一、赛题背景
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近年来,随着人工智能特别是深度学习的发展,如何通过自学习实现避障已成为一大研究热点。实现自主学习是机器人实现智能化的重要一步,有利于改善其行为策略,提高在未知复杂的环境中的适应性。卷积神经网络是一种有监督的特征学习方法,可以从大规模数据中学习到相应的特征。将深度卷积神经网络应用在相应的领域与移动机器人相结合,为机器人赋予移动大脑,实现智能感知、智能决策。
本赛项的设立能够场景化地复现基于深度学习的智能车在实际领域中的应用,尤其是在无人的环境中,实现数据采集、数据模型构建、自主识别弯道、无人驾驶验证等多种技术融合的场景。将深度学习技术赋予机器智能行为,为培养创新综合人才提供演练平台,以赛促教,拓宽高校... [
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