據(jù)外媒報道,美國喬治亞理工學院(Georgia Institute of Technology)的一組研究人員提出了一個創(chuàng)新框架,利用車輪速度傳感器、慣性測量單元(IMU)傳感器以及單目攝像頭進行攻擊性駕駛。據(jù)研究人員所說,該框架結合了深度學習道路檢測、模型預測控制(MPC)以及粒子濾波。據(jù)報道,該框架有望實現(xiàn)經(jīng)濟高效且強大的自動駕駛。
由于了解自動駕駛極端性已經(jīng)變得越來越重要,研究人員直接選擇了攻擊性駕駛,這是了解避免碰撞以及自動駕駛所需安全措施的一個很好的因素。
攻擊性駕駛行為指的是汽車超速行駛或是側傾角過大,就像很多汽車拉力賽中車輛的表現(xiàn)一樣。在更早期的研究中,研究人們使用高質量全球定位系統(tǒng)(GPS)在全球位置中預測攻擊性駕駛。但是該方法有許多限制,如需要高成本的傳感器而且有些地方?jīng)]有覆蓋GPS。
為了克服上述局限性因素,研究小組使用了基于視覺的駕駛解決方案,該方案基于單目攝像頭圖像,并使用基于模型預測控制數(shù)據(jù),產(chǎn)生了前景很好的結果。但是,單獨評估每個輸入框架導致了學習困難。安裝載汽車上的攝像頭受限于視野、位置較低,很難在高速下捕捉高質量圖片。但是,在最近的研究中,該團隊利用基于視頻深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型(LSTM)生成了圖像。
(責編:李碩)
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