利用激光3 D成像技术对特殊道路边界探测方法研究

利用激光雷达传感器获得的三维距离信息,依据了道路边界的结构特点,分别采用了CS中值滤波和形态学滤波进行去噪,并利用距离图像中目标与周围环境梯度差异性,将目标从背景中分割出来。同时,利用定位的结果和三维距离信息,获取了目标的高度信息,以及与本车的纵向和横向位置信息,为安全避障提供了依据。通过实验验证,该方法具有较强的鲁棒性和较高的探测准确性。     

基于多层时空融合网络的驾驶人注意力预测

类人驾驶是提升汽车智能化程度的重要途径之一，识别和定位驾驶人的感兴趣目标和区域，进而快速、精确地感知驾驶场景中潜在风险或提供决策所需关键信息，能够有效增强智能汽车的功能可理解性和鲁棒性。本文基于层次化编码器-解码器架构设计轻量化多层时空融合网络，建立轻量化驾驶人注意力预测模型。首先，以MobileNetV2作为编码器的骨干网络，提取当前帧4个尺度上的多层次空间特征，将其存入记忆模块并与在历史帧上提取的多层次特征在时间维度叠加，得到连续帧间的时空特征后传输至解码器。其次，基于层次化解码结构设计解码器，采用逆瓶颈3D卷积模块设计时空融合层，融合每个独立分支上的时空特征。最后，融合4个独立分支上捕获不同尺度信息的预测结果，获得驾驶人注意力预测值作为模型预测输出结果。结果表明：本文提出的驾驶人注意力预测模型，通过在多个特征尺度上的编码与解码，能够有效利用动态场景当前帧和历史帧间的时间、空间、尺度信息；在DADA-2000和TDV数据集上的测试实验表明，在多个指标上优于当前同类优秀模型；模型尺寸为19 MB，单帧运算速度为0.02 s，实现了优秀的模型轻量化与实时性效果。综上所述，本研究解决了当...     

基于强化学习的自动驾驶决策研究综述

强化学习的发展推动了自动驾驶决策技术的进步，智能决策技术已成为自动驾驶领域高度关注的要点问题。本文以强化学习算法发展为主线，综述该算法在单车自动驾驶决策领域的深入应用。对强化学习传统算法、经典算法和前沿算法从基本原理和理论建模等方面进行归纳总结与对比分析。针对不同场景的自动驾驶决策方法分类，分析环境状态可观测性对建模的影响，重点阐述了不同层次强化学习典型算法的应用技术路线，并对自动驾驶决策方法提出研究展望，以期为自动驾驶决策方案研究提供有益参考。