隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,其在計(jì)算機(jī)視覺方面取得了令人矚目的成果,而基于計(jì)算機(jī)視覺的端到端自動(dòng)駕駛技術(shù)也得到了長足進(jìn)步。一般的端到端自動(dòng)駕駛方法僅僅預(yù)測當(dāng)前時(shí)刻的轉(zhuǎn)向角,難以完成車輛的橫縱向控制,或者是同時(shí)預(yù)測轉(zhuǎn)向角與車速,且未很好的映射,導(dǎo)致預(yù)測準(zhǔn)確率不如單目標(biāo)的映射,且工況常常是在一些人和車較少的簡單場景,缺少對(duì)于城市其他工況的研究。針對(duì)這類問題,本文選取了幾個(gè)典型的城市工況進(jìn)行研究,提出了一種融合圖像去噪模型的雙目標(biāo)端到端自動(dòng)駕駛模型,能夠較為準(zhǔn)確的同時(shí)預(yù)測方向盤轉(zhuǎn)角與車速。主要工作如下:（1）傳統(tǒng)的端到端自動(dòng)駕駛方法幾乎不對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行增強(qiáng),特別是圖像數(shù)據(jù),而隨著圖像設(shè)備成本的降低,成像質(zhì)量必定下降,針對(duì)這一問題,本文將生成對(duì)抗式網(wǎng)絡(luò)（GAN,Generative Adversarial Networks）加入到幾種傳統(tǒng)端到端自動(dòng)駕駛模型中,將圖像去噪作為模型的子任務(wù),并且通過實(shí)車測試集驗(yàn)證融入圖像去噪模型后的端到端自動(dòng)駕駛模型預(yù)測性能的提升;（2）傳統(tǒng)端到端自動(dòng)駕駛對(duì)于車輛行為信息并沒有很好的利用及映射,導(dǎo)致預(yù)測的準(zhǔn)確性不高,針對(duì)這一問題,本文將車輛行為信息（車速與方向盤轉(zhuǎn)角）加入到... 

【文章來源】：重慶理工大學(xué)重慶市

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

卡耐基梅隆大學(xué)研制的Navlab1

特斯拉Autopilot

谷歌Waymo

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]基于流場的車輛換道軌跡規(guī)劃方法[D]. 王玥.燕山大學(xué) 2016
[2]基于車車通信的多車協(xié)同自動(dòng)換道控制策略研究[D]. 楊剛.清華大學(xué) 2016
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本文編號(hào)：3395758