自动驾驶环境感知多任务去耦-融合算法

自动驾驶车辆在行驶过程中,需要对行人和车辆同时完成目标检测、实例分割和目标跟踪三个任务。提出一种基于深度学习的环境感知模型同时对三个任务进行多任务学习。首先,通过卷积神经网络对连续帧图像提取时空特征;然后,通过注意力机制对时空特征进行去耦再融合,充分利用任务间的相关性,实现不同任务对时空特征的差异化选择;最后,为平衡不同任务间的学习速率,使用动态加权平均的方式对模型进行训练。在KITTI数据集上的实验结果表明,所提模型在目标检测方面,比CenterTrack模型F1得分提高了0.6个百分点;在目标跟踪方面,比TraDeS(Track to Detect and Segment)模型多目标跟踪精度(MOTA)提高了0.7个百分点;在实例分割方面,比SOLOv2(Segmenting Objects by LOcations version 2)模型AP_(50)和AP_(75)分别提高了7.4和3.9个百分点。

基于激光雷达点云和视觉特征的汽车自动驾驶环境感知与目标检测

本文讨论了激光雷达点云与视觉特征在汽车自动驾驶中的应用以及融合优势。本文首先介绍了激光雷达点云和视觉特征的特点、优势和应用,探讨了激光雷达点云与视觉特征的融合优势;其次介绍了激光雷达点云与视觉特征的融合目标检测与跟踪方法,在实验方法综述中讨论了实验设置、数据收集、标注与验证、数据处理与分析等内容;最后说明了实验结果与性能评估的方法和指标。

自动驾驶汽车环境感知与传感器融合技术

探究了自动驾驶汽车在环境感知与传感器融合领域的核心技术。全面概述了环境感知技术,并对该技术在障碍物检测与避障、车道保持与跟踪、交通信号识别与遵守、行人识别与保护等多项实践中的应用进行了详细阐述。通过对这些技术的深入研究和应用,可为自动驾驶技术的进一步发展奠定坚实的基础,推动其在实际场景中的广泛应用。

自动驾驶环境感知系统研究

未来,汽车朝着电动化、智能化、网联化发展,自动驾驶是汽车产业与物联网、人工智能、计算机等新一代信息技术深度融合的产物,也是各国争抢的战略制高点。环境感知系统是实现自动驾驶的基础,本文主要对环境感知系统的传感器类型、特点、原理等进行阐述。

一种自动驾驶车的环境感知系统

我们提出了一种自动驾驶车辆环境感知方案,此方案支持车辆在特定路况的自动驾驶功能,方案中采用毫米波雷达实现障碍物距离、速度及方位探测;采用摄像头实现车道线及车辆识别;应用激光雷达实现道路边沿及其他障碍物目标探测,通过超声波雷达感知车辆近距离目标,通过GPS/IMU实现车辆的精准定位,此方案通过实车验证,满足实际自动驾驶环境感知应用需求。

面向自动驾驶的驾驶环境视觉感知复杂度量化评估方法

为优选自动驾驶汽车开放测试、示范道路并支撑其驾驶环境的优化,提出面向自动驾驶的驾驶环境视觉感知复杂度量化评估方法。以百度街景地图作为驾驶环境数据源,运用脚本文件以及截图工具PicPick搭建自动化街景图像数据提取平台,并在不同区域、不同道路等级下采集上海市50条典型道路的驾驶环境数据;从行人、交通标志、交通标线、红绿灯、车辆5方面出发,构建驾驶环境要素感知平台,并开展感知精度的量化评估;在单要素感知准确率的基础上,采用熵权法确定多维感知要素权重,计算各道路综合感知准确率,并应用轮廓系数法与K-means++聚类算法进行视觉感知复杂度分级。结果表明,上海市典型道路的驾驶环境视觉感知复杂度分为三级,大部分道路的视觉感知复杂度属于2级;对比不同等级道路发现,支路的视觉感知复杂度总体上低于主干路。

