自动驾驶关键技术研究
自动驾驶技术研究论文素材
自动驾驶技术研究论文素材一、引言自动驾驶技术是近年来备受关注的热门话题之一。
作为人工智能领域的重要应用，自动驾驶技术的发展将对交通运输、出行方式以及城市规划等方面产生深远的影响。
本文将从多个角度探讨自动驾驶技术的研究进展，为进一步的研究提供素材和参考。
二、自动驾驶技术的概述1. 自动驾驶技术的定义自动驾驶技术是指利用人工智能、感知技术、控制算法等手段使汽车等交通工具实现无人驾驶的能力。
2. 自动驾驶技术的分类根据驾驶任务的自动化程度，自动驾驶技术可以分为完全自动驾驶和辅助自动驾驶两类。
完全自动驾驶技术是指车辆完全无需人类干预即可完成所有驾驶任务，而辅助自动驾驶技术则是在人类驾驶的基础上提供辅助功能，如自动泊车和智能巡航控制等。
三、自动驾驶技术的关键技术与挑战1. 感知技术自动驾驶汽车需要准确地感知周围环境，以便做出合理的决策。
其中，视觉识别、雷达和激光雷达等技术是实现感知的关键。
2. 决策和规划自动驾驶汽车需要实时做出决策，并规划行驶路径。
这需要结合交通规则、道路条件和其他交通参与者的行为，从而保证安全和高效的驾驶。
3. 安全性与可靠性自动驾驶技术的关键挑战是确保安全性和可靠性。
在紧急情况下，自动驾驶系统需要能够做出正确反应并避免事故的发生。
4. 法律和伦理问题随着自动驾驶技术的发展，法律和伦理问题也变得日益重要。
如何解决责任和隐私问题，将是自动驾驶技术必须面对的考验。
四、自动驾驶技术的研究进展1. Google自动驾驶汽车项目Google自动驾驶汽车项目是自动驾驶技术领域的先驱之一。
他们通过大量的测试和实践，不断改进自己的自动驾驶技术，并取得了令人瞩目的成果。
2. 特斯拉自动驾驶系统特斯拉自动驾驶系统是目前市场上应用最广泛的自动驾驶技术之一。
他们采用了基于视觉感知和深度学习算法的方案，取得了一定的成功。
3. 苹果自动驾驶技术项目苹果公司也在积极研发自动驾驶技术。
虽然目前该项目尚未成为公开的产品，但从一些专利和招聘信息中可以窥见其自动驾驶技术研究的方向。
无人驾驶关键技术分析三篇
无人驾驶关键技术分析三篇篇一: 无人驾驶关键技术分析无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。
按照无人驾驶汽车的职能模块, 无人驾驶汽车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。
（1）环境感知技术环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳, 无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自身周围的环境信息。
为其行为决策提供信息支持。
环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知和周围环境感知两部分。
单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量, 无法满足测量的需要。
因而, 必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征量进行测量, 将所测得的数据经过数据融合处理后。
提取出可信度较高的有用信号。
按照环境感知系统测量对象的不同, 我们采用两种方法进行检测: 无人驾驶汽车自身位姿信息主要包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。
这类信息测量方便, 主要用驱动电机、电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。
无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主动型测距传感器为主, 被动型测距传感器为辅, 采用信息融合的方法实现。
因为激光、雷达、超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下, 执行任务的需要, 最重要的是处理数据量小, 实时性好。
同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算, 无需知道障碍物的具体信息。
而视觉作为环境感知的一个重要手段, 虽然目前在恶劣环境感知中存在一定问题。
但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取代的重要性, 而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面, 视觉也是必不可少的手段。
（2）导航定位技术无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置, 是无人驾驶汽车的路径规划和任务规划的之支撑。
导航可分为自主导航和网络导航两种。
自主导航技术是指除了定位辅助之外, 不需要外界其他的协助, 即可独立完成导航任务。
无人驾驶中的信息技术关键
无人驾驶中的信息技术关键随着科技的不断发展，无人驾驶技术已经成为了当今社会关注的焦点之一。
无人驾驶汽车作为一种新型的交通工具，其核心在于利用信息技术和人工智能技术来实现车辆的自主驾驶。
在无人驾驶的实现过程中，信息技术扮演着至关重要的角色。
