增强自动驾驶车辆性能：人车建议与深度神经网络

自动驾驶车辆的人对车建议与深度神经控制网络研究着重于解决深度神经网络在自动驾驶汽车中的局限性。虽然深度学习模型如深度神经控制器在模仿人类驾驶行为方面表现出色，但它们在处理未见过的场景或与训练数据不一致的情况时可能会显得脆弱，因为这些网络缺乏对图像内容的深度理解。 本文的核心创新在于提出了一种融合人对车建议的解决方案。最终用户可以通过自然语言提供诸如“pedestrians are in the crosswalk”这样的指导，这些建议被编码为车辆控制器的输入。这个端到端的车辆控制器利用了注意力机制，能够根据建议中的关键信息调整其对环境的关注点，比如行人位置，从而指导车辆的转向和速度控制。注意力机制确保了控制器的行为与建议中的对象紧密关联，提高了自动驾驶系统的决策能力。 作者们开发了一个新的建议驾驶数据集，名为本田研究所建议数据集（HAD），其中包含了大量人工注释的人对车建议，旨在供模型进行训练和评估。通过这个数据集，研究人员发现，接受人建议的端到端网络能够显著提升性能，而且相比于仅依赖视觉功能，融入人类智慧的策略更加有效。 值得注意的是，这项工作不仅增强了自动驾驶系统的智能和可靠性，还促进了人车交互的透明度，使人们能够理解车辆的决策过程，并参与到自动驾驶的决策链中。这种结合人类智慧和机器学习的模型对于构建未来安全、可靠的自动驾驶系统具有重要意义。 本研究通过将自然语言的人车建议与深度神经控制网络相结合，解决了自动驾驶车辆在面对复杂环境时的鲁棒性和可解释性问题，推动了该领域的技术进步，为实现更智能、更人性化的自动驾驶汽车奠定了基础。