Arquitecturas de redes neuronales profundas de extremo a extremo para la predicción de velocidad y ángulo del volante en la conducción autónoma
Autores: Navarro, Pedro J.; Miller, Leanne; Rosique, Francisca; Fernández-Isla, Carlos; Gila-Navarro, Alberto
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Arquitecturas de redes neuronales profundas de extremo a extremo para la predicción de velocidad y ángulo del volante en la conducción autónoma
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Sistemas de toma de decisiones
Vehículos autónomos
Arquitecturas de extremo a extremo
Redes neuronales profundas
Redes convolucionales
Proceso de optimización
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 30
Citaciones: Sin citaciones
Los sistemas complejos de toma de decisiones utilizados para vehículos autónomos o sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) están siendo reemplazados por arquitecturas de extremo a extremo (e2e) basadas en redes neuronales profundas (DNN).
Descripción
Los sistemas complejos de toma de decisiones utilizados para vehículos autónomos o sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) están siendo reemplazados por arquitecturas de extremo a extremo (e2e) basadas en redes neuronales profundas (DNN).