【摘 要】
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针对目前无人驾驶的避障环节中,现有方法对障碍物位置信息处理过慢、及时性差,导致无人驾驶避障反应过慢或过急引起汽车失衡或失控的问题,设计了一种基于卷积神经网络的无人
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针对目前无人驾驶的避障环节中,现有方法对障碍物位置信息处理过慢、及时性差,导致无人驾驶避障反应过慢或过急引起汽车失衡或失控的问题,设计了一种基于卷积神经网络的无人车避障方法。利用卷积神经网络计算分析层级多的特点,实时的障碍位置等信息在经过计算处理后,再一层一层地计算到输出时不会遗失初始信息,达到信息的完整性和实时性,确保控制精度。
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