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新駕考全套教程：輕鬆學車考駕照(第四版)

為了解決90度倒車入庫的問題，作者 這樣論述：

《新駕考全套教程——輕鬆學車考駕照》（第四版）嚴格按照《機動車駕駛人考試內容與方法》（GA 1026-2017）和2022年4月1日開始實施的《機動車駕駛證申領和使用規定》（公安部令第162號）的要求進行編寫，詳細介紹了學習機動車駕駛技術和考取機動車駕駛證的相關知識。內容包括學車考證須知、汽車駕駛入門、科目一（道路交通安全法律、法規和相關知識）考試、科目二（場地駕駛技能）考試、科目三（道路駕駛技能）考試、科目四（安全文明駕駛常識）考試及全套理論考試題庫。 本書圖文並茂，形象直觀，由淺入深，語言精練，通俗易懂，實用性強，適用於報考C類機動車駕駛證的人員閱讀，對其他類別駕考人

員也有一定的參考價值。

90度倒車入庫進入發燒排行的影片

車輛平行停車及倒車入庫之路徑規劃

為了解決90度倒車入庫的問題，作者王文志 這樣論述：

車輛防碰撞路徑規劃是利用演算法計算出一條車輛可實際行走，同時滿足車輛物理限制以及並不與障礙物產生碰撞的可行路線。最早的防碰撞理論可追溯至七零年代，但主要探討的是機械手臂運動軌跡與障礙物的干涉討論，因此衍生出Visibility Graph和Potential Field等基本理論。而這些後來也成為車輛防撞路徑規劃的重要背景，但上述理論大都未考慮到工具機或車輛運動上的限制，這也是此篇論文所會討探部份。同時路線的數學式選擇也是另一問題，現在大多使用弧線弧(Arc and Line and Arc)方法，但這數學式並不符合車輛運動的連續性，因此我們是利用貝茲曲線(Bezier Curve)來描述軌

跡。接著利用最佳化方法求解。最短的路徑總長為目標函數，以及其他限制式。由於路徑規劃每個瞬間都列入計算，計算量會相當龐大，因此加入掃瞄體的概念，使得計算量大幅下降。除了建立演算系統外，同時分析車輛的轉向機構，在簡化部份車體設計的情形，自製簡易的模型車做為驗證參考，並且利用輸入的電子訊號驅動馬達表示方向盤動作，測試所求路徑是否可行。

150cm Life 2(贈品版)

為了解決90度倒車入庫的問題，作者高木直子 這樣論述：

＼慶祝熱銷 限量筆記贈品版／ 限量筆記本：特殊橫式裝訂／空白內頁／64頁100磅道林紙／厚實細膩、書寫滑順   　　送給曾經150公分與現在150公分的你！！ 　　我的身高依舊，沒有變高也沒有變矮，天天過著150cm的生活！ 　　150cm最新笑點直擊，讓你變得超「高」興！   　　依然只有150cm，進入游泳池只敢停在130公分處； 　　依然只有150cm，開車椅背一定要保持90度直角； 　　依然只有150cm，看牙總被醫師說：再坐上來一點、再坐上來一點 　　依然只有150cm…… 　　不能改變身高，就改變心情吧！ 　　高木直子的《150cm Life 2》 　　消除你的高壓力，讓你開心

一整天！   本書特色   　　在書店裡……拿不到…… 　　在寵物店裡……看不到……   讀者五顆星好評推薦   　　「書中有許多故事都與自己有共鳴，即使是不曾發生的故事也很有趣！」______毛毛 　　「把我不曾用言語說明的滋味表達出來，用輕鬆的圖文方式呈現，實在是一本博君一笑的好書！」______小晏子 　　「每個身高都有自己的故事，從她的書體驗到另一種不同的生活。」______拉拉星 　　「好笑之餘，又覺得窩心，值得推薦給高個子的人看看喔^^」______Neko

在稀疏模糊規則庫系統中作模糊內插推理之新方法

為了解決90度倒車入庫的問題，作者張昱銓 這樣論述：

在模糊規則庫系統中，模糊內插推理是一個很重要的研究課題。模糊內插推理不但可以克服稀疏模糊規則庫系統產生不合理推理結論之缺點，更可以幫助簡化模糊規則庫系統之複雜度。在本論文中，我們根據Type-1模糊集合及區間Type-2模糊集合在稀疏模糊規則庫系統中提出五個新方法以作模糊內插推理。在本論文的第一個方法中，我們根據Type-1模糊集合之面積比例關係提出一個新的模糊內插推理方法。結果顯示我們所提之方法比目前已存在之方法更具有彈性且產生更合理之模糊內插推理結果。在本論文的第二個方法中，我們以模糊分群技術及模糊內插推理技術為基礎提出一個新的模糊預測方法以多變數模糊預測問題，其中我們應用我們所提之方法

以處理溫度預測問題及台灣股價加權指數之預測問題，我們所提之方法比目前已存在之模糊預測方法具有更高的預測準確率。在本論文的第三個方法中，我們根據Type-1模糊集合之模糊比例關係及遺傳演算法提出一個新的加權模糊內插推理方法，我們所提之方法可以處理模糊規則具有不同權重之前提變數的模糊內插推理，且可以處理以多邊形模糊集合及鐘形模糊集合為基礎之模糊內插推理。我們也根據遺傳演算法提出一個自動權重學習方法。我們並應用我們所提之模糊內插推理方法及自動權重學習方法於自動倒車入庫問題、多變數非線性回歸問題及時間序列預測問題。根據統計分析之實驗結果，我們所提之方法比目前已存在之方法具有更高的準確率。在本論文的第四

個方法中，我們根據區間Type-2模糊集合之模糊度提出一個新的模糊內插推理方法，此方法可以處理以區間Type-2多邊形模糊集合及區間Type-2鐘形模糊集合為基礎之模糊內插推理。對於不同之觀察模糊集合，我們所提之方法可以產生不同之結論模糊集合。實驗結果顯示我們所提的方法比目前已存在之方法具有更合理的模糊內插推理結果。在本論文的第五個方法中，我們提出一個可以處理區間Type-2高斯模糊集合之模糊內插推理新方法，我們也根據遺傳演算法提出一個區間Type-2高斯歸屬函數自動學習方法。我們並應用我們所提之方法處理多變數非線性回歸問題及時間序列預測問題，實驗結果顯示我們所提之方法得到比目前已存在之方法具

有更高的預測準確率。