Deep Learning for Autonomous Vehicle Control
Lingua: inglese
Editore: Springer International Publishing Aug 2019, 2019
- Brossura
- Nuovo
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, GermaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The next generation of autonomous vehicles will provide major improvements in traffic flow, fuel efficiency, and vehicle safety. Several challenges currently prevent the deployment of autonomous vehicles, one aspect of which is robust and adaptable vehicle control. Designing a controller for autonomous vehicles capable of providing adequate performance in all driving scenarios is challenging due to the highly complex environment and inability to test the system in the wide variety of scenarios which it may encounter after deployment. However, deep learning methods have shown great promise in not only providing excellent performance for complex and non-linear control problems, but also in generalizing previously learned rules to new scenarios. For these reasons, the use of deep neural networks for vehicle control has gained significant interest.In this book, we introduce relevant deep learning techniques, discuss recent algorithms applied to autonomous vehicle control, identify strengths and limitations of available methods, discuss research challenges in the field, and provide insights into the future trends in this rapidly evolving field. 84 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783031003745
- Titolo
- Deep Learning for Autonomous Vehicle Control
- Autore
- Sampo Kuutti
- Editore
- Springer International Publishing Aug 2019
- Anno di pubblicazione
- 2019
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3031003748
- ISBN 13
- 9783031003745
- Peso dell'articolo
- 176 grammi
- Dimensioni
- 235x191x6 mm
The next generation of autonomous vehicles will provide major improvements in traffic flow, fuel efficiency, and vehicle safety. Several challenges currently prevent the deployment of autonomous vehicles, one aspect of which is robust and adaptable vehicle control. Designing a controller for autonomous vehicles capable of providing adequate performance in all driving scenarios is challenging due to the highly complex environment and inability to test the system in the wide variety of scenarios which it may encounter after deployment. However, deep learning methods have shown great promise in not only providing excellent performance for complex and non-linear control problems, but also in generalizing previously learned rules to new scenarios. For these reasons, the use of deep neural networks for vehicle control has gained significant interest.
In this book, we introduce relevant deep learning techniques, discuss recent algorithms applied to autonomous vehicle control, identify strengths and limitations of available methods, discuss research challenges in the field, and provide insights into the future trends in this rapidly evolving field.
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BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
Bergisch Gladbach, Germania
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