車用導航更新的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

結合Matlab與ROS快速上手無人自走車

為了解決車用導航更新的問題，作者林顯易,陳雙龍 這樣論述：

結合Matlab與ROS快速上手無人自走車 　　波士頓顧問公司(BCG)預測2025 年全球自動駕駛車市場銷售上探 420 億美元，而了解自駕車 AI 原理最好方式就是從無人自走車開始。本書以深入淺出方式帶領對自走車技術有興趣的社會人士或是高中職、大專程度學生了解無人自走車原理與實現方式，並透過本書實驗範例與程式可以在家動手實作無人自走車。 　　‧本書提出以 MATLAB®　圖形化的元件程式環境與 ROS 整合方式，相較完全以 ROS 的開發方式，本書方法大幅降低無人自走車程式門檻 　　‧本書使用 TurtleBot3自走車套件，硬體包括單板電腦、馬達驅動板、雷射測距感測器 　　‧

本書介紹常用自走車演算法包括快速隨機搜索樹演算法(Rapidly-exploring random tree, RRT)、單純追踪演算法 (Pure Pursuit)、向量直方圖演算法 (Vector Field Histogram, VFH)、佔據柵格地圖 (Occupancy grid map)、同步定位與地圖建構 (Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)。 　　‧本書提供無人自走車初階與高階實驗範例與程式，讓讀者可以按部就班的在家操作並經歷實現自走車的成就感。 　　本書利用 MATLAB® 及 ROS2 的軟體整合，並使用 Turtl

eBot3 自走車套件來引領讀者輕鬆實現「路徑導航 (Navigation)」、「避障 (Obstacle Avoidance)」、「同步定位與地圖建構 (Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)」。對於需要進行專題實驗的學生或是工作上有需要的社會人士，本書將是不可或缺的一本參考書籍。  

車用導航更新進入發燒排行的影片

車載系統操作介面之魅力因子研究

為了解決車用導航更新的問題，作者簡鈺展 這樣論述：

除了對外觀美感及使用空間的考量外，越來越多駕駛者開始評估車載系統操作介面的規格配備是否能滿足使用需求以作為挑選車輛的依據。車載中控介面為駕駛者與車輛之互動基礎，其演進從過去重視輔助駕駛者專注控制基本的加速，減速、方向到空調之系統，乃至於時下受歡迎之娛樂系統，其整合收音機、影音媒體播放的功能至觸控螢幕，甚至車輛動態的調整都需要依靠完善的介面來完成操作。此外，駕駛座以外影響車室內造型配置最多的為車載中控介面，其造型美感也能足以影響駕駛者決定。因此，本研究欲藉以上論點找出影響車載中控介面的吸引力要素和特點，提供未來車載介面設計時之探討。 本研究旨在探討自用車駕駛對於車載中控介面設計之

情感意象，並以魅力工學為理論基礎進行分析。除了廣泛蒐集汽車雜誌、網路專業媒體與影片之評論，再透過專家之訪談後進行評價構造(Evaluation Grid Method)分析，歸納出汽車駕駛對於車載系統操作介面之基礎抽象感受以及與其相對應之設計特徵，以及其上位與下為之間的關係，並依據魅力工學理論基礎，並利用評價構造法(EGM)歸納出自用車載系統提供之操作介面對於駕駛之魅力因子。經由EGM之歸納決定了四項原始評價項目，包括【優異的視覺及觸覺】、【便利的】、【新穎的】和【易清潔整理】，並利用數量化一類進行分析，其結果證實均有良好的可信度。研究之結果可以作為未來設計師在設計車輛中控介面時的依據參考，並

能貢獻於人機互動、產品與交通工具設計等相關領域。

馬上就影響你我的生活：無人駕駛完整技術白皮書

為了解決車用導航更新的問題，作者劉少山,唐潔,吳雙,李力耘,焦加麟,鮑君威,王超,裴頌文,陳辰,鄒亮 這樣論述：

　　無人駕駛：可預見的未來   　　本書作者群是一個專業而高效的矽谷菁英團隊！有深厚的矽谷工程師背景，從工程師的角度出發，全面介紹無人駕駛技術的核心方向，包含環境感知、車載感測器、規劃控制，等等。書中有關無人駕駛的多個技術方向自成系統，針對每個方向中的核心內容討論系統的技術想法和解決方案，在很多重要的技術上列出頗具深度的細節範例。   　　這是一本誕生於工業界、從實用角度出發的無人駕駛圖書，將相當大地縮短開發者、同好及相關人士迅速切入、深入學習和投身於人工智慧無人駕駛這一熱點領域。   　　本書深入淺出地呈現無人駕駛這個複雜的系統。書中包含無人駕駛定位與感知演算法、無人駕駛決策與控制演算法

