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Aprendizaje Aplicado a Vehículos Terrestres - Mejora del rendimiento de los vehículos terrestres mediante el aprendizaje por visión por computadora - cover

Aprendizaje Aplicado a Vehículos Terrestres - Mejora del rendimiento de los vehículos terrestres mediante el aprendizaje por visión por computadora

Fouad Sabry

Traductor Guilherme Costa

Editorial: Mil Millones De Conocimientos [Spanish]

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Sinopsis

Qué es el Aprendizaje Aplicado a Vehículos Terrestres
 
La iniciativa Aprendizaje Aplicado a Vehículos Terrestres (LAGR), que estuvo en funcionamiento desde 2004 hasta 2008, fue diseñada con la intención de acelerar el desarrollo de la navegación todoterreno autónoma, basada en la percepción, en vehículos terrestres robóticos no tripulados (UGV). DARPA, que es una agencia de investigación dependiente del Departamento de Defensa de los Estados Unidos de América, proporcionó financiación para LAGR.
 
Cómo se beneficiará
 
( I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas:
 
Capítulo 1: Programa DARPA LAGR
 
Capítulo 2: DARPA
 
Capítulo 3: Robot autónomo
 
Capítulo 4: Robot militar
 
Capítulo 5: Gran Desafío DARPA
 
Capítulo 6: Vehículo terrestre no tripulado
 
Capítulo 7: Prueba europea de robots terrestres
 
Capítulo 8: Robot móvil
 
Capítulo 9: Trituradora (robot)
 
Capítulo 10: Centro Nacional de Ingeniería Robótica
 
(II) Respondiendo a las principales preguntas del público sobre el aprendizaje aplicado a vehículos terrestres.
 
(III) Ejemplos del mundo real para el uso del aprendizaje aplicado a vehículos terrestres en muchos campos.
 
Quién El libro es para
 
Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o información básica para cualquier tipo de Aprendizaje Aplicado a Vehículos Terrestres.
 
 
 
 
Disponible desde: 05/05/2024.
Longitud de impresión: 105 páginas.

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