OPERATING SYSTEMSOS Linux

Advanced Course – Self-Driving Cars – Lesson 9 – Building ML model (1) || سيارات ذاتية القيادة

Advanced Course – Self-Driving Cars – Lesson 9 – Building ML model (1)
Images
Steering Angle
Throttle
Brake
Speed

A self-driving car, also known as an autonomous car (AC), driverless car, or robotic car (robo-car), is a car that is capable of operating with reduced or no human input. Self-driving cars are responsible for all driving activities including perceiving the environment, monitoring important systems, and controlling the vehicle, including navigating from origin to destination.

ACs have the potential to impact the automotive industry, mobility costs, health, welfare, urban planning, traffic, insurance, labor market, and other domains. Appropriate regulations are necessary to integrate ACs into the existing driving environment.

The Union of Concerned Scientists defined self-driving as “cars or trucks in which human drivers are never required to take control to safely operate the vehicle. Also known as autonomous or ‘driverless’ cars, they combine sensors and software to control, navigate, and drive the vehicle.”

PyTorch is a machine learning library based on the Torch library, used for applications such as computer vision and natural language processing, originally developed by Meta AI and now part of the Linux Foundation umbrella. It is recognized as one of the two most popular machine learning libraries alongside TensorFlow, offering free and open-source software released under the modified BSD license. Although the Python interface is more polished and the primary focus of development, PyTorch also has a C++ interface.

Computer vision tasks include methods for acquiring, processing, analyzing and understanding digital images, and extraction of high-dimensional data from the real world in order to produce numerical or symbolic information, e.g. in the forms of decisions. Understanding in this context means the transformation of visual images (the input to the retina in the human analog) into descriptions of the world that make sense to thought processes and can elicit appropriate action. This image understanding can be seen as the disentangling of symbolic information from image data using models constructed with the aid of geometry, physics, statistics, and learning theory.

The scientific discipline of computer vision is concerned with the theory behind artificial systems that extract information from images. The image data can take many forms, such as video sequences, views from multiple cameras, multi-dimensional data from a 3D scanner, 3D point clouds from LiDaR sensors, or medical scanning devices. The technological discipline of computer vision seeks to apply its theories and models to the construction of computer vision systems.

Download Udacity Self-Driving Car Simulator:
https://github.com/udacity/self-driving-car-sim

Download the dataset:
https://d17h27t6h515a5.cloudfront.net/topher/2016/December/584f6edd_data/data.zip

دورة متقدمة – السيارات ذاتية القيادة – الدرس التاسع – إنشاء نموذج للتعلم الآلي – الجزء الأول

السيارة ذاتية القيادة، والمعروفة أيضًا باسم السيارة المستقلة ، أو السيارة بدون سائق، أو السيارة الآلية ، هي سيارة قادرة على العمل بمدخلات بشرية منخفضة أو معدومة. السيارات ذاتية القيادة هي المسؤولة عن جميع أنشطة القيادة بما في ذلك إدراك البيئة، ومراقبة الأنظمة المهمة، والتحكم في السيارة، بما في ذلك التنقل من الأصل إلى الوجهة.

تتمتع مكيفات الهواء بالقدرة على التأثير على صناعة السيارات، وتكاليف التنقل، والصحة، والرعاية الاجتماعية، والتخطيط الحضري، وحركة المرور، والتأمين، وسوق العمل، ومجالات أخرى. تعتبر اللوائح المناسبة ضرورية لدمج مكيفات الهواء في بيئة القيادة الحالية.

عرّف اتحاد العلماء المعنيين القيادة الذاتية بأنها “السيارات أو الشاحنات التي لا يُطلب من السائقين البشريين أبدًا التحكم فيها لتشغيل السيارة بأمان. والمعروفة أيضًا باسم السيارات ذاتية القيادة أو “بدون سائق”، فهي تجمع بين أجهزة الاستشعار والبرامج للتحكم والتنقل وقيادة السيارة.”

الرؤية الحاسوبية أو رؤية الحاسوب‏ هي إحدى مجالات علم الحاسوب، تهدف إلى بناء تطبيقات ذكية قادرة على فهم محتوى الصور كما يفهمها الإنسان. حيث من الممكن أن تأخذ بيانات الصور عدة أشكال كالصور المتعاقبة (فيديو)، المشاهد من عدة كاميرات، بيانات ذات عدة أبعاد مأخوذة من جهاز تصوير طبي

باي تورش‏ هي مكتبة تعلم الآلة مفتوحة المصدر في لغة البرمجة البايثون مستندة على تورش و مستعملة لتطبيقات الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغات الطبيعية في الذكاء الصنعي و التعلم الآلي

تحميل المحاكي للقيادة الذاتية للسيارات من اوديستي:
https://github.com/udacity/self-driving-car-sim

تحميل قاعدة المعطيات:
https://d17h27t6h515a5.cloudfront.net/topher/2016/December/584f6edd_data/data.zip

source

by Abdallah Alfaham • عبد الله الفحام

linux foundation

One thought on “Advanced Course – Self-Driving Cars – Lesson 9 – Building ML model (1) || سيارات ذاتية القيادة

Comments are closed.