基于开关式深度神经网络的拟人化自动驾驶决策算法

作     者：王玉龙 裴锋 刘文如 闫春香 周卫林 李智 WANG Yulong;PEI Feng;LIU Wenru;YAN Chunxiang;ZHOU Weilin;LI Zhi

作者机构：广州汽车集团股份有限公司汽车工程研究院广州510641 湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室长沙410082 

基　　金：湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室开放基金(31825011) 

出 版 物：《中国机械工程》 (China Mechanical Engineering)

年 卷 期：2021年第32卷第6期

页      码：689-696页

摘      要：基于深度神经网络的拟人化自动驾驶为复杂环境下的高级自动驾驶提供了新的思路,但网络的封闭性会导致上层驾驶指令很难进入网络,为此,设计了一种开关式深度神经网络,该网络由卷积神经网络层和长短期记忆网络层组成,在两个子网络间嵌入了具有开关性质的特征选择层,并通过不同的驾驶指令选择激活不同的特征分支,从而完成了相应的驾驶任务。实车测试结果表明,开关式深度神经网络不会显著增加模型的推理时间,同时该网络实现了根据输入的不同驾驶指令完成车辆在路口的左转、右转、直行和绕障行为。

主 题 词：开关式深度神经网络 拟人化 自动驾驶 决策算法 

学科分类：08[工学] 082304[082304] 080204[080204] 0802[工学-机械学] 0801[工学-力学类] 0823[工学-农业工程类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1004-132X.2021.06.008

馆 藏 号：203102613...