49、自动驾驶与三维测量技术的创新探索

自动驾驶与三维测量技术的创新探索

1. 自动驾驶系统的控制与目标检测

在自动驾驶领域，为了提升车辆在行驶过程中的性能，采用了经典的PID控制算法。该算法主要用于增强车辆在曲线行驶以及曲线与直线路径过渡时的运动平滑性。其车道跟踪算法具体操作如下：
- 图像分割与选择 ：为提高处理速度，将图像帧划分为更小的区域，仅选取包含车道的区域进行处理。
- 转向角调整 ：由于转向角存在限制，当计算出的转向角超出控制范围时，车辆会向后移动并调整到合适的角度。
- 无线控制功能 ：通过Wi - Fi连接，在笔记本电脑上添加了对程序进行监控和控制的功能。这不仅能弥补车道跟踪丢失的可能性，还为远程操作任务提供了潜力。

同时，在Jetson Nano开发板上实现了MobileNet SSD深度神经网络。MobileNet是谷歌开源的一类卷积神经网络（CNN），也是TensorFlow的首个移动计算机视觉模型。它采用深度可分离卷积，显著减少了参数数量，被认为是轻量级的深度神经网络。其核心基于深度可分离卷积，允许滤波器的深度和空间维度分离。具体操作如下：
- 操作成本计算 ：
- 深度可分离卷积的操作成本为：$DK • DK • M • DF • DF + M • N • DF • DF$，其中$M$为输入通道数，$N$为输出通道数，$DK$为内核大小，$DF$为特征图大小。
- 标准卷积的操作成本为：$DK • DK • M • N • DF • DF$。
- 与标准卷积相比，MobileNet的操作成本降