基于深度学习的智能小车避障优化设计

目录

1绪论

1.2国内外研究现状

1.2.1无人驾驶汽车研究现状

1.2.2无人车避障技术研究现状

1.3深度学习发展现状

1.4论文主要研究内容与结构

2深度学习理论

2.1.1卷积层

2.1.2池化层

2.1.3激活函数

2.1.4随机失活(Dropout)

2.1.5优化器

2.2经典卷积神经网络CNNs模型

1)Alexnet模型

2)GooleNet模型

3)YOLO模型

4)SSD模型

5)YOLOv2/YOLO9000

2.3本章小结

3基于CNNs的障碍物检测模型设计

3.1.2 Dropout层与Flatten设计

3.1.4损失函数

3.2.2改进Adam优化器

3.3测试实验

3.3.2测试平台与结果分析

3.4本章小结

4智能小车的搭建

1)主控模块

2)驱动模块

4.2智能车PID控制

4.2.1智能小车模型

4.2.2复合PID控制

4.3图像采集和预处理

4.3.2图像增强

4.4智能小车控制策略

4.4.1循迹功能的实现

4.4.2避障功能的实现

4.5本章小结

5实物系统验证

5.2实验验证

5.2.2实验结果与分析

5.2.3实物验证

5.3本章小结

6结论与展望

6.2展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表的学术论文

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