Журнал компьютерной инженерии и информационных технологий

Проектирование и разработка автономного автомобиля с использованием обнаружения объектов с помощью YOLOv4

Ришаб Чопда, Сакет Прадхан и Анудж Гоенка

Ожидается, что будущие автомобили будут беспилотными; транспортные услуги из пункта в пункт, способные избегать смертельных случаев. Для достижения этой цели автопроизводители инвестируют в реализацию потенциала автономного вождения. В этой связи мы представляем модель беспилотного автомобиля, способного к автономному вождению с использованием обнаружения объектов в качестве основного средства рулевого управления на трассе из цветных конусов. В этой статье рассматривается процесс изготовления модели транспортного средства, от встроенной аппаратной платформы до сквозного конвейера МО, необходимого для автоматизированного сбора данных и обучения модели, что позволяет модели глубокого обучения получать входные данные от аппаратной платформы для управления движениями автомобиля. Это позволяет автономным образом управлять автомобилем и хорошо адаптируется к трассам в реальном времени без ручного извлечения признаков. В этой статье представлена ​​модель компьютерного зрения, которая обучается на видеоданных и включает обработку изображений, дополнение, поведенческое клонирование и модель сверточной нейронной сети. Архитектура даркнета используется для обнаружения объектов с помощью видеофрагмента и преобразования его в трехмерный навигационный путь. Наконец, в статье рассматриваются выводы, результаты и возможности дальнейшего совершенствования используемой методики.