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自動駕駛場景中增強深度學習的時空特征提取方法

敬頡; 陳潭; 杜文麗; 劉志康; 尹皓 四川大學軟件學院; 成都610065
  • 深度學習
  • 增強學習
  • 自動駕駛
  • 卷積神經網絡
  • 循環神經網絡

摘要:自動駕駛是當下的熱點研究方向,同時交通擁堵也是國內常年存在的社會問題。在未來,交通擁堵很大概率會出現在自動駕駛車輛和人為駕駛車輛共存的道路上。考慮到多種可能會影響自動駕駛的因素,在已有學說的基礎上進行實驗。為了提升整體交通的運行效率,在保證安全的情況下,所有自動駕駛車輛應當盡可能進行高速的行駛,以提升道路效率,從而解決交通擁堵的問題。通過使用二維平面表示道路,將二維信息堆疊形成三維數據以及混合神經網絡結構的不同方法來解決這一問題,并利用深度神經網絡從中提取出所需的時空特征來進行車輛控制,從而使車輛做出較優的響應。最后,我們利用增強學習的方法來搭建并訓練該系統,完成神經網絡結構效果的測試。

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計算機科學

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