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胡瑜-越野自动驾驶感知技术挑战与进展_20240330.pdf

上传人: 张** 编号:159316 2024-04-05 12页 1.08MB

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本文主要探讨了越野自动驾驶感知技术的挑战与进展。由于户外场景占比显著增加,越野自动驾驶需求日益凸显。然而,挑战也随之而来:道路条件差,标识稀少,无高精地图和车路协同,使得感知技术面临巨大挑战,如可通行区域识别难。但研究者已取得一定进展,如M2F2-Net: Multi-Modal Feature Fusion for Unstructured Off-Road Freespace Detection等方法在可通行区域识别上取得了良好的效果。此外,生成式数据增强和零样本目标检测任务也取得了一定的成果。不同场地工况下,需要有不同的规划策略,如碎石、涉水沙地和大坡度等。基于地形感知约束强化学习的速度规划方法,如Speed Planning Based on Terrain-Aware Constraint Reinforcement Learning in Rugged Environments,为崎岖地形速度规划提供了新的思路。总的来说,虽然越野自动驾驶感知技术面临诸多挑战,但已有不少研究者在相关领域取得了一定的进展。
如何应对复杂地形挑战? 如何实现可通行区域精准识别? 如何助力零样本目标检测任务?
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