基于深度学习的端到端自动驾驶方法研究

刘福国; 朱孟茹; 孙德荣

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基于深度学习的端到端自动驾驶方法研究

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对自动驾驶为整体的系统展开研究,基于卷积神经网络(CNN)构建端到端的自动驾驶系统.实验发现图像序列能够增强转向角预测性能,采用3帧RGB图像作为模型输入的方式相比传统的单流CNN模型预测精度得到显著提高.将时间信息引入端到端自动驾驶系统,提出双流CNN结构,将时空信息有效组合,引导神经网络通过归纳传递发现短期的时间依赖性.同时基于树莓派平台设计了一种微缩智能车,以此验证在实际应用中端到端自动驾驶算法是否具有有效性.

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来源
《数学的实践与认识》 |2021年第13期|148-156|共9页
作者
刘福国; 朱孟茹; 孙德荣;
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作者单位

昌吉学院数学系;

新疆昌吉831100;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电气设备及附件;
关键词
端到端自动驾驶; 双流CNN; 微缩智能车;

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