【摘 要】
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本文以无人驾驶小车为例,重点介绍了如何将深度学习技术在树莓派上实现。无人驾驶小车可以分为感知和决策两个部分,树莓派对电机的控制实现小车的决策部分;通过摄像头采集的
【机 构】
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上海第二工业大学工学部; The University of Birmingham,School of Computer Science; 上海大学机电工程与自动化学院;
【基金项目】
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2018年上海高校青年教师资助计划(ZZEGD18037);上海第二工业大学校内涵建设项目汽车电子联合实验中心(A11NH90704),上海第二工业大学校基金(EGD19XQD07,EGD19XQD06),上海第二工业大学学科基金(XXKZD1603);科技部重点研发计划-国际合作项目(2017YFE0118700);欧盟H2020地平线计划欧盟地平线H2020(First Project,N
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本文以无人驾驶小车为例,重点介绍了如何将深度学习技术在树莓派上实现。无人驾驶小车可以分为感知和决策两个部分,树莓派对电机的控制实现小车的决策部分;通过摄像头采集的视频对小车进行训练,让其具有感知功能,并通过测试,实现其感知部分。由于树莓派的算力有限,几乎无法搭载经典的网络结构,因此需要设计了几个简单的卷积网络,并对这些网络的性能进行对比,最后选择了一个网络作为实现的网络结构。本文的创新之处在于将深度学习技术落地。由于未见过其他文献有类似的想法实现,本文首先将深度学习技术在树莓派上实现,并成功应用于无人驾驶小车。
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