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复杂天气条件下基于YOLO-CGT的自动驾驶车辆检测
1
作者
伍锡如
郝家琦
+4 位作者
赵一波
何佳融
葛舒雅
梁诗意
吴思明
《光学精密工程》
北大核心
2025年第19期3135-3149,共15页
针对复杂天气条件下检测车辆目标时,因存在目标模糊及遮挡造成车辆检测精度明显下降的现象,提出一种改进YOLOv8的车辆检测算法YOLO-CGT。该算法面向车载摄像头图像输入场景,通过在YOLOv8结构中引入多项改进,显著提升了在复杂环境下的检...
针对复杂天气条件下检测车辆目标时,因存在目标模糊及遮挡造成车辆检测精度明显下降的现象,提出一种改进YOLOv8的车辆检测算法YOLO-CGT。该算法面向车载摄像头图像输入场景,通过在YOLOv8结构中引入多项改进,显著提升了在复杂环境下的检测稳定性。其中,设计多尺度残差聚合模块替换原有主干网络结构中的C2f结构,用于增强原始信息的利用并减少网络深度带来的梯度消失问题;引入空间聚合模块,融合全局信息提取和局部信息感知;设计轻量级动态检测头,保证检测精度和效率的平衡;引入内最小点距离交并比(Inner-Minimum Points Distance Intersection over Union,Inner-MPDIoU)度量替换传统IoU,以减少目标框重叠问题。在复杂天气条件下的车辆数据集上进行训练和验证后,实验结果显示,该方法的平均检测精度达到81.4%,提升了6.3%,模型参数量为3.259×10^(6),计算量为9.7GFLOPs,在精度显著提升的同时保证了模型的轻量部署能力。该研究方法为自动驾驶系统的安全稳定运行提供了有力保障。
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关键词
自动驾驶
车辆检测
YOLOv8
复杂天气
多尺度特征
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职称材料
爆胎汽车模糊优化协调稳定性控制研究
2
作者
滕兴旺
张向文
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2024年第12期2064-2075,共12页
爆胎会使汽车失去稳定性,偏离原来的行驶路线,给驾乘人员及车辆带来危险,通过差动制动或主动转向控制可以在一定程度上提高汽车的稳定性,减少侧向位移。为了进一步提高爆胎汽车的稳定性,减小因偏离行驶道路而可能引发的交通事故,综合差...
爆胎会使汽车失去稳定性,偏离原来的行驶路线,给驾乘人员及车辆带来危险,通过差动制动或主动转向控制可以在一定程度上提高汽车的稳定性,减少侧向位移。为了进一步提高爆胎汽车的稳定性,减小因偏离行驶道路而可能引发的交通事故,综合差动制动和主动转向的控制效果,提出了一种分数阶滑模差动制动与微分先行PID主动转向共同作用的模糊优化协调控制方法。首先搭建了基于UniTire的汽车爆胎模型和基于Carsim的汽车整车模型。然后,以二自由度理想模型为参考,设计了分数阶滑模控制器对汽车的横摆力矩进行控制,通过对非爆胎轮施加制动力,保证汽车的稳定性。同时设计了微分先行PID控制器对汽车的前轮转角进行控制,通过改变前轮的转向角,减小汽车的侧向位移。最后,设计了模糊优化协调控制算法对差动制动控制器和主动转向控制器进行权重分配,以达到更好的控制效果。为验证不同的控制算法,在直行路面条件下,使用Carsim与Simulink对不同轮胎爆胎情况进行仿真实验,结果表明,协调控制下的横摆角速度和质心侧偏角接近未爆胎时的曲线,侧向位移最大不超过0.085 m,到达稳定状态所用时间不超过1 s。因此所提出的协调控制算法可以使爆胎后的汽车快速达到稳定状态的同时大幅减小侧向位移。
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关键词
爆胎
汽车稳定性
分数阶滑模控制
模糊优化
协调控制
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职称材料
题名
复杂天气条件下基于YOLO-CGT的自动驾驶车辆检测
1
作者
伍锡如
郝家琦
赵一波
何佳融
葛舒雅
梁诗意
吴思明
机构
桂林
电子科技大学
电子
工程与
自动化
学院
桂林电子科技大学智能综合自动化广西高校重点实验室
出处
《光学精密工程》
北大核心
2025年第19期3135-3149,共15页
基金
国家自然科学基金地区科学基金资助项目(No.62263005)
