范围内实现快速且精确的驱动，同时保持纳米级的分辨率。微纳米CMM的行程在X、Y、Z三个轴上分别是50mm×50mm×50mm。驱动系统能够在单向快速稳定地接近不确定距离，并有效防止过冲现象。在模拟状态下，不同距离的定位波动可以限制在±4nm以内。 通过对系统的测试结果表明，本文提出的驱动与控制系统适合于微纳米三坐标测量机。文章中也提到了微纳米CMM的研制已经受到了许多知名机构和大学的重视，例如德国的伊尔梅瑙技术大学、德国的PTB、英国的NPL、美国的NIST等都在开发不同类型的微纳米CMM。由于微纳米CMM需要达到百纳米级别的测量精度，因此每个部件的设计都需要精心考虑。 关键词包括精密仪器与机械、微纳米CMM、压电直线电机、反馈控制等。这些关键词涵盖了本文研究的核心技术和概念。通过这些技术的应用和研究，微纳米CMM的性能得到了极大的提升，满足了微纳米测量领域的严格要求。随着微纳米技术的不断发展，微纳米CMM作为测量微机械部件的关键设备，其精度和应用范围将继续扩展，对于精密工程领域的发展具有重要意义。

LaneNet车道检测 使用tensorflow主要基于IEEE IV会议论文“走向端到端的车道检测：实例分割方法”，实现用于实时车道检测的深度神经网络。有关详细信息，请参阅他们的论文 。 该模型由编码器-解码器阶段，二进制语义分割阶段和使用判别损失函数的实例语义分割组成，用于实时车道检测任务。 主要的网络架构如下： Network Architecture 安装 该软件仅在带有GTX-1070 GPU的ubuntu 16.04（x64），python3.5，cuda-9.0，cudnn-7.0上进行了测试。 要安装此软件，您需要tensorflow 1.12.0，并且尚未测试其他版本的tensorflow，但我认为它可以在版本1.12以上的tensorflow中正常工作。 其他必需的软件包，您可以通过以下方式安装它们 pip3 install -r requirements.txt

Obstacle Detection for Self-Driving Cars Using Only Monocular Cameras and Wheel Odometry

无人驾驶汽车的动手视觉和行为 这是Packt发布的《无人驾驶的代码库。 使用Python 3和OpenCV 4探索视觉感知，车道检测和对象分类 这本书是关于什么的？ 这本书将使您对推动自动驾驶汽车革命的技术有深刻的了解。 首先，您所需要的只是计算机视觉和Python的基础知识。 本书涵盖以下激动人心的功能： 了解如何执行相机校准 熟悉使用OpenCV在自动驾驶汽车中进行车道检测的工作原理 通过在视频游戏模拟器中自动驾驶来探索行为克隆 掌握使用激光雷达的技巧 探索如何配置自动驾驶仪的控件 使用对象检测和语义分割来定位车道，汽车和行人 编写PID控制器以控制在模拟器中运行的自动驾驶汽车 如果您觉得这本书适合您，请立即获取！ 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 例如，Chapter02。 该代码将如下所示： img_threshold = np.zeros_like(chan

自主驾驶车辆的深度模仿学习 自动驾驶汽车已经引起了学术界（例如牛津，麻省理工学院）和工业界（例如Google，特斯拉）的极大兴趣。 但是，由于普遍的知识，我们发现直接实现全自动驾驶（SAE 5级）非常困难。 为了解决这个问题，深度模仿学习是一种有前途的解决方案，可以从人类的演示中学习知识。 在这个项目中，我们研究了如何使用深度模仿学习来实现车辆动态控制（例如转向角，速度）。 我们使用了Udacity（ ）提供的数据集和模拟器以及现实世界中的comma.ai数据集。

DeepGTAV：GTAV的插件，可将其转变为基于视觉的自动驾驶汽车研究环境

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Python中的实用自主项目 车道检测 交通标志识别 I.加载带有标签的完整数据集 二。 将图像大小转换为32x32 三， 建立卷积神经网络 IV。 训练模型 五，使用网站上的图片进行测试 样本图片 图片尺寸为32x32（RGB） 图片尺寸为32x32（HSV） 样品输出 标签 ＃ 标签名 softmax概率 14 停 0.998944 33 向右转 0.000532 29 自行车穿越 0.000311 34 向左转 0.000118 36 直走或右走 0.000095

项目：建立交通标志识别程序 该项目 该项目的目标/步骤如下： 加载数据集 探索，总结和可视化数据集 设计，训练和测试模型架构 使用模型对新图像进行预测 分析新图像的softmax概率 用书面报告总结结果 依存关系 该项目要求： tensorflow-gpu == 1.7.0 scipy == 1.0.0 matplotlib == 2.0.0 numpy == 1.14.2 opencv-contrib-python == 3.4.0.12 sklearn == 0.18.2 数据集探索 数据集摘要 。 加载数据集和基本摘要 加载数据集后，我得到以下摘要信息： 训练例数：34799 测试例数：12630 验证示例数：4410 图像形状为：（32 32，3） 类数标签：43 探索性可视化 该图像网格表示从训练集中每个类别中选择的一个随机图像 分配 现在，我们将探索分

颜色分类leetcode 自动驾驶汽车的感知算法 Udacity自动驾驶汽车纳米学位项目感知相关项目。 概括 车道线查找 传统的计算机视觉技术，如相机校准、颜色阈值和图像包装，已用于车道线查找。 Bird eye view中的Lane Line从像素单位转换为米单位，计算得到车辆的CTE(Cross Track Error)和车道的Curvature 。 车辆检测 SVM分类器用于对车辆和非车辆进行分类， Sliding window方法用于从图像中检测车辆。 通过由当前图像帧和前一图像帧的信息组成的Heat-map来防止多重检测和误报问题。 交通标志分类 CNN（卷积神经网络）用于交通标志分类，可识别和区分43种不同类型的交通标志。 再培训后，识别交通标志的测试准确率高达 93.5%。