基于图像分类的无人驾驶系统分析及实验应用

• 作者: 刘高华 段嘉利 李宏跃 李昌禄 刘鑫祺 李鹏飞
• 来源期刊: 实验室科学
• 关键词: 图像分类 神经网络 无人驾驶
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 实验研究|Experiment research
• 页码范围: 7-11
• 页数: 5页
• 分类号: TP751
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4305.2021.02.003

摘要

针对无人驾驶系统实验只能仿真的问题,提出利用浅层全连接网络训练三分类器模型控制无人车驾驶实验.说明神经网络模型原理,详细分析全连接网络训练三分类器过程,重点说明提出用布尔代数表示分类器,分析与验证低仰角采集赛道信息有效,最后对训练的三分类模型进行验证,结合无人车的实验表明,该模型能够实现实时无人驾驶.图像分类的算法为训练后的浅层全连接神经网络,系统实现无人车在前进、 左转、 右转三个方向上的自主行驶.