【第一參賽人/留學人員】周立國
【留學國家】德國
【技術領域】新一代信息技術
【參賽屆次】第9屆
【所獲獎項】入圍
【項目簡介】
自動駕駛技術對于提高交通安全性、能源效率、交通流暢性以及提供舒適便利的交通方式具有重要的意義。它是未來交通領域發展的重要方向，有助于構建更加安全、高效、環保和可持續的交通系統。目前流行的基于規則的自動駕駛系統雖然可以在一些簡單和確定的駕駛場景中表現良好，但在復雜、不確定和動態的駕駛環境中存在一些局限性。此外，傳統自動駕駛技術使用的發射型傳感器對于人體和環境也有潛在的危害。本項目基于人工智能領域最新理論成果，將深度學習算法的應用從環境感知延伸到路徑規劃模塊，通過模仿專業司機的駕駛行為，實現更加智能化的自動駕駛效果，可以輕松應對復雜的城市交通環境。本項目的主要特點可以概括為技術新、成本低和人性化：1.技術新：基于序列鳥瞰圖的端到端深度神經網絡的路徑規劃，性能比基于規則的路徑規劃有大幅提升，在城區道路中也可以安全行駛，是換代型新技術。2.成本低：以環視相機與計算機視覺算法為中心的技術方案，成本較低，且能避免激光雷達和超聲波雷達等發射型傳感器對人體和環境造成的未知傷害。3.人性化：在算法的訓練過程中引入影響車輛運行平穩性的評價指標，可大幅避免急剎急轉彎等操作，實現堪比人類專業司機的駕駛操作，提升用戶的乘坐體驗。
【展開】
【收起】