【摘 要】
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基于深度学习的端到端自动驾驶有着简洁高效的优势,尤其在车道保持上有着良好表现,但是面临路况复杂时存在极大的不稳定性,表现为车辆偏离车道现象。针对此问题,文章首先在虚
【机 构】
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广州汽车集团股份有限公司汽车工程研究院
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基于深度学习的端到端自动驾驶有着简洁高效的优势,尤其在车道保持上有着良好表现,但是面临路况复杂时存在极大的不稳定性,表现为车辆偏离车道现象。针对此问题,文章首先在虚拟环境下利用神经网络可视化方法分析了车道偏离的原因,然后在方法上将方向盘转角序列作为神经网络输入,同时根据车道线检测的方法求出车辆所在车道的面积作为辅助任务。文末分析对比了文章方法和递归神经网络(RNN,LSTM)方法在平稳性上的差异,最后通过虚拟实验和实车实验验证文章中的方法的有效性。结果表明,本文中的方法能有效改善车辆行驶平稳性问题,和LS
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技