基于深度學習的智能網聯汽車無人駕駛障礙物檢測研究

摘 要：隨著智能網聯汽車無人駕駛技術的快速發展，障礙物檢測作為其核心技術之一，對于保障行車安全至關重要。本研究提出了一種基于深度學習的智能網聯汽車無人駕駛障礙物檢測方法，通過構建優化的卷積神經網絡（CNN）模型并結合多傳感器融合技術，實現在復雜多變的道路場景中高效、準確的障礙物檢測。實驗結果表明，該方法在檢測精度、實時性及魯棒性方面均顯著優于傳統方法，為無人駕駛技術的發展提供了有力支持。

關鍵詞：深度學習 智能網聯汽車無人駕駛 障礙物檢測 卷積神經網絡 多傳感器融合

1 緒論

1.1 研究背景與意義

智能網聯汽車無人駕駛技術代表了汽車工業的未來發展方向，其在提高行車安全、緩解交通壓力及提升出行效率方面具有巨大潛力[1-2]。障礙物檢測作為無人駕駛技術的核心環節，其準確性和實時性至關重要。深度學習技術在圖像處理、模式識別等領域的優異表現使其成為提升障礙物檢測性能的有力工具，對于智能網聯汽車無人駕駛障礙物檢測更有著廣闊的應用前景。

1.2 國內外研究現狀

國內外在智能網聯汽車無人駕駛障礙物檢測領域已取得顯著成果，但仍面臨檢測精度和實時性的挑戰。谷歌、特斯拉等科技巨頭在障礙物檢測技術方面處于領先地位，國內以華為、百度為代表的企業也積極投身于相關技術研發。當前研究多聚焦于多傳感器融合、深度學習模型優化等方向，以應對復雜多變的道路環境?！?br>