發(fā)布時間：2022-12-24 00:41

　　作為未來汽車工業(yè)的發(fā)展方向,智能駕駛是必然趨勢。汽車的駕駛與人工智能的結(jié)合越來越緊密,在感知層面對環(huán)境進行分類、目標(biāo)檢測、語義分割等是結(jié)合的主要運用,在算法運用部分從機器學(xué)習(xí)到深度學(xué)習(xí)發(fā)生了巨大的變遷。從傳統(tǒng)的HOG和SVM、SIFT等到深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸循環(huán)網(wǎng)絡(luò)等,因為深度學(xué)習(xí)帶來可見的效果,被廣泛運用在自動駕駛的環(huán)境感知層面�；谏疃葘W(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上通過將交通擁堵時的車輛低速運動狀態(tài)抽象為跟馳模型（Car Following Model）,在樹莓派硬件基礎(chǔ)上,通過一系列的數(shù)據(jù)采集,網(wǎng)絡(luò)模型搭建,實體模型搭建,訓(xùn)練調(diào)優(yōu),設(shè)計和構(gòu)建自動跟馳駕駛框架,為車輛在單車道擁堵的路況上提供了一種有條件的自動駕駛思路。主要實現(xiàn)車輛的自適應(yīng)巡航、對交通信號的識別處理,對車輛的識別以及自適應(yīng)跟馳三個功能。運用端到端的感知到控制策略,設(shè)計搭建了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過記錄操作者的序列,訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型,直接輸出對車輛的控制,作為一級控制策略,實現(xiàn)了車輛的自適應(yīng)巡航。在DarknetYolov3目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上模擬車輛在城市交通運行的環(huán)境,通過對模型的Finetune重新訓(xùn)練,設(shè)計實... 

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文研究內(nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
2 相關(guān)技術(shù)概述
    2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.2 端到端控制
    2.3 車頭時距模型(Time Headway)
    2.4 Yolov3-Tiny(You only look once)實時目標(biāo)檢測
    2.5 本章小結(jié)
3 端到端跟馳模型的設(shè)計
    3.0 模型結(jié)構(gòu)設(shè)計
    3.1 硬件層設(shè)計
    3.2 數(shù)據(jù)集采集
    3.3 End-to-End CNN結(jié)構(gòu)設(shè)計
    3.4 二級感知控制設(shè)計
    3.5 本章小結(jié)
4 智能駕駛模型的實現(xiàn)與測試
    4.1 硬件模塊實現(xiàn)
    4.2 軟件核心模塊實現(xiàn)
    4.3 訓(xùn)練與結(jié)果可視化
    4.4 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3725711