1 / 31
文档名称:

基于深度学习的无人车智能决策与控制研究.pptx

格式:pptx   大小:5,184KB   页数:31页
下载后只包含 1 个 PPTX 格式的文档,没有任何的图纸或源代码,查看文件列表

如果您已付费下载过本站文档,您可以点这里二次下载

分享

预览

基于深度学习的无人车智能决策与控制研究.pptx

上传人:花双韵芝 2024/4/23 文件大小:5.06 MB

下载得到文件列表

基于深度学习的无人车智能决策与控制研究.pptx

相关文档

文档介绍

文档介绍:该【基于深度学习的无人车智能决策与控制研究 】是由【花双韵芝】上传分享,文档一共【31】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于深度学习的无人车智能决策与控制研究 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。:2023-12-30基于深度学****的无人车智能决策与控制研究目录引言无人车基础知识深度学****基础知识基于深度学****的无人车智能决策目录基于深度学****的无人车控制实验与验证结论与展望01引言深度学****在图像识别、语音识别等领域取得了显著成果,为无人车智能决策与控制提供了新的思路和方法。研究基于深度学****的无人车智能决策与控制,有助于提高无人车的安全性和可靠性,降低交通事故发生率,缓解城市交通压力,具有重要意义。无人驾驶汽车技术发展迅速,成为交通领域的研究热点。研究背景与意义国内外学者在无人车智能决策与控制方面进行了大量研究,取得了一定的成果。目前研究主要集中在传感器融合、路径规划、行为预测等方面,但在复杂环境和未知路况下的决策与控制仍面临挑战。基于深度学****的无人车智能决策与控制研究仍处于起步阶段,需要进一步探索和完善。研究现状与问题研究内容与方法本研究旨在探索基于深度学****的无人车智能决策与控制方法,包括环境感知、行为预测、路径规划和车辆控制等方面。方法采用深度学****算法,N)、循环神经网络(RNN)等,对无人车在各种环境下的数据进行训练和学****实现智能决策与控制。技术路线首先对无人车进行传感器硬件集成和数据采集;然后设计深度学****模型,对数据进行训练和学****最后进行仿真测试和实验验证。研究内容02无人车基础知识0102无人车概述无人车技术涉及多个领域,包括传感器技术、计算机视觉、控制理论、人工智能等。无人车是一种自动驾驶汽车,能够在没有人为干预的情况下自主导航、感知环境、决策和控制车辆。无人车通过雷达、激光雷达、摄像头等传感器获取环境信息,是实现自主导航和感知的关键。传感器技术通过图像处理和机器学****算法,无人车能够识别障碍物、道路标志和交通信号等信息。计算机视觉无人车需要利用控制理论,如PID控制器、模糊逻辑控制器等,来实现对车辆运动的精确控制。控制理论无人车利用人工智能技术,如深度学****强化学****等,实现自主决策和优化控制。人工智能无人车关键技术