线上期刊服务咨询,发表咨询:400-808-1701 订阅咨询:400-808-1721

基于深度学习的自动驾驶小车系统设计

杨梓谦; 李思琦; 段志刚 电子测试 2019年第14期

摘要:自动驾驶技术是智能小车研究的一个核心内容。该技术能够保证智能小车在行驶过程中,自动调整运动的方向,防止与障碍物发生碰撞。本文通过对国内外智能小车自动驾驶系统的研究现状及其进展和成果的分析,发现目前自动驾驶智能小车系统存在信息采集不理想的问题,如只能识别出障碍物,而无法辨别障碍物。因此,本次设计尝试将深度学习算法运用到自动驾驶的碰撞躲避策略上,基于树莓派并通过使用摄像头管理工具motion获取摄像头数据,使用python搭建了网站服务进行网页监控,将小车发送的图像数据利用深度学习框架进行处理识别出障碍物,再利用传感器测出与障碍物的距离,在此结果上设计小车的自动驾驶算法,并将控制指令发送给小车,实现自动避过障碍物的目的。

关键词:深度学习避障算法树莓派python

单位:西南林业大学数理学院; 云南昆明650224

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

电子测试

省级期刊

¥400.00

关注 42人评论|1人关注