基于车载传感器数据的智能驾驶辅助系统优化

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万方数据
维普

中文摘要：随着汽车技术的快速发展，智能驾驶辅助系统(ADAS)在提高道路交通安全性方面的作用越来越重要，然而现有系统在复杂道路环境下的安全性能仍有待提高。通过分析车载传感器数据对ADAS性能进行优化，采用机器学习算法对多源传感器数据进行融合与分析，并由此提出一种障碍物检测与轨迹预测改进方法。实车测试结果表明，该方法在检测准确率和计算效率方面均优于现有算法，研究成果可为ADAS的进一步优化提供新的思路和方法。

作者：

汪茵

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作者单位：

商丘技师学院,河南商丘 476000

关键词：

智能驾驶辅助系统车载传感器数据融合机器学习障碍物检测轨迹预测

出版年：

2024

汽车与新动力

上海内燃机研究所

汽车与新动力

影响因子：0.019

ISSN：2096-4870

年,卷(期)：2024.7(5)