基于深度学习的无人小车树莓派实现

• 作者: 姜金华 张希靓 文静 曹建清 王泓清 秦琴
• 来源期刊: 中国体视学与图像分析
• 学科: 工学
• 关键词: 树莓派 深度学习 无人驾驶小车
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 仿真与虚拟现实
• 页码范围: 216-224
• 页数: 9页
• 分类号: TP311.52|TP212.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.13505/j.1007-1482.2019.24.03.005

摘要

本文以无人驾驶小车为例,重点介绍了如何将深度学习技术在树莓派上实现.无人驾驶小车可以分为感知和决策两个部分,树莓派对电机的控制实现小车的决策部分;通过摄像头采集的视频对小车进行训练,让其具有感知功能,并通过测试,实现其感知部分.由于树莓派的算力有限,几乎无法搭载经典的网络结构,因此需要设计了几个简单的卷积网络,并对这些网络的性能进行对比,最后选择了一个网络作为实现的网络结构.本文的创新之处在于将深度学习技术落地.由于未见过其他文献有类似的想法实现,本文首先将深度学习技术在树莓派上实现,并成功应用于无人驾驶小车.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	秦琴		22	65	5.0	7.0
2	曹建清		14	30	3.0	5.0
3	张希靓		4	0	0.0	0.0
4	姜金华		3	0	0.0	0.0
5	王泓清		2	0	0.0	0.0
6	文静		1	0	0.0	0.0