考虑驾驶人交通环境感知的车辆安全势场及跟驰行为建模

安全势场能够描述车辆驾驶过程中周围安全风险的空间分布。针对既有模型重点关注车辆自身运动状态而忽视驾驶人环境感知信息的问题,围绕车辆安全势场模型改进以及其在跟驰模型中的应用展开研究。引入相对状态影响因子和道路交通状态影响因子对既有模型进行改进,强化车辆间相对速度和所处道路交通状态对行车安全性的影响;利用车型系数对实际空间的距离进行修正,研究多车型混合环境下车型差异对行车安全性的影响;利用感知安全势场将前车运动状态与后车跟驰行为建立联系,得到基于感知安全势场的车辆跟驰模型;采用遗传算法对本文所建模型和智能驾驶人跟驰模型、安全势场跟驰模型进行标定。结果表明,上述3个模型在测试集上的均方根误差分别为6.124、8.515、7.248,证明该模型误差最小,能够更为精确地描述车辆跟驰行为。研究成果能为行车安全风险评估和车辆驾驶行为决策提供理论依据。

贵阳自动驾驶公交车环境感知系统设计及测试研究

基于城市公共交通具有线路固定、需停靠站等特点,本文研究设计了贵阳自动驾驶公交车智能驾驶系统,并对自动驾驶系统的总体结构及各主要关联对象的功能进行了分析。文章重点研究了车辆环境感知系统,对系统主要硬件设备,工控机工作控制流程,以及对车道、行人、车辆、交通信号灯、标志牌及停靠车站的检测方式进行了研究。系统于2018年8月14日开始在贵阳市贵安新区进行测试,结果显示,系统各项目检测成功率高达90%以上,大部分指标检测成功率高达98%,总体满足智能驾驶公交车的预定要求。

关于AI大模型在自动驾驶中的应用研究

随着人工智能技术的不断进步,AI大模型已经成为自动驾驶系统不可或缺的组成部分。这些模型通过提供先进的感知、决策支持、精确的控制执行以及高效的异常处理机制,显著提升了自动驾驶汽车的安全性和运行效率。本文综合分析了AI大模型在自动驾驶中的核心应用,包括利用深度学习进行环境感知,使用强化学习优化决策过程,以及通过神经网络实现车辆的实时动态控制。同时,本文还探讨了AI大模型面临的主要挑战,如数据质量、模型泛化能力及安全性问题,并对未来的研究方向提出了展望,强调了继续提升AI模型性能、确保系统可靠性以及促进技术普及的重要性。

浅谈自动驾驶汽车环境感知系统在冬季面临的挑战

我国北方具有四季分明的特征,冬季寒冷漫长且常伴有降雪,导致路面有积雪、结冰等情况,这些复杂的自然环境对自动驾驶汽车的行驶安全提出了严苛的挑战。文章总结了冬季环境对自动驾驶汽车环境感知系统的影响,并对后续研究提出建议。

自动驾驶汽车环境感知系统传感器技术现状及发展趋势

自动驾驶汽车是近年来汽车领域的发展趋势,是先进技术的发展方向。与其相关的技术层出不穷,日新月异。本文介绍了自动驾驶汽车环境感知系统的组成和工作方式,重点阐述了各种主要的传感器的工作原理、技术参数、技术类型、产品的应用方向等。同时对不同类型的传感器的性能指标、优缺点及应用方向等做了详细的对比。

自动驾驶汽车环境感知系统的研究

为了实现汽车的自动驾驶,需要多个系统协作,其中环境感知系统是基础,该系统必须保证传感器识别技术的准确性、清晰性、鲁棒性以及满足成本要求。文中介绍了自动驾驶汽车的环境感知系统的组成、原理,并分析不同传感器的应用技术,以及对未来自动驾驶汽车环境感知系统的展望。

自动驾驶汽车环境感知传感器研究

近年来,自动驾驶技术作为智能网联汽车的重要组成部分,成为热点话题。环境感知系统是自动驾驶汽车的感官神经,扮演着“眼睛”的角色。文章通过查阅相关文献,结合当前研究热点,对自动驾驶汽车系统组成做简要介绍,同时对其环境感知系统所使用传感器的种类、工作原理、应用场景等方面做了系统介绍,对不同传感器进行对比分析并提出建议。通过介绍,能够帮助读者对自动驾驶汽车环境感知系统有初步了解,同时对相关技术人员给予一定指导。

