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题名基于卷积神经网络的无人驾驶农用车辆路径优化研究
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作者
赵小娟
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机构
洛阳开放大学
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出处
《农机化研究》
北大核心
2024年第7期257-261,共5页
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基金
洛阳市社会科学规划项目(2022B382)。
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文摘
为了提升无人驾驶农用车辆的经济性和安全性,介绍了卷积神经网络的理论,搭建了障碍物模型和障碍物碰撞判断方法,并建立了基于卷积神经网络的无人驾驶农用车辆路径学习与优化模型,实现了无人驾驶农用车辆路径学习和优化。实验结果表明:系统可以实现对无人驾驶农用车辆的路径优化,实现了无碰撞的最优路径规划,可以满足无人驾驶农用车辆的经济性和安全性需求。
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关键词
无人驾驶农用车辆
卷积神经网络
障碍物
路径优化
无碰撞
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Keywords
driverless vehicle
convolution neural network
obstacle
path optimization
no collision
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分类号
S219.89
[农业科学—农业机械化工程]
TP274
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名广东三星企业（集团）股份有限公司
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出处
《汽车工程学报》
1995年第3期60-60,共1页
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文摘
广东三星企业（集团）股份有限公司广东三星企业（集团）股份有限公司的前身是“湛江农业机械厂”。１９８８年初夏组建为“湛江三星农车企业集团公司”。１９９２年１２月，经广东省人民政府批准，正式成立“广东三星企业（集团）股份有限公司”。经过全体员工历时６年多...
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关键词
三星企业
农用运输车
轻型客车
股份有限公司
本公司
轻型载货车
轻型载货汽车
中国质量管理协会
广东省人民政府
农用车驾驶
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分类号
F426.471
[经济管理—产业经济]
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题名执法追车出事故如何定性处理
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作者
杨传云
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出处
《道路交通管理》
2000年第9期37-37,共1页
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关键词
农用车驾驶
道路交通事故
出事故
稽查人员
违章行为
执法
货车驾驶员
农用运输车
国家工作人员
定性处理
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分类号
D922.14
[政治法律—宪法学与行政法学]
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题名如何排除路检路查中的干扰
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作者
吴建军
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机构
贵州省毕节市农机服务中心
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出处
《农业装备技术》
2004年第4期37-37,共1页
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文摘
农用车、拖拉机大多在县道、乡村道路上行驶.随着农用车、拖拉机数量的日益增加,农用车、拖拉机买卖频繁,因驾驶员整体素质不高,出现了新车不上户,买卖不过户,无牌无证上大路的现象.在乡村便道时常有报废、拼装车辆上路行驶,农机事故时有发生.所以,农机监理员除对农用车、拖拉机驾驶员及农机强化服务管理外,开展路检路查,是农机监理的一项常抓不懈的基础性工作.不坚持开展经常性的路检路查,便无法根治无证无牌驾车"顽症",农用车、拖拉机违章载人、报废、拼装车辆仍然上路行驶等违章行为,增加了农机事故的安全隐患.但是有的地方由于法律法规不健全,宣传教育工作不到位,在路检路查中可能遇到来自各方面的干扰.根据近年来路检路查的工作体会,谈谈在路检路查中,农机监理人员如何排除外界干扰的问题.
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关键词
路检路查
干扰因素
农用车驾驶员因素
货主因素
车辆因素
路人因素
农机监理
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分类号
F322
[经济管理—产业经济]
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