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          深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)及其在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用

          李升波; 關(guān)陽(yáng); 侯廉; 高洪波; 段京良; 梁爽; 汪玉; 成波; ; 任偉; 李駿 清華大學(xué)車輛與運(yùn)載學(xué)院; 北京100084; 加州大學(xué)伯克利分校機(jī)械系; 加州94720; 美國(guó); 清華大學(xué)電子工程系; 北京100084; 加州大學(xué)河濱分校電子計(jì)算機(jī)系; 加州92521; 美國(guó)

          關(guān)鍵詞:智能汽車 自動(dòng)駕駛 深度學(xué)習(xí) 環(huán)境感知 自主決策 

          摘要:智能化是汽車的三大變革技術(shù)之一,深度學(xué)習(xí)具有擬合能力優(yōu)、表征能力強(qiáng)和適用范圍廣的特點(diǎn),是進(jìn)一步提升汽車智能性的重要途徑。該文系統(tǒng)性總結(jié)了用于自動(dòng)駕駛汽車的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)技術(shù),包括發(fā)展歷史、主流算法以及感知、決策與控制技術(shù)應(yīng)用?;仡櫫松窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的歷史及現(xiàn)狀,總結(jié)DNN的"神經(jīng)元-層-網(wǎng)絡(luò)"3級(jí)結(jié)構(gòu),重點(diǎn)介紹卷積網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)以及代表性模型;闡述了以反向傳播(BP)為核心的深度網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法,列舉用于深度學(xué)習(xí)的常用數(shù)據(jù)集與開(kāi)源框架,概括了網(wǎng)絡(luò)計(jì)算平臺(tái)和模型優(yōu)化設(shè)計(jì)技術(shù);討論DNN在自動(dòng)駕駛汽車的環(huán)境感知、自主決策和運(yùn)動(dòng)控制3大方向的應(yīng)用現(xiàn)狀及其優(yōu)缺點(diǎn),具體包括物體檢測(cè)和語(yǔ)義分割、分層式和端到端決策、汽車縱橫向運(yùn)動(dòng)控制等;針對(duì)用于自動(dòng)駕駛汽車的DNN技術(shù),指明了不同問(wèn)題的適用方法以及關(guān)鍵問(wèn)題的未來(lái)發(fā)展方向。

          汽車安全與節(jié)能學(xué)報(bào)雜志要求:

          {1}作者姓名置于篇名下方居中。譯文的署名,應(yīng)著者在前,譯者在后,著者前用方括號(hào)標(biāo)明國(guó)籍。

          {2}我刊嚴(yán)禁一稿兩投,重復(fù)內(nèi)容多次投稿(包括將以不同文種分別投稿)以及抄襲他人論文等現(xiàn)象。

          {3}題目簡(jiǎn)明扼要,緊扣主題,要有足夠的信息,能引起讀者的興趣,便于檢索。一般不用符號(hào)、公式和縮略語(yǔ)。題目中不建議過(guò)多使用定冠詞,尤其首字母不使用定冠詞。

          {4}參考文獻(xiàn)的編號(hào)按正文中首次出現(xiàn)的次序連續(xù)排列,用阿拉伯?dāng)?shù)字加方括號(hào)標(biāo)于上角,并按引用順序排列于文末。

          {5}內(nèi)容摘要(200字以內(nèi))、關(guān)鍵詞(3—5個(gè)),英文標(biāo)題。

          注:因版權(quán)方要求,不能公開(kāi)全文,如需全文,請(qǐng)咨詢雜志社

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