I detta brev presenterar vi ett ramverk för att kombinera djupinlärningsbaserad vägdetektering, partikelfilter och modellprediktiv styrning (MPC) för att köra aggressivt med endast en monokulär kamera, IMU, och hjul hastighetssensorer. Detta ramverk använder djupa konvolutionella neurala nätverk i kombination med LSTMs för att lära sig en lokal kostnadskarta representation av banan framför fordonet. Ett partikelfilter använder denna dynamiska observationsmodell för att lokalisera i en schematisk karta, och MPC används för att köra aggressivt med hjälp av denna partikelfilterbaserad tillståndsberäkning. Vi visar omfattande resultat från verkliga tester och demonstrerar tillförlitlig drift av fordonet vid friktionsgränserna på ett komplext smutsspår. Vi når hastigheter över 27 m/h (12 m/s) på en grusväg med en 105 ft (32 m) lång rak med hjälp av vårt 1:5-skala testfordon. Kommissionens genomförandeförordning (EU) nr 668/2014 av den 13 juni 2014 om tillämpningsföreskrifter för Europaparlamentets och rådets förordning (EU) nr 1151/2012 om kvalitetsordningar för jordbruksprodukter och livsmedel (EUT L 179, 19.6.2014, s. 1).
Drews och Al. REF använder en monokamera som bearbetas med CNN i kombination med LSTM för att få en representation av spåret.
Vision-Based High-Speed Driving With a Deep Dynamic Observer
{'venue': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'journal': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}