Autonomiczny samochód na zajęcia ze sztucznej inteligencji.

Go to file

sarteip1 4a522dcf1a Next little changes		2020-06-15 15:27:39 +02:00
Drogi	drogi	2020-04-17 22:45:33 +02:00
raport_Kacper_Maciek	Raport	2020-05-25 01:55:10 +02:00
raport_Piotrek_Kamil	Add things to raport	2020-06-15 12:17:01 +02:00
steering_module	Poprawki w plikach grabscreen.py i directkeys.py	2020-05-24 01:37:41 +02:00
yolov3	.	2020-06-15 14:59:29 +02:00
.gitignore	Dodanie folderu gitignore w pliku .gitignore	2020-05-23 14:02:45 +02:00
alexnet2.py	changes reversed	2020-06-11 22:41:08 +02:00
balance_data.py	zapisywanie zbalansowanych danych w folderze gitignore/games/GTA6/balanced_data	2020-05-25 01:32:41 +02:00
client1.py	udp client, server	2020-06-12 03:28:24 +02:00
collect_data2.py	collect_data2 modified	2020-06-15 02:35:09 +02:00
collect_data.py	Add final raport and screenshots	2020-06-14 19:46:27 +02:00
environment.md	drobna zmiana w pliku environment.md	2020-04-17 15:41:02 +02:00
final-evaluation.md	Next little changes	2020-06-15 15:27:39 +02:00
grabscreen.py	Poprawki w plikach grabscreen.py i directkeys.py	2020-05-24 01:37:41 +02:00
pojazdy.zip	Packed pojazdy to zip file	2020-05-22 23:01:11 +02:00
README.md	Zaktualizuj 'README.md'	2020-05-04 13:09:14 +00:00
route-planning.md	Zaktualizuj 'route-planning.md'	2020-05-04 13:08:23 +00:00
server.py	udp client, server	2020-06-12 03:28:24 +02:00
test_model.py	changes reversed	2020-06-11 22:41:08 +02:00
train_model.py	changes reversed	2020-06-11 22:41:08 +02:00

README.md

Self driving car

Krótki opis

Projekt na zajęcia ze sztucznej inteligencji. Planujemy zrobić inteligentny samochód. Założenie jest takie, że samochód będzie potrafił trzymać się linii, zatrzymywać gdy przed nim będzie jakiś pojazd i reagować odpowiednio na kilka podstawowych znaków (stop, ustąp pierwszeństwa, sygnalizacja świetlna).

Technologie, które planujemy wykorzystać

Język programowania Python i jego biblioteki do Data Science (numpy, pandas, matplotlib, OpenCV etc.)

Algorytmy, które planujemy wykorzystać

Uczenie maszynowe - sztuczne sieci neuronowe, algorytmy rozpoznawania obrazów (np. HoughLines), uczenie ze wzmocnieniem.