เนื่องด้วยในปัจจุบันการทำให้อุปกรณ์

เนื่องด้วยในปัจจุบันการทำให้อุปกรณ์ หรือสิ่งของ สามารถทำงานได้เองอัตโนมัติ เป็นสิ่งที่แพร่หลาย และนิยมมากในยุคแห่งเทคโนโลยีสมัยใหม่ รวมถึงการทำให้รถยนต์สามารถขับเคลื่อนได้เองอัตโนมัติ ก็เป็นสิ่งที่กำลังเป็นที่นิยมในปัจจุบัน ทั้งนี้เราจึงสนใจที่จะสร้างรถยนต์ต้นแบบให้ขับเคลื่อนเองได้อัตโนมัติ โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อเป็นแนวทางในการพัฒนาให้สามารถเป็นรถยนต์ขนาดใหญ่ที่ใช้งานได้จริง การทดลองในโครงการนี้เราใช้รถยนต์บังคับมาเป็นตัวทดลอง โดยการเชื่อมต่อกับแผงประมวลผล (Raspberry Pi) ที่ใช้ในการประมวลผลคำสั่ง และควบคุมการขับเคลื่อนของรถยนต์ต้นแบบให้ขับเคลื่อนเองได้อัตโนมัติ ซึ่งเราได้ใช้ Deep neural network อัลกอลิทึมมาแก้ไขปัญหา ในการทดลองเราจะจำลองแผนที่เมืองจำลองขึ้นมาเพื่อให้รถยนต์ต้นแบบขับเคลื่อน โดยผลการทดลองแสดงให้เห็นได้ว่ารถยนต์ต้นแบบสามารถขับเคลื่อนได้เองอัตโนมัติ หลบหลีกสิ่งกีดขวาง และตรวจจับป้ายเพื่อหยุดการเดินรถ ซึ่งให้ค่าความถูกต้องอยู่ที่ 80 เปอร์เซ็นต์ จากผลการทดลองถึงแม้จะมีความแม่นยำที่สูงแต่ก็สามารถเกิดความผิดพลาดได้ซึ่งอาจเกิดจากสภาพแวดล้อมในขณะที่รถยนต์ต้นแบบทำการขับเคลื่อน

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 1:

Because the current device or can work automatically as, and very popular in the era of modern technology, including making the car can be driven manually, automatically, it is something that is becoming popular nowadays. This is why we are interested in creating a prototype car, driven itself. The objective is to guide the development, can be a large car that actually works. In this project we use a car forced the experiment. By connecting the Panel processing (Raspberry Pi) used in the processing of the command and control of car-driving template driven automated themselves. Where we have used neural network algorithm Deep came to fix the problem. In the experiment, we will simulate a simulated city map, so the template-driven cars. By results of the experiment demonstrated that a prototype can be driven automatically. Dodge the obstacles and detect signs of bus stops, which allows an accuracy value of 80 percent from the experimental results, even with high accuracy, but they can also make mistakes, which might be caused by the environment, while doing a prototype cars powered.

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 2:

The current device or things can work automatically. Is widespread And very popular in the era of technology. The cars can be driven automatically. It is becoming popular nowadays. However, we are interested in creating a prototype vehicle to propel itself automatically. It is intended to guide the development of a large automobile could actually works. In this project, we were forced to use the car as an experiment. By connecting to the panel processing (Raspberry Pi) is used to process orders. And control the driving of prototype cars that drive themselves automatically. We have been using Deep neural network algorithm to Al Gore, the issue. In the experiment, we simulated modeled city maps to make the concept car powered. The results showed that the prototype vehicle can be driven automatically. Obstacle Avoidance And detect signs to stop the bus. Which provides accuracy at 80 percent of the results, even with high accuracy, but it can crash, which may be caused by the environment while driving your car prototype.

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 3:

Because of the current equipment, or things can work automatically, it is very widespread, and very popular in the era of modern technology. The car can be driven automatically. It is what is popular nowadays. However, we are interested to build a car model for powered itself automatically. Objective to approach the development of can be a large vehicle actually works. Experiments in this project, we used the car to come into force testing. By connecting with a panel processing (Raspberry Pi) used in processing the order. The control and driving of cars powered by model for automatic, which we have used Deep neural network algorithm and application problems. In the experiment, we simulate the map model city for car prototype driven. The result of the experiment shows that the prototype can propel the car automatically. To avoid obstructions and detect signs to stop walking car. Which yields the accuracy in 80 percent. From the experimental results, even if there is a high accuracy but it can crash, which may have caused the environment as the car prototype was powered.