广西高校人工智能与信息处理重点实验室开放基金重点项目(No.2024GXZDSY013,No.2022GXZDSY004)
桂林电子科技大学研究生教育创新计划资助项目(No.2025YCXS138)。
文摘
针对复杂天气条件下检测车辆目标时,因存在目标模糊及遮挡造成车辆检测精度明显下降的现象,提出一种改进YOLOv8的车辆检测算法YOLO-CGT。该算法面向车载摄像头图像输入场景,通过在YOLOv8结构中引入多项改进,显著提升了在复杂环境下的检测稳定性。其中,设计多尺度残差聚合模块替换原有主干网络结构中的C2f结构,用于增强原始信息的利用并减少网络深度带来的梯度消失问题;引入空间聚合模块,融合全局信息提取和局部信息感知;设计轻量级动态检测头,保证检测精度和效率的平衡;引入内最小点距离交并比(Inner-Minimum Points Distance Intersection over Union,Inner-MPDIoU)度量替换传统IoU,以减少目标框重叠问题。在复杂天气条件下的车辆数据集上进行训练和验证后,实验结果显示,该方法的平均检测精度达到81.4%,提升了6.3%,模型参数量为3.259×10^(6),计算量为9.7GFLOPs,在精度显著提升的同时保证了模型的轻量部署能力。该研究方法为自动驾驶系统的安全稳定运行提供了有力保障。
关键词
自动驾驶
车辆检测
YOLOv8
复杂天气
多尺度特征
Keywords
intelligent driving
vehide detection
YOLOv8
complex weather
multi-scale features
分类号
TP394.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
爆胎汽车模糊优化协调稳定性控制研究
2
作者
滕兴旺
张向文
机构
桂林
电子科技大学
电子
工程与
自动化
学院
桂林电子科技大学智能综合自动化广西高校重点实验室
出处
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2024年第12期2064-2075,共12页
基金
国家自然科学基金项目(62263006)
广西自然科学基金项目(2018GXNSFAA281282)
桂林电子科技大学研究生教育创新计划资助项目(2021YCXS120)。
文摘
爆胎会使汽车失去稳定性,偏离原来的行驶路线,给驾乘人员及车辆带来危险,通过差动制动或主动转向控制可以在一定程度上提高汽车的稳定性,减少侧向位移。为了进一步提高爆胎汽车的稳定性,减小因偏离行驶道路而可能引发的交通事故,综合差动制动和主动转向的控制效果,提出了一种分数阶滑模差动制动与微分先行PID主动转向共同作用的模糊优化协调控制方法。首先搭建了基于UniTire的汽车爆胎模型和基于Carsim的汽车整车模型。然后,以二自由度理想模型为参考,设计了分数阶滑模控制器对汽车的横摆力矩进行控制,通过对非爆胎轮施加制动力,保证汽车的稳定性。同时设计了微分先行PID控制器对汽车的前轮转角进行控制,通过改变前轮的转向角,减小汽车的侧向位移。最后,设计了模糊优化协调控制算法对差动制动控制器和主动转向控制器进行权重分配,以达到更好的控制效果。为验证不同的控制算法,在直行路面条件下,使用Carsim与Simulink对不同轮胎爆胎情况进行仿真实验,结果表明,协调控制下的横摆角速度和质心侧偏角接近未爆胎时的曲线,侧向位移最大不超过0.085 m,到达稳定状态所用时间不超过1 s。因此所提出的协调控制算法可以使爆胎后的汽车快速达到稳定状态的同时大幅减小侧向位移。
关键词
爆胎
汽车稳定性
分数阶滑模控制
模糊优化
协调控制
Keywords
tire blowout
vehicle stability
fraction-order sliding mode control
fuzzy optimization
coordinated control
分类号
U461.6 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
复杂天气条件下基于YOLO-CGT的自动驾驶车辆检测
伍锡如
郝家琦
赵一波
何佳融
葛舒雅
梁诗意
吴思明
《光学精密工程》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
爆胎汽车模糊优化协调稳定性控制研究
滕兴旺
张向文
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
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