Алгоритмы построения пути для беспилотного автомобиля. Лекция Яндекса

Яндекс уже некоторое время ведет разработку беспилотного автомобиля. Перед вами одна из первых технических лекций на эту тему. В направлении беспилотных автомобилей работают сотрудники Яндекса в разных городах, включая и Минск. Автор лекции Роман Удовиченко как раз из Минска — он руководит группой обработки дорожной ситуации. На сентябрьском Я.Субботнике Роман рассказал об одной из больших задач, стоящих перед его группой.


Мы просто берем текущее положение машины, смотрим на путь, по которому мы хотели бы ехать, и плавно сворачиваем на этот путь, выруливаем на него. Получается достаточно просто. Но перемещение в городе связано с тем, что нужно соблюдать правила дорожного движения.

Читать дальше →

[recovery mode] Путешествие из Москвы в Казань через Санкт-Петербург или процесс разработки алгоритма поиска всех путей

Данный материал публикуется с расчетом на начинающих программистов и неспециалистов...

Однажды вечером после чтения книжек о путешествиях, — кажется, это были знаменитое «Путешествие из Петербурга в Москву» Радищева и «Тарантасъ» Владимира Соллогуба — я сел смотреть лекцию об алгоритме Дейкстры. Смотрел, рисовал что-то на бумажке и нарисовал ориентированный граф. После некоторых размышлений мне стало интересно, как бы я реализовал алгоритм поиска всех путей из одной начальной точки (a) в какую-то другую единственную конечную точку (f) на ориентированном графе. Читать дальше →

Путешествие из Москвы в Казань через Санкт-Петербург или процесс разработки алгоритма поиска всех путей

Данный материал публикуется с расчетом на начинающих программистов и неспециалистов...

Однажды вечером после чтения книжек о путешествиях, — кажется, это были знаменитое «Путешествие из Петербурга в Москву» Радищева и «Тарантасъ» Владимира Соллогуба — я сел смотреть лекцию об алгоритме Дейкстры. Смотрел, рисовал что-то на бумажке и нарисовал ориентированный граф. После некоторых размышлений мне стало интересно, как бы я реализовал алгоритм поиска всех путей из одной начальной точки (a) в какую-то другую единственную конечную точку (f) на ориентированном графе. Читать дальше →

[recovery mode] SALI — это Вам ~ язык программирования

Зачем ещё один язык программирования?


Это не совсем язык программирования, вернее — это язык совсем не программирования. SALI — язык написания приложений. Программа, в простейшем случае — последовательность команд, которые ЭВМ выполняет последовательно. SALI — язык, в котором не существует функций, методов, циклов да и вообще исполняемого кода, поэтому он не позволяет писать программы, а вот приложения…

К чёрту интриги, велком под CUT.
Читать дальше →

SALI — это Вам ~ язык программирования

Зачем ещё один язык программирования?


Это не совсем язык программирования, вернее — это язык совсем не программирования. SALI — язык написания приложений. Программа, в простейшем случае — последовательность команд, которые ЭВМ выполняет последовательно. SALI — язык, в котором не существует функций, методов, циклов да и вообще исполняемого кода, поэтому он не позволяет писать программы, а вот приложения…
К чёрту интриги, велком под CUT.
Читать дальше →

Ардуино головного мозга: импульсный датчик положения

Задача на сегодня: как определить угол поворота инкрементального энкодера?


Сегодня в серии публикаций про ардуино головного мозга коротенькая статья с небольшим экспериментом и парой рецептов. В комментариях к одной из моих прошлых статей меня обвинили в том, что ардуиной подсчитывать импульсы энкодера — фу так делать:
Оптически энкодер 1000/оборот и ATMega не имеющая аппаратной схемы работы с энкодером (как у серий STM32, например) — это тупик.

Дальше в комментариях было много теоретизирования, которое лучше пропустить. Давайте лучше попробуем протестировать в железе, насколько это тупик. Для начала, что такое инкрементальный энкодер? Тот, кто помнит эпоху до-оптических мышек, ответ знает точно :)

Внутри энкодера есть диск с прорезями, вот для наглядности я сделал фотографию диска с пятьюстами прорезями:


Читать дальше →

Старт конкурса MERC-2017 от Neurodata Lab

Всем привет! Конкурс по машинному обучению Multimodal Emotion Recognition Challenge от Neurodata Lab (MERC 2017) стартовал вечером в среду, 18 октября. Подробное описание задачи, сопроводительные материалы и данные доступны для зарегистрированных пользователей.
Добро пожаловать на Dataсombats!
Успехов!
image

Приглашение на Meetup по компьютерному зрению в Avito, 28 октября

Мы рады пригласить вас на встречу специалистов по анализу данных, которая пройдет в московском офисе Avito 28-го октября. Митап посвящен компьютерному зрению. Вы сможете узнать о передовых достижениях в задачах распознавания лиц и сегментации изображений, о real-time адаптации нейросетевых и классических алгоритмов, а также мы представим наш сервис — AvitoNet. Подробная программа и ссылка на регистрацию под катом.


Читать дальше →

Айтрекинг: доступные решения и их особенности

Исследование движений глаз – саккад и фиксаций – является одним из наиболее интересных направлений анализа в нейронауках, включающих в себя и эмоциональную проблематику. Действительно, глаза – релевантный канал для сбора данных о текущем состоянии и реакциях человека на стимулы внешней среды, важный источник информации о физиологии, эмоциях, когнитивных аспектах жизнедеятельности в естественных, повседневных условиях, в контексте коммуникаций разного рода, происходящих между людьми. Без данных видеоокулографии говорить о мультимодальности в распознавании эмоций было бы затруднительно.

image
Читать дальше →

Multimodal Emotion Recognition Challenge by Neurodata Lab

Уважаемые коллеги!
Компания Neurodata Lab рада объявить о проведении в октябре-ноябре 2017 года собственного конкурса по машинному обучению на базе мультимодальных данных эмоциональной природы.
Конкурсная площадка: www.datacombats.com
image
Читать дальше →


Последние посты