自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的算法是如何優(yōu)化的？

自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的算法優(yōu)化主要從感知和決策兩個(gè)模塊展開(kāi)。

感知模塊負(fù)責(zé)收集和處理傳感器數(shù)據(jù)，關(guān)鍵技術(shù)有目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別、環(huán)境感知、傳感器融合等。優(yōu)化方法包括算法改進(jìn)，比如讓深度學(xué)習(xí)更好用于目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別；數(shù)據(jù)增強(qiáng)，增加數(shù)據(jù)量以提高模型泛化能力；模型壓縮，降低計(jì)算量提高實(shí)時(shí)性。性能評(píng)估指標(biāo)有準(zhǔn)確率、魯棒性、實(shí)時(shí)性和效率。

決策模塊負(fù)責(zé)生成駕駛指令，關(guān)鍵技術(shù)包括路徑規(guī)劃、軌跡跟蹤、避障控制等。優(yōu)化方法有算法改進(jìn)，比如讓參數(shù)更精準(zhǔn)；參數(shù)調(diào)整，找到最佳參數(shù)組合；數(shù)據(jù)增強(qiáng)，豐富數(shù)據(jù)提升效果；模型壓縮，提高運(yùn)行效率。性能評(píng)估指標(biāo)涵蓋路徑規(guī)劃準(zhǔn)確性、軌跡跟蹤誤差、避障效率等。

感知和決策模塊密切相關(guān)，相互影響，耦合優(yōu)化能提升系統(tǒng)效率和性能。比如基于多目標(biāo)優(yōu)化的算法協(xié)同設(shè)計(jì)，能同時(shí)考慮不同目標(biāo)；基于模型預(yù)測(cè)控制的算法優(yōu)化，能預(yù)測(cè)未來(lái)系統(tǒng)行為優(yōu)化控制指令；基于遷移學(xué)習(xí)的算法優(yōu)化，能把已訓(xùn)練好的模型用到新任務(wù)或領(lǐng)域。

環(huán)境感知算法優(yōu)化涉及目標(biāo)檢測(cè)、環(huán)境分類、圖像處理、物體跟蹤等方面。像目標(biāo)檢測(cè)算法優(yōu)化可用基于深度學(xué)習(xí)、激光雷達(dá)、多傳感器融合的方法。圖像處理算法優(yōu)化包含圖像增強(qiáng)、分割、特征提取等。物體跟蹤算法優(yōu)化有基于卡爾曼濾波、相關(guān)濾波、深度學(xué)習(xí)跟蹤等辦法。

路徑規(guī)劃算法改進(jìn)包含運(yùn)動(dòng)規(guī)劃、道路幾何優(yōu)化、交通預(yù)測(cè)等。運(yùn)動(dòng)規(guī)劃可用基于采樣的算法、整合深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)等。道路幾何優(yōu)化要考慮道路特征，融入實(shí)時(shí)信息。交通預(yù)測(cè)可利用時(shí)間序列分析和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

自動(dòng)駕駛決策規(guī)劃算法分為基于規(guī)則、基于優(yōu)化和基于學(xué)習(xí)三類。基于規(guī)則的靠預(yù)先定義的規(guī)則庫(kù)指導(dǎo)車(chē)輛行為，由專家設(shè)計(jì)并調(diào)整更新，用邏輯推理決策。