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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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Neil终选择了使用由普渡大学和波兰华沙大学的研究人员提出的实时图像分割网络ENet。ENet的好处是它可以在Jetson上以~10fps的速度运行。这是一个巨大的好处，特别是在自动驾驶车等应用中。使用CityScapes数据集进行培训，拿到在模拟软件中训练好的模型，迈克尔和Neil开始测试车辆的自动转向和巡航控制系统。不幸的是，测试基本上没有成功。在系统和测试条件方面遇到很多问题。这促使他们开始思考系统的鲁棒性，特别是语义分割系统。首先是阴影，卷积神经网络在处理阴影方面非常糟糕。他们的训练数据集没有很多阴影图像训练模型，导致图像分割网络感觉是根据颜色和形状来执行像素分类。右边是原始图像，部分区域有阴影。左边是分割结果。带圆圈的区域表明网络将阴影既视为道路，也认为是障碍。再一个是路面积水，在测试期间遇到潮湿路面时，网络表现极差。可能是太阳的反射和道路的奇怪色彩。还有太阳眩光，神经网络可以通过眩光正确地分割道路。然而，空中的部分往往会被略过，车辆在这条路上行驶时，误分类不会影响性能。阴影的问题是困扰大多数ConvNets的问题。直接的解决方案是使数据集多样化，并包含更多带阴影和反射的图像。但是，创建该数据集非常困难。高尔夫球车是玛道玛西尔电动公司的销量王51。甘肃高尔夫球车巡逻车
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QYResearch预测：高尔夫球车-高尔夫球车全球与中国电动高尔夫球车市场现状及未来发展趋势【纸版价格】：RMB18000【电子版(PDF)价格】：RMB18000【报告篇幅】：103【报告图表数】：116【报告出版时间】：高尔夫球车年2月报告摘要2019年全球电动高尔夫球车市场总值达到了xx亿元，预计高尔夫球车年可以增长到xx亿元，年复合增长率(CAGR)为xx%。本报告研究全球与中国电动高尔夫球车的发展现状及未来发展趋势，分别从生产和消费的角度分析电动高尔夫球车的主要生产地区、主要消费地区以及主要的生产商。重点分析全球与中国的主要厂商产品特点、产品产品类型、不同产品类型产品的价格、产量、产值及全球和中国主要生产商的市场份额。主要生产商包括：，包括如下几个类别：四座电动高尔夫球车六座电动高尔夫球车八座电动高尔夫球车大于八座电动高尔夫球车按照不同应用，主要包括如下几个方面：高尔夫球场旅游景点住宅校园其他用途重点关注如下几个地区:北美欧洲中国日本东南亚印度正文目录1电动高尔夫球车市场概述电动高尔夫球车产品定义及统计范围按照不同产品类型。宁波高尔夫球车清洁设备
