无人驾驶中的目标追踪方法及新进展
无人驾驶汽车需要在复杂的现实环境下(例如拥挤的路口)实现自主控制.复杂的现实环境中的动态移动目标追踪对于无人驾驶汽车以及其他车辆、行人的安全以及无人驾驶车辆的智能决策至关重要,使得目标追踪技术成为了无人驾驶车辆研究的关键问题之一.无人驾驶汽车目标追踪方法大致可以划分为两类:基于模型检测的目标追踪方法和无模型的目标追踪方法.首先根据类别分别对目标追踪方法进行介绍,然后介绍基于机器学习的目标追踪新方法,最后展望无人驾驶目标追踪技术的未来研究方向.
无人驾驶 目标追踪 模型检测 机器学习
吴桃 鲍泓 王博
北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室 北京100101
国内会议
中国计算机用户协会网络应用分会2017年第二十一届网络新技术与应用年会
福州
中文
234-237
2017-12-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）