智能驾驶的基本技术原理可分为“感知-决策-控制”: 1) 感知层: 感知系统负责感知车辆及环境信息，是实现智能驾驶的第一环节，对于不同级别智能驾驶汽车和驾驶任务而言，需要的传感器类型、数量和性能也有所区别;2) 决策层:决策规划是智能驾驶构架的第二步，相当于智能驾驶系统的“大脑”，主要负责处理感知系统传达的...
更靠谱的方式，可能会是这样：感知、预测、决策、规划，甚至控制，都是一个深度网络模型，各自都预训练...
感知系统以多种传感器的数据和高精度地图的信息作为信息输入,经过一系列计算及处理,对自动驾驶汽车周围环境进行精确感知,也常常被比喻成智能汽车的”眼睛“和”耳朵“。 只不过有了眼睛和耳朵还不够,上路还需要强大的大脑,这也就牵扯到了自动驾驶领域的决策系统。 长久以来,这两个系统各自面临技术和实践上的挑战,有...
sequential planning属于最传统的方法,感知、决策与控制三个部分层次较为清晰;behavior-aware planning这种方法相比第一种,亮点在于引入人机共驾、车路协同以及车辆对外部动态环境的风险预估;end-to-end planning这种方法基于DL、DRL技术,借助大量的数据做训练,获得从图像等感知信息到方向盘转角等车辆控制输入的关系,属于时...
经典的模块化自动驾驶系统通常由感知、预测、规划和控制组成。直到 2023 年左右,AI(人工智能)或 ML(机器学习)主要在大多数量产自动驾驶系统中增强感知,其影响力在下游组件中逐渐减弱。与规划堆栈中 AI 的低集成度形成鲜明对比的是,端到端感知系统(例如 BEV或鸟瞰感知管道)已部署在量产车辆中。
1、秋招情况 本人目前就职某自动驾驶公司,曾面试过大部分自动驾驶公司、一部分机器人公司以及一些主机厂,方向主要是规划算法、规控算法、规划决策算法等方向。算法的面试难度每年都在不断提高,网友调侃从诸神黄…
分为“感知-决策-控制”: 1) 感知层: 感知系统负责感知车辆及环境信息,是实现智能驾驶的第一环节,对于不同级别智能驾驶汽车和驾驶任务而言,需要的传感器类型、数量和性能也有所区别;2) 决策层:决策规划是智能驾驶构架的第二步,相当于智能驾驶系统的“大脑”,主要负责处理感知系统传达的信息,实现行动和路径的规划...
智能驾驶的基本技术原理可分为“感知-决策-控制”: 1) 感知层: 感知系统负责感知车辆及环境信息,是实现智能驾驶的第一环节,对于不同级别智能驾驶汽车和驾驶任务而言,需要的传感器类型、数量和性能也有所区别;2) 决策层:决策规划是智能驾驶构架的第二步,相当于智能驾驶系统的“大脑”,主要负责处理感知系统传达的信息...
李教授分享到,感知、预测、决策和控制的大模型对自动驾驶的影响应该是方方面面的,很多企业和研发团队都在该领域进行发力和发展,目前感知网络大概做到了一亿到十亿左右的参数规模,决策和控制网络大概在百万级别和千万级别参数的规模,未来还有很多工作需要做。谈到对未来的一个预期,李教授认为自动驾驶现在已经进入新的发展...
自动驾驶汽车在进行决策规划时，会从环境感知模块中获取道路拓扑结构信息、实时交通信息、障碍物(交通参与者)信息和主车自身的状态信息等内容。结合以上这些信息，决策规划系统会对当前环境作出分析，然后对底层控制执行模块下达指令，这一过程就是决策规划模块的主要任务。自动驾驶车辆架构图(图片来源：见参考资料3)换言...