深度学习 自动驾驶 综述

深度学习在自动驾驶领域扮演了核心角色。它是一种人工神经网络技术，通过多层次的学习从数据中提取高级别的特征，进而实现复杂的决策和任务处理。自动驾驶车辆通常依赖深度学习来进行以下几个方面的功能：

1. **感知**：利用摄像头、雷达和激光雷达等传感器的数据，深度学习模型能识别道路标志、行人、其他车辆、障碍物等，并构建周围环境的高精度地图。

2. **目标检测与跟踪**：通过卷积神经网络（CNN）对图像进行实时分析，快速定位和跟踪道路上的目标物体。

3. **路径规划与决策**：深度强化学习算法可以模拟未来的情景，帮助车辆做出安全有效的行驶路线和避免碰撞的决策。

4. **预测模型**：长短期记忆网络（LSTM）或变种用于交通流预测，有助于车辆预见潜在的交通情况。

5. **自我学习与适应**：随着数据的不断积累，自动驾驶系统能够持续学习和改进，提高性能。

然而，自动驾驶仍面临一些挑战，如法律法规、伦理道德、网络安全以及特定场景下复杂行为的理解等。此外，

相关问题

自动驾驶感知算法综述

自动驾驶感知算法综述是关于自动驾驶系统中用于感知环境的算法的一份综合调查报告。其中涉及的算法包括图像处理、道路检测、目标检测和3D物体检测等。引用中的《2.3D Object Detection from Images for Autonomous Driving: A Survey》是一份关于从图像中进行三维物体检测的综述，主要探讨了目前用于自动驾驶的图像处理算法和相关技术。引用的《3.End-to-End Deep Learning of Lane Detection and Path Prediction for Real-Time Autonomous Driving》是一篇关于利用深度学习进行车道检测和路径预测的文章，该方法可以实时地进行自动驾驶车辆的车道线检测和路径规划。引用的《3.A Survey of Robust LiDAR-based 3D Object Detection Methods for autonomous driving》则是对基于激光雷达的三维物体检测方法进行的一项调查研究，该研究主要关注激光雷达在自动驾驶中的应用，并介绍了一些具有鲁棒性的方法用于检测和识别环境中的三维物体。综合这三个引用，我们可以获得关于自动驾驶感知算法的全面综述。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [自动驾驶感知/定位/部署全栈算法综述汇总](https://blog.csdn.net/CV_Autobot/article/details/126113336)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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