【摘 要】
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针对基于规则的运动规划算法需要预先定义规则和基于深度学习的方法没有利用时间特征的问题,提出一种基于深度级联神经网络的运动规划模型。该模型将卷积神经网络(CNN)和长短
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61806076);湖北省自然科学基金资助项目(2018CFB158);湖北省大学生创新创业训练计划项目(201810512055)~~
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针对基于规则的运动规划算法需要预先定义规则和基于深度学习的方法没有利用时间特征的问题,提出一种基于深度级联神经网络的运动规划模型。该模型将卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)这两种经典的深度学习模型进行融合并构成一种新的级联神经网络,分别提取输入图像的空间和时间特征,并用以拟合输入序列图像与输出运动参数之间的非线性关系,从而完成从输入序列图像到运动参数的端到端的规划。实验利用模拟驾驶环境的数据进行训练和测试,结果显示所提模型在乡村路、高速路、隧道和山路四种道路中均方根误差(RMSE)不超过0
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