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在具有车道线的特定自动驾驶场景中,针对目前端到端的行为决策算法直接输入原始图像进行决策导致的网络模型迁移性差、预测精度欠佳、泛化能力不足等问题,提出一种基于分段学习模型的车辆自动驾驶行为决策算法。首先,基于GoogLeNet建立一种端到端的车道线检测网络模型,并引入车道中心线作为决策的重要线索提高算法的迁移能力,同时利用YOLOv3目标检测模型对本车道内前方最近障碍物进行位置检测;而后,经几何测量模型将两者检测结果转换成环境状态信息向量为决策做支撑;最后,构建基于长短期记忆(LSTM)网络的驾驶行为决策模型,根据编码的历史状态信息刻画出动态环境中车辆的运动模式,并结合当前时刻的状态推理得到驾驶行为参量。使用建立的真实驾驶场景数据集对模型分别进行训练、验证与测试,离线测试结果显示车道线检测模型的检测位置误差小于1.3%,车道内前方障碍物检测模型的检测精度达98%以上,驾驶行为决策网络模型表征预测优度的决定系数 大于0.7。为进一步验证算法的有效性,搭建了Simulink/PreScan联合仿真平台,多种工况下的仿真验证试验中多个评价指标均达到工程精度要求,实车测试的试验结果也表明该算法可实现复杂驾驶场景下平稳、准确无偏航的预测效果并满足实时性要求,且与传统端到端模式的算法相比,具有更好的迁移性和泛化能力。 相似文献
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介绍了用于数字化设备发射、抗扰度测试的暗室和半暗室基于时域技术的建模、表征以及测量。针对暗室和半暗室利用时域有限差分(FDTD)法的建模与表征。在提供的FDTD模型中,讨论了不考虑吸波材料空间分布的计算方法;提出了差分计算法,将频率相关的电容率与磁导率集成到时域;还讨论了铁氧体片吸收器上的缝隙、开孔对吸波材料与暗室工作性能的影响。对于不同尺寸的暗室,给出了FDTD模型结果与测试结果的比较。最后,讨论并以实例阐明了怎样用时域方法表征暗室、预测性能、诊断吸波材料与暗室的问题。采用时域与频域方法,描述了如何仅对吸波结构座进行很小改动而获得暗室性能显著提高的方法,另外也说明了在采用性能不太好的吸波材料时暗室内会出现不太理想的场分布特性。 相似文献
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市场融资已经成为我国公路建设资金的重要来源。作者在分析了我国市场融资存在的一些基本问题后,就高等级公路融资能力差异进行了研究。最后提出”统贷统还”的概念,并就”统贷统还”对债券融资和信贷融资的影响进行了初步的探讨。 相似文献
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收费公路的“统贷统还”模式研究 总被引:1,自引:0,他引:1
<正> 公路建设市场融资的蓬勃发展,并不能掩盖我国融资体制中存在的诸多问题,包括融资结构不合理、政府缺位现象严重、融资项目经营效益以及地区融资能力差异较大等。这些问题的存在,使得各交通主管部门积极探索收费公路发展新模式。“统贷统还”开始进入人们的视野,事实上,“统贷统还”在我国部分省市的实践早已开始,并取得很好的效果。 相似文献
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