基于深度学习的自动避障小车设计任务书
2020-04-08 15:05:25
1. 毕业设计(论文)主要内容:
针对一般环境下的小车路径规划及其相关问题进行了研究,着重研究了深度学习算法、路径规划和运动控制的问题,并尝试将深度学习算法运用到小车的路径规划策略上。
通过提取小车行驶路径中障碍物信息,再利用深度神经网络对障碍物信息进行识别,找到当前情况下最优的行驶决策,开发一个基于深度学习的自动避障小车。
2. 毕业设计(论文)主要任务及要求
1.学习和阐述深度学习、路径规划和运动控制等先进理论,论述选题的国内外发展现况和研究意义,充分查阅国内外的相关研究成果,分析和研究现有同类设计的工作原理、特点和所存在的问题。
2.在此基础上,针对一般环境下的小车路径规划需求,完成基于树莓派技术的跨平台的自动避障小车的设计和开发工作。
3. 系统主要功能包括:
3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排
第1-2周:查阅相关文献资料,明确研究内容,了解研究所需掌握的知识范围,完成开题报告。
第3-5周:开发工具与深度学习算法学习,完成设计需求分析和方案设计。
第6-11周:完成系统的主要功能的代码编写和性能测试。
4. 主要参考文献
[1]余凯,贾磊,陈雨强,等.深度学习的昨天,今天和明天[j].计算机研究与发展,2013,50(9):1799-1804.
[2]许亚.基于强化学习的移动机器人路径规划研究[d].济南:山东大学,2013.
[3]张琦.移动机器人的路径规划与定位技术研究[d].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2014.