[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的前车跟随方法有效
| 申请号： | 201710409681.0 | 申请日： | 2017-06-02 |
| 公开（公告）号： | CN107203134B | 公开（公告）日： | 2020-08-18 |
| 发明（设计）人： | 缪其恒;王江明;许炜 | 申请（专利权）人： | 浙江零跑科技有限公司 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 杭州杭诚专利事务所有限公司 33109 | 代理人： | 尉伟敏;刘正君 |
| 地址： | 310051 浙江省杭州*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度卷积神经网络的前车跟随方法。解决现有技术自适应巡航系统存在繁琐的视觉测距和控制器设计过程，以及无法依据驾驶员的驾驶习惯微调控制参数，不能满足个人不同驾驶习惯的问题。通过对驾驶行为数据的训练，在给定视觉传感输入下，依据深度卷积神经网络对周围环境的特征描述，模仿人类驾驶员在多种工况下实现对车辆油门以及自动踏板的准确控制。本发明无需针对不同的工况，设计控制器结构、调节控制器增益，只需利用不同工况训练样本对应深度神经网络参数进行微调。过程避免了繁琐的视觉测距与控制器设计过程，只需通过调整深度神经网络参数，实现模拟驾驶员的跟车行为。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 神经网络 前车 跟随 方法 | ||
【主权项】：
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