中间部分是负责障物检测和识别分类的定位感知层，最右边的部分是路径规划和执行层。这张图是传感器的介绍，左边的激光雷达、摄像头和毫米波雷达这个传感器主要是用于感知物体，而右边GPS、IMU和Encoder（编码器）这些主要是用于定位。激光雷达、摄像头和毫米波雷达各有优缺点。激光雷达能够获取高清的维环境感知的信息，但是价格比较昂贵。

（）混合式值编码器混合式值编码器，它输出两组信息：一组信息用于检测磁极位置，带有信息功能；另一组则同增量式编码器的输出信息。它广泛应用于数控机床、回转台、伺服传动、机器人、雷达、目标测定等需要检测角度的装置和设备中。的使用性能，在角度测量、位移测量时抗干扰能力很强，并具有稳定可靠的输出脉冲信号，且该脉冲信号经计数后可得到被测量的数字信号。因此，我们在研制汽车驾驶模拟器时，对方向盘旋转角度的测量选用EPC755A光电编码器作为传感器，其输出电路选用集电极开路型，输出分辨率选用360个脉冲/圈，考虑到汽车方向盘转动是双向的，既可顺时针旋转，也可逆时针旋转，需要对编码器的输出信号鉴相后才能计数。

中间部分是负责障物检测和识别分类的定位感知层，最右边的部分是路径规划和执行层。这张图是传感器的介绍，左边的激光雷达、摄像头和毫米波雷达这个传感器主要是用于感知物体，而右边GPS、IMU和Encoder（编码器）这些主要是用于定位。

中间部分是负责障物检测和识别分类的定位感知层，最右边的部分是路径规划和执行层。这张图是传感器的介绍，左边的激光雷达、摄像头和毫米波雷达这个传感器主要是用于感知物体，而右边GPS、IMU和Encoder（编码器）这些主要是用于定位。

将其连接到softmax分类器进行微调训练，并输出电能质量扰动事件分类结果。训练后，将保存编码器模型，并丢弃解码器。通常将它们作为尝试重新创建输入的更广泛模型的一部分进行培训。让我们探讨如何针对回归预测建模问题开发用于特征提取的自动编码器。以学习回归预测建模问题的输入特征的压缩表示。让我们定义一个回归预测建模问题。该模型将几乎完美地学习并旨在确认我们的模型已正确实现。我们将使用功能性API定义模型。该隐藏层具有与批处理归一化和ReLU激活的输入数据相同数量的节点。