自动驾驶技术：从感知到决策

# 1. 简介

## 1.1 什么是自动驾驶技术

## 1.2 自动驾驶技术的发展历程

## 感知技术

感知技术是自动驾驶技术中至关重要的一环，它能够帮助车辆感知和理解周围环境，是实现自动驾驶的基础。本章将介绍感知技术的定义、作用以及常见的感知技术包括摄像头、雷达和激光雷达，以及它们的优势和不足。
### 3. 感知数据处理

感知数据处理作为自动驾驶技术中至关重要的一环，其作用是将来自感知技术的数据进行处理和分析，以便为自动驾驶车辆做出合适的决策和行为。在本章中，我们将深入探讨感知数据处理的目的、方法、算法以及面临的挑战和解决方案。

#### 3.1 感知数据处理的目的和方法

感知数据处理的主要目的是对感知技术所采集到的数据进行处理和分析，提取有用的信息以供车辆决策制定模块使用。感知数据处理的方法包括但不限于数据滤波、特征提取、目标跟踪和环境建模等。

#### 3.2 高级感知算法：深度学习、机器学习和计算机视觉

在感知数据处理中，高级的感知算法如深度学习、机器学习和计算机视觉被广泛应用。这些算法能够处理复杂的感知数据，提取出有效的特征信息，帮助车辆更准确地理解周围环境。

#### 3.3 感知数据处理的挑战和解决方案

感知数据处理面临诸多挑战，如数据量大、实时性要求高、环境复杂多变等。针对这些挑战，研究人员提出了许多解决方案，包括优化算法、硬件加速、分布式处理等，以确保感知数据能够高效、准确地被处理和分析。

### 4. 决策制定

自动驾驶技术中的决策制定是指车辆在感知基础上对环境进行分析和理解，然后制定行驶策略和动作的过程。在这一部分，我们将深入探讨决策制定的含义、重要性、因素和考虑因素，以及涉及的算法。

#### 4.1 决策制定的含义与重要性

在自动驾驶技术中，决策制定是车辆进行下一步行