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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
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作者 田润鑫 李松洋 +2 位作者 张琦 程耀东 李怡达 《大众汽车》 2024年第1期131-133,共3页
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... 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。 展开更多
关键词 激光雷达点云 视觉特征 自动驾驶环境感知 目标检测
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自动驾驶环境下驾驶人接管行为结构方程模型 被引量:7
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作者 姚荣涵 祁文彦 郭伟伟 《交通运输工程学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期209-221,共13页
为提取自动驾驶环境下驾驶人接管行为的关键影响因素,使用驾驶模拟器和眼动仪进行自动驾驶环境下驾驶人接管试验;采集了11个受试者对5种接管情境的反应数据,包括车辆运行数据和眼部运动数据,并调查了受试者的个人属性;基于实测数据定性... 为提取自动驾驶环境下驾驶人接管行为的关键影响因素,使用驾驶模拟器和眼动仪进行自动驾驶环境下驾驶人接管试验;采集了11个受试者对5种接管情境的反应数据,包括车辆运行数据和眼部运动数据,并调查了受试者的个人属性;基于实测数据定性分析和情境差异定量分析的结果,利用AMOS软件建立了描述驾驶人接管行为的结构方程模型;假设纵向接管行为、横向接管行为和眼部运动行为是3个潜在变量,找到可以表征这3个潜在变量的9个观测变量;根据修正指数多次修正得到最终的结构方程模型,由此获得表征驾驶人接管行为的各变量间的关系及对应的参数。研究结果表明:驾驶人接管自动驾驶车辆的全过程可分为5个阶段,即感知反应、减速避让、加速回升、稳定恢复以及稳定运行;当左前方车辆汇入当前车道,此时驾驶人接管风险较高;横向驾驶行为与纵向驾驶行为、眼部运动行为均显著负相关,相关系数分别为-0.226和-0.223,纵向驾驶行为与眼部运动行为正相关,相关系数为0.152;平均速度、总体横摆角均值、一秒内扫视时间可分别高度解释驾驶人接管自动驾驶车辆时纵向、横向及眼部的潜在行为。可见,此模型能有效揭示驾驶人接管自动驾驶车辆的整体行为与局部行为,有助于改进人机交互模式与自动驾驶接管请求提示。 展开更多
关键词 自动驾驶 驾驶人接管行为 结构方程模型 自动驾驶环境 驾驶情境差异 驾驶人眼动行为
原文传递
动态多特征融合的道路遗洒物威胁度分析方法 被引量:1
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作者 吴宏涛 刘力源 +2 位作者 孟颖 荣亚鹏 李路凯 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第S01期196-205,共10页
道路上的遗洒物可能对交通运输构成潜在的安全威胁。在自动驾驶环境感知的行业应用背景下,提出一种基于动态多特征融合的道路遗洒物威胁度分析方法,一方面可以实现对道路多车辆目标的跟踪,另一方面可以实现行驶区域内遗洒物对车辆行驶... 道路上的遗洒物可能对交通运输构成潜在的安全威胁。在自动驾驶环境感知的行业应用背景下,提出一种基于动态多特征融合的道路遗洒物威胁度分析方法,一方面可以实现对道路多车辆目标的跟踪,另一方面可以实现行驶区域内遗洒物对车辆行驶的威胁度自动分析。为提取道路前景车辆目标的交通特性参数,首先开展多车辆跟踪方法研究,提出一种基于Camshift和身份数据关联的多目标跟踪算法,通过建立跟踪链表,对跟踪车辆身份数据进行记录,实时跟踪道路前景车辆目标,提取并记录感兴趣车辆交通特性参数;然后结合交通特性参数提取道路车辆动态特征,在该类目标跟踪基础上建立道路遗洒物安全分析模型,通过分析被跟踪车辆的特征变化,提出一种多特征融合的道路遗洒物威胁度分析方法,突破单一动态特征分析在自动驾驶环境感知应用中的局限性,利用动态多特征的融合决策方法,准确量化判断道路遗洒物对交通运输造成的威胁程度;最后,为了验证算法的鲁棒性和实用性,设计了仿真视频结合实际传感器获取的道路视频对所提威胁度分析方法进行验证,仿真视频用3dmax仿真得到,实采视频由CCD摄像机拍摄得到。相关算法验证采用VS2008和OpenCV搭建软件平台,仿真图由MATLAB2014得到,视频图像的分辨率为320*240。实验结果表明,该方法能准确、真实地确定遗洒物的威胁程度,利用第三方实验视角拓宽了特定车辆安全威胁区域分析的应用范围,通过对自动驾驶主车体行驶范围内的安全威胁环境建模,为自动驾驶车辆安全行驶决策的车载应用提供理论依据和技术支持。 展开更多
关键词 自动驾驶环境感知 目标威胁度分析 多特征融合 遗洒物 道路安全决策
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针对多种交通标识分类模型的攻击及鲁棒性分析
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作者 聂玉亮 葛万成 《信息与电脑》 2023年第2期25-28,共4页
为了保证自动驾驶系统的安全性符合预期功能安全的要求,有必要对交通标识牌分类模型实施对抗攻击。基于此,采用两种基于图形学噪声的攻击方法对交通标识牌分类模型实施对抗攻击。同时,在4种交通标识牌分类模型上开展对抗攻击实验,通过... 为了保证自动驾驶系统的安全性符合预期功能安全的要求,有必要对交通标识牌分类模型实施对抗攻击。基于此,采用两种基于图形学噪声的攻击方法对交通标识牌分类模型实施对抗攻击。同时,在4种交通标识牌分类模型上开展对抗攻击实验,通过分析普遍逃逸率(Universal Evasion Rate,UER)的值来分析此方法的可行性和神经网络的鲁棒性。 展开更多
关键词 对抗攻击 图形学噪声 自动驾驶环境感知模型 鲁棒性
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