基于深度学习的大学生无人驾驶方程式赛车循迹控制研究

作者：谷贺; 黄鹤; 谢钊; 丁慧祥; 吴海峰; 温卫刚

来源：汽车实用技术, 2019, (13): 32-34.

DOI：10.16638/j.cnki.1671-7988.2019.13.012

• 智能汽车
• 深度学习
• 无人驾驶
• 卷积神经网络

大学生无人驾驶方程式大赛(FSAC)是一项旨在吸引更多的优秀青年投身于新技术造车领域的比赛。赛车在电动方程式赛车基础上增加了摄像头、激光雷达、等传感器,并通过制动和转向系统的改装,进行赛道循迹控制。传统方法基于图像处理技术,很难通过拟合中心线的方式进行跟踪控制,为此提出基于深度学习的端对端循迹控制方法,首先对图像数据采集及驾驶模拟器驾驶数据的收集,提出采用端对端CNN网络进行训练,并最终在硬件环台架上验证了所提出方法的有效性。

• 单位
  合肥工业大学