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基于深度学习的端到端自动驾驶有着简洁高效的优势,尤其在车道保持上有着良好表现,但是面临路况复杂时存在极大的不稳定性,表现为车辆偏离车道现象。针对此问题,文章首先在虚拟环境下利用神经网络可视化方法分析了车道偏离的原因,然后在方法上将方向盘转角序列作为神经网络输入,同时根据车道线检测的方法求出车辆所在车道的面积作为辅助任务。文末分析对比了文章方法和递归神经网络(RNN,LSTM)方法在平稳性上的差异,最后通过虚拟实验和实车实验验证文章中的方法的有效性。结果表明,本文中的方法能有效改善车辆行驶平稳性问题,和LSTM方法相比稳定性效果相近,但本方法操作应用简单,节省计算资源。 相似文献
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依据影响互通式立交交通安全的主要影响因素,结合汽车行驶特性和驾驶员反应特性,对互通式立交变速车道长度进行了系统地分析和研究,计算得出了合理的变速车道长度.弥补了JTG D20- 2006《公路路线设计规范》中对互通式立交变速车道长度规定方面的不足. 相似文献
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<正>频繁串道当你从旁侧超越前车并入中间车道时,右侧车道内同样有辆车也加速向中间车道并线,并且比你稍快并入车道。如果你只注意超越前车,等看到右侧并来的车时,极有可能来不及反应而蹭上对 相似文献