深度学习自动驾驶概述

目标:使用端到端的深度学习方法,根据车载摄像头的画面来判断如何打方向盘和踩油门

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参考论文:End to End Learning for Self-Driving Cars

收集数据:

MpBqT1.png

汽车人为行驶时,其左中右三个摄像头、方向盘转向、油门、转向灯等数据都会通过其 CAN bus 传入处理器。而如今的汽车中基本都带有上述传感器帮忙训练神经网络;当汽车自动驾驶时,汽车根据中间摄像头传入的数据来操控方向盘等设备。

Mpye1K.png

自动驾驶模拟器:

Mp6LR0.md.png

看起来很好玩的样子,有空看看源码了解下神经网络输出如何操控这些游戏。

图像处理:

  • 亮度调整(适应白天、晚上、阴天、晴天等情景)
  • 归一化
  • 图像切割(去除地平线以上和车头部分的无关紧要的数据)
  • 水平翻转(左转右转)
  • 数据平衡(欠采样、过采样、给样本少的数据更大权重、合成新数据)
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