深圳先进院智能交通与自动驾驶两篇论文被IEEE IV 2018大会接收
中国科学院深圳先进技术研究院集成所汽车电子研究中心主任李慧云研究员及其研究团队的相关论文“Real-time Pedestrian and Vehicle Detection for Autonomous Driving(自动驾驶的实时行人车辆检测)”和“Improved Sliding-Mode On-line Adaptive Position Control for AMT Clutch Systems based on Neural Networks(基于神经网络优化的AMT离合器系统滑模在线自适应位置控制)”被IEEE IV 2018会务组公布确认接收。
1.Real-time Pedestrian and Vehicle Detection for Autonomous Driving
“Real-time Pedestrian and Vehicle Detection for Autonomous Driving(自动驾驶的实时行人车辆检测)”论文第一作者杨志恒给出了一种基于YOLOv2优化特征提取的行人检测和车辆检测算法。该研究采用关于特征框大小的先验经验,通过对行人标签和车辆数据集标签统计分析,然后设计出更符合行人和车辆特征的预选框的初始值,结合一些深度学习训练技巧,进而优化提升行人和车辆的目标检测。实验结果表明,该优化算法满足低速自动驾驶的实时性和准确性。
图1 车辆尺寸比例概率分布图
图2 行人尺寸比例概率分布图
2.Improved Sliding-Mode On-line Adaptive Position Control for AMT Clutch Systems based on Neural Networks
“Improved Sliding-Mode On-line Adaptive Position Control for AMT Clutch Systems based on Neural Networks(基于神经网络优化的AMT离合器系统滑模在线自适应位置控制)”论文第一作者邹洁提出了一种基于神经网络优化的二阶滑模位置控制器。控制器参数通过在线自适应调整获得,以控制离合器系统在车辆起步阶段对位置轨迹有更快更准的跟踪表现,该方法有别于传统依赖手动离线调节控制器参数并将其固化,在线自适应调整的参数不仅显著提高了控制器对被控对象变化的适应性及对外部干扰等不确定因素的鲁棒性,同时大幅降低了对工程师经验的依赖及反复试验的时间成本,从而全面提升了控制器的泛化能力。
图3 基于优化滑模平面的二阶滑模控制器结构图
此外,由李慧云研究员主持的题为“Intelligent Transportation and Autonomous Vehicles(智能交通与自动驾驶)”的 IEEE IV2018大会研讨会将于2018年6月26日至30日在中国常熟召开。
【大会日程】
【会议组织机构及合作媒体】
【会议报名】
会议官方报名渠道:
http://www.huodongxing.com/event/4434937824300
【会务联络】
任先生:18659330645(微信同号)
于女士:15053201931(微信同号)
【大会报到】
报到时间:2018年6月25日-6月30日
报到地点:6月25日-26日,常熟国际饭店酒店大堂
6月27日-30日,常熟国际饭店会议中心
会议地址:江苏省苏州市常熟市虞山镇黄河路288号
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