DIT4BEARs 智能道路实习项目

我们团队作为“智能道路——2021冬季道路养护”黑客松的获胜者，获得了在挪威北极大学（UiT）的研究实习机会。实习于2021年5月3日开始，2021年5月21日结束，每周召开两次会议。尽管我们两名实习生国籍和教育背景不同，但仍尽可能以团队形式协作。该项目最吸引人之处在于让我们意识到北极地区居民所面临的严峻条件，而在我们居住地很难获得如此独特的经验。我们开发并实现了多个深度学习模型，以对道路状态（干燥、潮湿、湿润、结冰、积雪、泥泞）进行分类。基于最佳模型，天气预报应用将综合考虑 Ta、Tsurf、Height、Speed、Water 等因素预测状态。关键部分在于定义一项安全度量，其为基于摩擦系数的事故率与基于状态的事故率之乘积。我们开发了一个回归器，将根据分类器所得状态与传感器数据所得摩擦系数预测该安全度量。利用传感器数据、开放街道地图数据与天气数据，我们设计了一种路径规划算法。