基于深度学习的自动驾驶环境感知技术研究

自动驾驶车辆是由环境感知、定位导航、路径规划、运动控制等组成。充分考虑车路合一,协调规划的车辆系统。自动驾驶的环境感知系统融合了超声波传感器、红外线传感器、激光雷达、毫米波雷达等多种传感器的数据来获取道路信息。为此,本文首先介绍了激光雷达在自动驾驶感知系统的应用。然后对自动驾驶环境感知系统的关键技术:目标检测、跟踪、场景分割分别进行研究。

自动驾驶技术解读--自动驾驶汽车环境感知系统(下)

3自动驾驶汽车环境感知模块功能自动驾驶汽车环境感知模块的主要功能是动态了解本车的位置、周边的交通环境、周边交通流的运行态势以及是否有突发事件正在发生等问题,核心是精准识别和标识周边交通环境要素,为自动驾驶汽车的决策系统提供所需的周边环境数据,确保自动驾驶汽车的行驶安全。

自动驾驶:连接是重点,环境感知是关键

预计，在未来几年以及下一个十年中，汽车里将有越来越多支持安全特性和半自动驾驶系统的联网功能出现。最终，将会实现汽车全自动驾驶。自动驾驶和半自动驾驶汽车将使道路更加安全，出行更加舒畅，燃油效率更高，交通管理将覆盖整座城市．汽车排放也更少。

自动驾驶环境感知研究综述

本文介绍了自动驾驶中常用的视觉和雷达测距类传感器,先进的深度学习算法和人工智能技术也应用到统的汽车行业。在此基础上,通过使用不同的传感器分别阐述了自动驾驶环境感知中,自动驾驶车辆定位建图方法和目标检测方法研究体系,综合分析得出结合深度学习人工智能算法的多传感器数据融合方法,是未来自动驾驶环境感知研究的趋势。

多传感器融合技术在汽车环境感知技术中的应用研究

随着自动驾驶技术的快速发展,汽车环境感知技术的精准度与实时性成为制约其广泛应用的重要因素。多传感器融合技术通过整合不同类型传感器的优势,实现了对车辆周围环境的全面、准确感知,为自动驾驶系统提供可靠的数据支持。本文对多传感器融合技术的理论基础、数据融合算法以及复杂环境下的感知挑战与解决方案等内容进行了研究。

智能农机自动驾驶关键技术及应用分析

随着导航定位、环境感知、自动控制等技术的不断进步,智能农机自动驾驶技术发展迅速并逐渐应用到农业生产。介绍了智能农机自动驾驶系统整体架构及工作原理,归纳了农机自动驾驶系统所涉及的高精度定位、环境感知、路径规划与跟踪控制、转向控制等关键技术的特点及研究现状,总结了自动驾驶农机的应用场景,包括自动驾驶拖拉机、收获机、插秧机、施肥机等。分析发现,自动驾驶农机在关键技术、标准制定、推广应用等方面还存在一些问题,并针对问题在多传感器融合、路径跟踪算法、标准体系建设等方面提出建议。

基于零反应时间的自动驾驶车辆跟驰模型研究

自动驾驶车辆可以通过数据驱动模型较好地学习人类驾驶员的跟驰行为,但单纯的学习并不能发挥自动驾驶车辆反应更敏捷的特性。文中利用NGSIM数据集开发一种基于零反应时间数据的跟驰行为学习模型。首先,基于人类驾驶行为数据建立反应时间预测的神经网络模型,预测每条人类跟驰轨迹数据每个时间步的反应时间,并在原轨迹中剪除反应时间内的数据,进而重构样本数据,获得近似于零反应时间、更符合自动驾驶车辆特性的样本集。在此基础上采用LSTM架构,建立基于新学习样本的跟驰行为模型(LSTM-0RT)。仿真对比发现:LSTM-0RT跟驰模型比传统LSTM模型提前50 s收敛,且速度变化趋势与前车基本一致,充分体现反应速度快的特点;在混驶环境测试中,采用LSTM-0RT模型的自动驾驶车辆比例越大,跟驰车队的渐进稳定性越高,车流波动的影响范围越小;交通流特性分析显示LSTM-0RT模型在不同交通流密度下的适用性明显优于LSTM模型;车头时距指标测算也表明LSTM-0RT模型具有更高的跟驰安全性。