卷积神经网络行为克隆方法在无人车上的研究

摘要：

为了减少智能车在特定环境下无人驾驶的成本,设计一套卷积神经网络行为克隆方法的无人驾驶系统.该系统模仿人类学习的过程,通过卷积神经网络预测车辆状态方法实现无人驾驶.采用普通的视觉传感器获取环境信息.先研究卷积神经网络行为克隆方法,并搭建基于Linux系统的树莓派智能小车,设计2组实验验证该方法的准确性.该方法已成功地应用于首届"DIY Robocars KuaiKai"无人驾驶全球挑战赛小车组,结果表明卷积神经网络行为克隆方法可以实现特定环境下的无人驾驶.

关键词：卷积神经网络、行为克隆、无人驾驶、智能小车、树莓派、视觉传感器

所属期刊栏目：42

分类号：TN711-34;TP301.6(基本电子电路)

资助基金：黔科合支撑[2017]2027,[2018]2168;黔科合平台人才[2017]5630

在线出版日期：2019-12-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：178-182