基于深度学习的大学生无人驾驶方程式赛车循迹控制研究

• 作者: 丁慧祥 吴海峰 温卫刚 谢钊 谷贺 黄鹤
• 来源期刊: 汽车实用技术
• 学科: 交通运输
• 关键词: 智能汽车 深度学习 无人驾驶 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（13）
• 所属期刊栏目: 智能网联汽车
• 页码范围: 32-34
• 页数: 3页
• 分类号: U471.15
• 字数: 2054字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16638/j.cnki.1671-7988.2019.13.012

摘要

大学生无人驾驶方程式大赛(FSAC)是一项旨在吸引更多的优秀青年投身于新技术造车领域的比赛.赛车在电动方程式赛车基础上增加了摄像头、激光雷达、等传感器,并通过制动和转向系统的改装,进行赛道循迹控制.传统方法基于图像处理技术,很难通过拟合中心线的方式进行跟踪控制,为此提出基于深度学习的端对端循迹控制方法,首先对图像数据采集及驾驶模拟器驾驶数据的收集,提出采用端对端CNN网络进行训练,并最终在硬件环台架上验证了所提出方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴海峰	合肥工业大学汽车与交通工程学院	5	11	2.0	3.0
2	黄鹤	合肥工业大学汽车与交通工程学院	32	260	9.0	15.0
3	谷贺	合肥工业大学汽车与交通工程学院	1	0	0.0	0.0
4	谢钊	合肥工业大学汽车与交通工程学院	1	0	0.0	0.0
5	丁慧祥	合肥工业大学汽车与交通工程学院	1	0	0.0	0.0
6	温卫刚	合肥工业大学汽车与交通工程学院	1	0	0.0	0.0