Apollo自动驾驶：第6讲—实时预测与深度学习策略

在Apollo自动驾驶入门课程第⑥讲中，重点探讨了预测在自动驾驶系统中的核心作用。无人车在复杂的道路交通环境中需要实时预测其他动态物体（如汽车、自行车、行人）的行为，以便做出安全和高效的决策。预测路径需要具有实时性，这意味着算法必须能够在极短的时间内更新预测，考虑到车辆的速度，如60公里/小时，预测应在0.25秒内完成，以避免潜在的碰撞风险。 预测准确性和学习能力是关键要素。预测模块不仅要准确预测车辆的行驶意图，例如判断是否并线或保持车道，还要具备适应新场景的能力。静态模型难以覆盖所有可能的交通场景，因此预测模块需要通过机器学习，特别是数据驱动的方式，从大量实时数据中学习和改进。数据驱动预测依赖于训练模型，随着数据量的增加，预测性能也会相应提高。这种方法的优势在于其能够处理大量的不确定性，并随着时间推移自我优化。 课程中介绍了两种不同的预测方法：基于模型的预测和数据驱动预测。基于模型的方法通过构建多个假设场景（如右转或直行），然后根据车辆的实际行为调整预测。而数据驱动预测则通过监督学习，收集实际驾驶数据，让算法根据观察到的行为模式自动调整预测策略。这两种方法各有优势，前者直观易理解，后者灵活适应性强。 预测模块在自动驾驶中扮演着至关重要的角色，它不仅要求快速且准确地识别周围环境，还需要持续学习和改进，以应对不断变化的道路条件和行为。随着技术的进步，如何在实时性和准确性之间找到平衡，以及如何有效地融合各种预测策略，将是未来自动驾驶研究的重要课题。