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用买来的ServoCity执行器换掉了原有的线性执行器，然后将其连接到Arduino（加速器），来控制车辆。二、具有深度学习的自主转向系统完成了线控改装后，Neil将整个系统整合在高尔夫球车上。改装组件主要包括：NVIDIAJetson（车辆的主控制器）、车辆前部的网络摄像头、电脑显示器、鼠标键盘、用于转向的直流电机、带有电机控制器模块的Arduino、用于为转向电机供电的NiMH电池、外部电源等，不同布线将各个元件安装在车上。车辆改装完毕后，自然要让无人车动起来。Neil选择了有名的NVIDIA端到端控制，使用深度学习预测转向角度，将单个前置摄像头的原始像素直接映射到转向命令。在自主转向系统神经网络架构设计中，分别参考了、NVIDIA、小型VGG网络、以及训练的ConvNet网络。三、使用分割和检测的基本避障系统自动驾驶汽车重要的一个方面是了解周围的世界。Neil深信使用相机和计算机视觉技术就可以实现这一目标，而不是使用传统的雷达或激光雷达。多年来，在FCN（完全卷积网络）的初始提议之后，存在许多用于图像分割的不同网络架构，如SegNet和DeepLab。尽管它们具有出色的性能，但这些网络并不适合所有情况，处理能力非常有限。普陀区电动高尔夫球车高尔夫球车是玛道玛西尔电动公司的销量王50。
第二种解决方案是使用更好的网络进行分段，例如RCNN。更准确的权衡是速度和记忆。使用更好的网络将意味着需要升级当前的车辆计算机。有了语义分割图像，Jetson简单地处理来自摄像机的视觉输入，并运行分段分析，然后利用串行通信从Jetson发送到Arduino，根据图像输入逐步控制车辆的不同状态，实现自动巡航。目前，Neil已完成了第一阶段的开发，第二阶段将更专注于使系统更安全，更可靠。逐步实施本地化系统，写一个路径规划器，在地理围栏环境中收集更多数据，改善计算机硬件并改进传感器系统。定位模块使用GPS（全球定位系统）来找到车辆的精确位置远远不够。需要开发使用激光雷达和雷达（传感器融合和粒子滤波器）的定位。尽管Neil的方案还比较粗糙，但是他们对无人驾驶的热情值得肯定，期待他们逐步完善系统，打造更可靠的无人驾驶高尔夫球车。
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