Learning Applied to Ground Vehicles

· Computer Vision หนังสือเล่มที่ 84 · One Billion Knowledgeable
eBook
105
หน้า
มีสิทธิ์
คะแนนและรีวิวไม่ได้รับการตรวจสอบยืนยัน  ดูข้อมูลเพิ่มเติม

เกี่ยวกับ eBook เล่มนี้

What is Learning Applied to Ground Vehicles

The Learning Applied to Ground Vehicles (LAGR) initiative, which was in operation from 2004 until 2008, was designed with the intention of expediting the development of autonomous, perception-based, off-road navigation in robotic unmanned ground vehicles (UGVs). DARPA, which is a research agency under the Department of Defense of the United States of America, provided funding for LAGR.


How you will benefit


(I) Insights, and validations about the following topics:


Chapter 1: DARPA LAGR Program


Chapter 2: DARPA


Chapter 3: Autonomous robot


Chapter 4: Military robot


Chapter 5: DARPA Grand Challenge


Chapter 6: Unmanned ground vehicle


Chapter 7: European Land-Robot Trial


Chapter 8: Mobile robot


Chapter 9: Crusher (robot)


Chapter 10: National Robotics Engineering Center


(II) Answering the public top questions about learning applied to ground vehicles.


(III) Real world examples for the usage of learning applied to ground vehicles in many fields.


Who this book is for


Professionals, undergraduate and graduate students, enthusiasts, hobbyists, and those who want to go beyond basic knowledge or information for any kind of Learning Applied to Ground Vehicles.

ให้คะแนน eBook นี้

แสดงความเห็นของคุณให้เรารับรู้

ข้อมูลในการอ่าน

สมาร์ทโฟนและแท็บเล็ต
ติดตั้งแอป Google Play Books สำหรับ Android และ iPad/iPhone แอปจะซิงค์โดยอัตโนมัติกับบัญชีของคุณ และช่วยให้คุณอ่านแบบออนไลน์หรือออฟไลน์ได้ทุกที่
แล็ปท็อปและคอมพิวเตอร์
คุณฟังหนังสือเสียงที่ซื้อจาก Google Play โดยใช้เว็บเบราว์เซอร์ในคอมพิวเตอร์ได้
eReader และอุปกรณ์อื่นๆ
หากต้องการอ่านบนอุปกรณ์ e-ink เช่น Kobo eReader คุณจะต้องดาวน์โหลดและโอนไฟล์ไปยังอุปกรณ์ของคุณ โปรดทำตามวิธีการอย่างละเอียดในศูนย์ช่วยเหลือเพื่อโอนไฟล์ไปยัง eReader ที่รองรับ

อ่านซีรีส์นี้ต่อ

รายการอื่นๆ ที่เขียนโดย Fouad Sabry

eBook ที่คล้ายกัน