自駕車技術的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

結合Matlab與ROS快速上手無人自走車

為了解決自駕車技術的問題，作者林顯易,陳雙龍 這樣論述：

結合Matlab與ROS快速上手無人自走車 　　波士頓顧問公司(BCG)預測2025 年全球自動駕駛車市場銷售上探 420 億美元，而了解自駕車 AI 原理最好方式就是從無人自走車開始。本書以深入淺出方式帶領對自走車技術有興趣的社會人士或是高中職、大專程度學生了解無人自走車原理與實現方式，並透過本書實驗範例與程式可以在家動手實作無人自走車。 　　‧本書提出以 MATLAB®　圖形化的元件程式環境與 ROS 整合方式，相較完全以 ROS 的開發方式，本書方法大幅降低無人自走車程式門檻 　　‧本書使用 TurtleBot3自走車套件，硬體包括單板電腦、馬達驅動板、雷射測距感測器 　　‧

本書介紹常用自走車演算法包括快速隨機搜索樹演算法(Rapidly-exploring random tree, RRT)、單純追踪演算法 (Pure Pursuit)、向量直方圖演算法 (Vector Field Histogram, VFH)、佔據柵格地圖 (Occupancy grid map)、同步定位與地圖建構 (Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)。 　　‧本書提供無人自走車初階與高階實驗範例與程式，讓讀者可以按部就班的在家操作並經歷實現自走車的成就感。 　　本書利用 MATLAB® 及 ROS2 的軟體整合，並使用 Turtl

eBot3 自走車套件來引領讀者輕鬆實現「路徑導航 (Navigation)」、「避障 (Obstacle Avoidance)」、「同步定位與地圖建構 (Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)」。對於需要進行專題實驗的學生或是工作上有需要的社會人士，本書將是不可或缺的一本參考書籍。  

自駕車技術進入發燒排行的影片

基於影像特徵提供自駕車迷航時的位置資訊

為了解決自駕車技術的問題，作者劉紹暉 這樣論述：

近年全球自駕車技術如雨後春筍般的冒出，現階段的技術大多都已進入了道路測試階段，像是自駕巴士、園區自駕接駁車等，因此自駕車的定位對於行車安全是一個相當重要的能力之一，而 AMCL（Adaptive Monte Carlo Localization）演算法是常用的定位方法，但此演算法若在初始位置發生定位錯誤，會引發交通安全的問題。因此本研究利用CNN（Convolutional Neural Network）模型來辨識自駕車前方的特殊景色，為AMCL 提供一個接近實際位置的參考座標，進而讓 AMCL 的初始粒子散佈在其座標周圍，故得以快速收斂在正確的位置上。本研究先提出路段景像定位法，雖然可以解

決此迷航問題，但是由於需事先經驗區分路段，導致人工成本太高。為了改善此問題，我們利用ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）萃取路段上的特徵點，並利用形態學將群聚的特徵點結合為特徵物件，隨後利用二維向量來描述此特徵物件的形狀及主軸角，最後會根據此向量的匹配對是否超過預設比率來決定路段的長度，進而解決因人工所擇選的固定長度路段，導致人工成本過高之問題。特徵點的萃取對於影像匹配是一個重要的角色，若特徵點萃取過少，會造成匹配點對數量過少，導致匹配失敗或是匹配的準確度降低。為了解決此問題，本研究提出飽和點極性演算法加快找出飽和色彩，然後透過調整影像色彩的飽和度，來增加影

像色彩對比，進一步讓ORB 演算法在特徵點檢測時提升萃取到的特徵點數量。綜上，本論文提出路段景像、路段特徵物件及快速強化色彩飽和對比等技術，可增強影像特徵並解決自駕車的迷航問題，進而強化了行車安全。

數位科技應用4.0：面對與科技共生的未來社會，你準備好了嗎?

為了解決自駕車技術的問題，作者詹文男,施柏榮,勵秀玲,林信亨,林巧珍,盧冠芸,陳俐陵 這樣論述：

　　無所不在的數位科技 　　究竟如何影響你我未來的生活與社會 　　數位科技（Digital Technology）指以「資訊」、「數據」為核心的知識、工具與方法，比如人工智慧、區塊鏈、物聯網、雲端與邊緣運算，都屬於數位科技的討論範疇，由於其所帶來的變革潛力巨大，因此數位科技在各個領域的應用，又經常被稱為第四次工業革命。然而，這樣的影響力不僅存在於生產、製造，數位科技已然滲透到人們一般的生活環境之中，並且持續改變人類社會的發展模式，更可以被視為當前社會發展、演化的主要動力。 　　本書從個人到環境，各別從家庭與親密關係、工作與就業、醫療與照護、媒體與傳播、教育與學習、交通與運輸、都市與公共

治理七個面向，系統性地探討數位科技對於社會發展的影響，嘗試分析各種觀點與案例，說明數位科技在這些面向之中，帶來了何種技術生產力的提升效益、產生了何種新型態的創新服務，以及帶來了什麼樣的倫理與風險。 　　本書進一步以「無所不在」的數位科技情境作為基礎，提出值得思考的關鍵議題，讓人們除了能夠瞭解數位科技的影響力之外，也可以納入更多前瞻性的探索。這些內容，都是探討數位國家、數位轉型不可或缺的思考。 　　目標讀者群 　　本書主要探討數位科技對社會所產生的變化與影響，向來是科技與社會（STS）、科技管理、科技社會學、社會與國家發展等跨領域學科所關注的議題，內容橫跨資訊管理、科技管理、商學、社會學、國

家發展等大學系所的教學課程。 　　目標讀者群歸納為三類： 　　1.大學院校，科技典範、社會學與未來學通識課程之教師與學生。 　　2.數位科技類群，如資訊管理、資訊工程等描繪科技應用與情境之專業人員。 　　3.新興產品與服務應用之創新投資人員。 名人推薦 　　賴清德  副總統 　　郭耀煌  科技會報政務委員 　　龔明鑫  國家發展委員會主任委員 　　李世光  資策會與工研院董事長 　　卓政宏  資策會執行長 　　黃彥男  中央研究院資訊創新研究中心主任 　　施振榮  智榮基金會董事長 　　殷允芃  天下雜誌董事長 　　童子賢  和碩聯合科技董事長 　　郭明政  國立政治大學校長 　　馮展華

  國立中正大學校長 　　周景揚  國立中央大學校長 　　陳振遠  義守大學校長 　　李天任  華梵大學校長 　　徐建國  建國高中校長

利用時空關聯性提升單視角深度估測一致性之深度學習網路

為了解決自駕車技術的問題，作者盧一銘 這樣論述：

因近期自駕車技術成熟及協作機器人需求增加，使深度估測成為熱門議題之一，其透過生成深度影像，提供物體遠近的相關資訊。目前多數深度學習網路(Deep-learning neural networks, DNN)，為提升高準確性而趨於複雜化結構，導致資源耗損增加及硬體設備需求提高。本論文目標為輕量化現有單視角深度估測之DNN。做法為利用時空關聯性提升單視角深度估測DNN之一致性，架構選擇將密集連接卷積網路(Densely connected convolutional networks, DenseNet)作為預先訓練(pre-trained)權重之骨幹網路，並運用嵌入非局部模塊(non-loca

l block, NL block)，擷取影像之時空關聯特徵，最後逐步簡化模型結構，降低模型複雜度。根據實驗結果，於拍攝一般道路和複雜室內等資料集，都能維持主要物件深度一致性和減少模型所需資源，呈現實際堪用之深度圖。