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面向交通场景基于双注意力机制和自适应代价卷的自监督单目深度估计
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作者 武港 刘威 +3 位作者 胡骏 程帅 杨文兴 孙令岿 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1670-1678,共9页
针对当前交通场景下自监督单目深度估计存在特征表达能力弱、深度图局部细节模糊、深度估计精度低的问题,提出一种基于双注意力机制和自适应代价卷的自监督单目深度估计方法.该方法首先利用双注意力机制的特征提取网络,结合通道注意力... 针对当前交通场景下自监督单目深度估计存在特征表达能力弱、深度图局部细节模糊、深度估计精度低的问题,提出一种基于双注意力机制和自适应代价卷的自监督单目深度估计方法.该方法首先利用双注意力机制的特征提取网络,结合通道注意力和空间注意力,对提取的场景特征进行自适应加权,增强特征表达能力.其次,根据提取的全局特征自适应的构建代价卷,引导网络学习精细的深度特征,提升网络模型对深度图局部细节的学习能力,解决现有方法深度估计精度低的问题.在自动驾驶公开数据集KITTI、Cityscapes上的实验结果表明,本文方法优于目前主流方法. 展开更多
关键词 单目深度估计 自监督 注意力机制 自适应 代价卷
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基于轨迹规划的自动驾驶控制策略研究
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作者 刘伟 宁作涛 《汽车电器》 2020年第12期8-11,共4页
本文在全局轨迹规划基础上,研究自动驾驶系统在轨迹跟随控制中的需求,通过轨迹提取算法充分获取轨迹信息,并设计纵/侧向控制策略实现自动驾驶车辆沿预设轨迹完成驾驶任务。通过实际道路测试,本文提供的方法能够很好地控制自动驾驶车辆... 本文在全局轨迹规划基础上,研究自动驾驶系统在轨迹跟随控制中的需求,通过轨迹提取算法充分获取轨迹信息,并设计纵/侧向控制策略实现自动驾驶车辆沿预设轨迹完成驾驶任务。通过实际道路测试,本文提供的方法能够很好地控制自动驾驶车辆循轨迹行驶,过程中纵向车速、转向盘转角的决策与人工驾驶时驾驶员决策结果保持了高度的一致性,满足自动驾驶纵侧向控制的需求。 展开更多
关键词 自动驾驶 路径规划 轨迹提取 纵向控制 侧向控制
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