、深度學習在無人駕駛中的應用、無人駕駛系統、無人駕駛雲端平台、無人駕駛安全等章節，既巨觀地呈現無人駕駛技術的架構，又深入無人駕駛有關的每個技術點。   　　全書重點涵蓋： 　　●馬上就影響你我的黑科技，無人駕駛技術已經到來 　　●Uber、 Google、Tesla、百度都在拼的Level4無人駕駛技術 　　●解決都市交通、停車、塞車、污染、高齡化的重要技術 　　●無人駕駛最重要的技術 - 光達(LiDAR)介紹 　　●最強無人導航GPS及IMU的應用介紹 　　●電腦視覺、機器學習、強化學習、CNN在無人車技術的實作 　　●行為預測、行動決策等高階技術 　　●車聯網時代的車車、人車互聯技術 　

　●防止駭客及惡意攻擊的無人車系統 　　●使用SPARK和ROS的分散式無人車平台 　　●極高精地圖的產生   　　全書內容分為五部分。包括： 　　► 無人駕駛系統架構 　　► 無人駕駛中的感知定位技術模組 　　► 無人駕駛中的決策與控制技術模組 　　► 無人駕駛邊緣運算系統的技術點 　　► 無人駕駛雲端平台的技術點   　　適合讀者群：具Python程式設計基礎、想透過Python設計GUI應用程式，或在GUI應用程式中實現資料視覺化的讀者。                   本書特色   　　◎ 加州大學柏克萊分校博士、爾灣分校電腦博士、密西根大學電子工程碩士等技術專業作者群傾力打造

　　◎ 第一本無人駕駛技術書  

公共管線抽查及抽測作業精進之探討-以新北市為例

為了解決車用導航更新的問題，作者曾智揚 這樣論述：

隨著科技的快速發展、資訊爆發的時代，許多事物早已走向電子化數位化，進而提高便利性，對於地理資訊早已走向網路平台，已不像早期的紙本調閱那樣的不容易，因此對於網路平台資料庫的豐富性及品質上就需要確實的掌控，才能使得使用者信任度感受上不會有所疑慮。營建署在109年12月9日推動有關109年度「公共設施管線資料庫暨管理應用系統建置計畫推動重點事項」－確保管線圖資更新品質作業（案件抽查及抽測案）辦理成效，希望各縣市政府在110年針對各地區之圖資更新案件實施抽查及抽測作業，以確保各路權單位及管線單位圖資更新品質。因此本研究利用Google軟體進行110年新北市公共管線資料的圖資更新案件抽查及抽測成果進行

研究，故研究中使用Google軟體與抽查及抽測進行結合及應用，了解透過Google表單應用於抽查作業、Google Map應用於抽測作業及後續資料檢視之時間效益，能使抽查及抽測作業更加快速、明瞭及便利，也能以多人的方式同步進行，進而提高作業效率，此外也將抽查及抽測數據進行分析，以得知新北市106年至110年抽查之圖資品質及107年至110年抽測之圖資品質狀況，並整理出抽查及抽測之錯誤態樣分布及範例，且針對110年度第一類區間及111年度第二類區間，有重複時段之抽查及抽測進行分析。得知合格率在兩年中抽查及抽測有顯著提升，多數管線類別在抽查及抽測數據顯示都有顯著上升的趨勢，抽查合格率從73.0%提

升到88.0%，整體合格率提升了15.0%；抽測合格率從62.5%提升到80.5%，整體合格率提升了18.0%，故整體圖資品質是有進步的，進而可供新北市政府公共管線資料管理系統維護及各縣市機關相關單位之參考，使公共管線資料庫品質能夠更完善。