基于深度学习的自动驾驶车辆运动规划研究

作     者：王国辉 杨波 王春阳 WANG Guo-hui;YANG Bo;WANG Chun-yang

作者机构：长春理工大学电子信息工程学院长春130022 长春理工大学人工智能学院长春130022 

基　　金：国防基础研究基金项目(JCKY2016411C006) 

出 版 物：《长春理工大学学报（自然科学版）》 (Journal of Changchun University of Science and Technology(Natural Science Edition))

年 卷 期：2020年第43卷第2期

页      码：94-98页

摘      要：针对交通状况的复杂性和边缘情况的不确定性,很难设计一个通用的自动驾驶车辆运动规划系统,采用深度学习的方法,提出了一个时空LSTM(长短期记忆网络)的运动规划模型,它能够根据提取的时空信息产生实时处理。该模型有三个主要结构,依次完成,基于Conv-LSTM(卷积长短期记忆网络)提取连续图像数据的隐藏特征。然后,基于3D-CNN(3D卷积神经网络)提取多帧特征信息中的时空信息以及FCNN(全连接神经网络)构建车辆自动转向角的控制模型。最后,对提出的LSTM时空网络模型方法和经典方法在数据集上进行性能评估。实验结果表明,该方法能够为自动驾驶车辆生成实时鲁棒准确的视觉运动规划,可以达到99%的准确率。

主 题 词：运动规划 LSTM CNN FCNN 自动驾驶车辆 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

馆 藏 号：203925031...