KẾT HỢP HỌC SÂU VÀ HỌC TĂNG CƯỜNG ỨNG DỤNG TRONG LÁI XE TỰ ĐỘNG

Tóm tắt

Trong bài báo này, chúng tôi nghiên cứu cách ứng dụng mạng nơ ron tích chập (Convolutional
neural networks - CNN) trong việc nhận dạng hình ảnh từ camera gắn trên các xe tự hành. Lúc đầu, việc
lái xe được thực hiện trên phần mềm mô phỏng, thu được các hình ảnh từ 3 camera trái, phải và camera
trung tâm. Chúng tôi cũng thu được dữ liệu 30 lần trong 1 giây từ phanh, vận tốc và góc lái. Dữ liệu thu
được sẽ được thống kê để thu được các tham số đặc trưng của phân bố góc lái, vận tốc trung bình… sau
đó cho qua mạng nơ ron CNN để đào tạo và thu được mô hình lái xe tự động. Sau khi đã thu được mô
hình, chúng tôi lưu vào tệp *.h5 và chạy xe ở chế độ tự lái. Các camera trái phải và giữa cung cấp ảnh
theo thời gian thực. Mô hình sẽ nhận các ảnh này và điều khiển góc lái, vận tốc và sử dụng phanh để tự
hành. Chúng tôi đã cho xe chạy thử trên quãng đường dài và thấy xe chạy khá tốt.