为解决无人驾驶车辆在无信号保护路口左转规划中高效性与安全性相矛盾的问题,文章参考路径-速度解耦规划思路,提出一种左转规划区对角线分割(diagonal division of the planning area of left turns,DDPALT)的路径生成方法,结合基于部...为解决无人驾驶车辆在无信号保护路口左转规划中高效性与安全性相矛盾的问题,文章参考路径-速度解耦规划思路,提出一种左转规划区对角线分割(diagonal division of the planning area of left turns,DDPALT)的路径生成方法,结合基于部分可观察马尔可夫决策过程(partially observable Markov decision process,POMDP)的速度规划方法分别进行路径与速度规划,实现在环境车辆驾驶意图不确定情形下安全高效的左转规划。利用PreScan和MATLAB/Simulink联合仿真对文中提出的方法进行验证,结果表明,该方法能够让无人驾驶车辆在不确定环境中选择合适的路径并安全高效地完成左转。展开更多
针对主流Transformer网络仅对输入像素块做自注意力计算而忽略了不同像素块间的信息交互,以及输入尺度单一导致局部特征细节模糊的问题,本文提出一种基于Transformer并用于处理视觉任务的主干网络ConvFormer. ConvFormer通过所设计的多...针对主流Transformer网络仅对输入像素块做自注意力计算而忽略了不同像素块间的信息交互,以及输入尺度单一导致局部特征细节模糊的问题,本文提出一种基于Transformer并用于处理视觉任务的主干网络ConvFormer. ConvFormer通过所设计的多尺度混洗自注意力模块(Channel-Shuffle and Multi-Scale attention,CSMS)和动态相对位置编码模块(Dynamic Relative Position Coding,DRPC)来聚合多尺度像素块间的语义信息,并在前馈网络中引入深度卷积提高网络的局部建模能力.在公开数据集ImageNet-1K,COCO 2017和ADE20K上分别进行图像分类、目标检测和语义分割实验,ConvFormer-Tiny与不同视觉任务中同量级最优网络RetNetY-4G,Swin-Tiny和ResNet50对比,精度分别提高0.3%,1.4%和0.5%.展开更多
文摘为解决无人驾驶车辆在无信号保护路口左转规划中高效性与安全性相矛盾的问题,文章参考路径-速度解耦规划思路,提出一种左转规划区对角线分割(diagonal division of the planning area of left turns,DDPALT)的路径生成方法,结合基于部分可观察马尔可夫决策过程(partially observable Markov decision process,POMDP)的速度规划方法分别进行路径与速度规划,实现在环境车辆驾驶意图不确定情形下安全高效的左转规划。利用PreScan和MATLAB/Simulink联合仿真对文中提出的方法进行验证,结果表明,该方法能够让无人驾驶车辆在不确定环境中选择合适的路径并安全高效地完成左转。
文摘针对主流Transformer网络仅对输入像素块做自注意力计算而忽略了不同像素块间的信息交互,以及输入尺度单一导致局部特征细节模糊的问题,本文提出一种基于Transformer并用于处理视觉任务的主干网络ConvFormer. ConvFormer通过所设计的多尺度混洗自注意力模块(Channel-Shuffle and Multi-Scale attention,CSMS)和动态相对位置编码模块(Dynamic Relative Position Coding,DRPC)来聚合多尺度像素块间的语义信息,并在前馈网络中引入深度卷积提高网络的局部建模能力.在公开数据集ImageNet-1K,COCO 2017和ADE20K上分别进行图像分类、目标检测和语义分割实验,ConvFormer-Tiny与不同视觉任务中同量级最优网络RetNetY-4G,Swin-Tiny和ResNet50对比,精度分别提高0.3%,1.4%和0.5%.
文摘针对非结构化场景中无人驾驶车辆定位误差大的问题,结合车载激光雷达和路侧双目摄像头,采用双层融合协同定位算法实现高精度定位.下层包含2个并行位姿估计,基于双地图的自适应蒙特卡洛定位,根据位姿偏差的短期和长期估计实现双地图切换,修正激光雷达扫描匹配的累积误差;基于概率数据关联的卡尔曼滤波位姿估计,消除非检测目标对路侧摄像头的干扰,实现目标跟踪.上层作为全局融合估计,融合下层的2个位姿估计,利用反馈实现自主调节.实车实验表明,双层融合协同定位的定位精度为0.199 m,航向角精度为2.179°,相比车载激光雷达定位和无反馈的紧融合定位有大幅提升;随着路侧摄像头数量的增加,定位精度可以达到7.8 cm.