本文将重点介绍无人驾驶中的关键信息技术，包括传感器技术、定位技术、数据处理技术、通信技术以及人工智能技术等。
一、传感器技术传感器是无人驾驶汽车的关键组成部分之一，其主要作用是感知周围环境，包括车辆速度、道路标识、行人、障碍物等。
无人驾驶汽车通过传感器获取环境信息，从而判断车辆的行驶状态和路径。
目前，常用的传感器包括激光雷达、毫米波雷达、摄像头、超声波传感器等。
这些传感器能够通过不同的方式获取周围环境信息，为无人驾驶汽车提供精确的环境感知数据。
二、定位技术无人驾驶汽车的定位技术是实现自动驾驶的基础之一。
无人驾驶汽车需要能够准确地确定自身的位置和行驶轨迹，以便与其他车辆和基础设施进行通信和协调。
目前，常用的定位技术包括GPS、惯导、无线通信等。
GPS技术可以通过卫星定位来确定车辆的位置和速度，但是其精度和稳定性受信号干扰和天气条件的影响较大。
而惯导技术则可以通过测量车辆自身的加速度和角速度来获取位置信息，但是其精度也受到误差因素的影响。
因此，在无人驾驶汽车中通常会采用多种定位技术进行融合，以提高定位精度和稳定性。
三、数据处理技术数据处理是无人驾驶汽车中最为关键的技术之一，其作用是将传感器获取的数据进行清洗、分类、分析和融合，以提取出有价值的信息，为自动驾驶提供决策支持。
无人驾驶汽车需要处理大量的实时数据，包括车辆位置、速度、周围环境等，因此需要高效的数据处理算法和硬件设备来实现数据的高速处理和存储。
目前，常用的数据处理技术包括机器学习、深度学习、图像识别等。
这些技术可以通过训练模型来识别和分析数据，从而提取出有用的信息，为无人驾驶汽车的决策提供支持。
四、通信技术无人驾驶汽车需要与其他车辆和基础设施进行通信和协调，以实现道路上的安全和高效行驶。
智能车辆自动驾驶系统技术研究与应用
智能车辆自动驾驶系统技术研究与应用自动驾驶技术是近年来快速发展的一个领域，旨在实现车辆完全自主地行驶，不需要人工干预。
智能车辆自动驾驶系统作为实现这一目标的关键技术，已经引起了广泛的关注和研究。
本文将就智能车辆自动驾驶系统的技术研究与应用进行探讨。
智能车辆自动驾驶系统基本构成智能车辆自动驾驶系统由多个技术模块组成，包括感知模块、决策模块和控制模块。
感知模块负责感知车辆周围环境的信息，采用传感器等设备获取并处理图像、声音和其他传感器数据。
常用的传感器包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达和超声波传感器等。
这些传感器通过不同的方式感知车辆周围的物体、行人、道路和障碍物等。
决策模块根据感知模块提供的数据进行分析和处理，形成对路况的判断和决策。
这些判断和决策可能包括车辆行驶的速度、远近程预测、车道选择以及超车等行为。
决策模块通常使用计算机视觉和机器学习等技术，以实时且准确地评估周围环境并作出智能决策。
控制模块负责控制车辆的加速、刹车、转向和换挡等操作，以实现自主驾驶。
控制模块通常由电子控制单元（ECU）和执行器组成，ECU根据决策模块的指令控制执行器完成相应的操作。
智能车辆自动驾驶系统关键技术在实现智能车辆自动驾驶系统过程中，有几项关键技术不可或缺。
首先是车辆感知技术。
车辆感知技术是实现自动驾驶系统的基础，它能够准确地感知并理解周围环境。
激光雷达、摄像头和雷达等传感器被广泛应用于车辆感知技术中。
激光雷达通过测量物体的距离和方向来获取环境信息，摄像头则通过图像识别和处理来感知道路和障碍物，雷达可以提供较高的精度和覆盖范围。
通过这些传感器的应用，车辆能够实时感知和理解周围的动态环境，从而做出相应的决策。
其次是车辆决策技术。
车辆决策技术是指智能车辆自动驾驶系统根据感知模块提供的信息来作出相应决策的能力。
决策技术可以通过深度学习、强化学习和规划算法等来实现。
深度学习技术可以用于图像识别和目标检测，以识别道路、交通标志和行人等；强化学习技术可以优化车辆行驶策略，确保车辆在不同情况下作出最佳决策；规划算法则可以根据当前车辆的状态和路况，确定最佳行驶路径和速度。
人工智能在自动驾驶汽车中的关键技术
人工智能在自动驾驶汽车中的关键技术自动驾驶汽车作为近年来备受关注和期待的技术创新，正逐渐改变着我们对交通出行的认识。
其背后的支持和推动力之一，便是人工智能技术的应用。
人工智能在自动驾驶汽车中扮演着关键的角色，其涵盖的技术范畴十分广泛，其中包括感知、决策和控制等多个方面。
本文将重点探讨人工智能在自动驾驶汽车中的关键技术，并窥探其未来发展趋势。
首先，感知是自动驾驶汽车中的核心技术之一。
感知技术旨在通过传感器获取周围环境的信息，为自动驾驶系统提供准确的视觉、声音和其他感知输入。
在感知技术的发展中，深度学习是一项重要的工具。
借助深度学习算法，自动驾驶汽车可以对传感器获得的大量数据进行高效处理和分析，从而实现对交通标志、车道线、行人和其他车辆等信息的准确识别和感知。
此外，激光雷达、毫米波雷达和摄像头等传感器的不断演进也为感知技术的发展提供了有力支持。
其次，决策是自动驾驶汽车的另一个重要技术环节。
决策技术主要涉及自动驾驶系统对行驶环境的理解和作出相应决策的能力。
在决策技术中，路径规划和交通预测是具有重要影响力的研究方向。
路径规划旨在为自动驾驶汽车提供最佳行驶路线，并在遇到障碍物和限制条件时进行及时调整。
交通预测则是通过分析和预测其他车辆、行人和其他路上元素的行为，以帮助自动驾驶系统做出适当决策，例如加速、减速、转向等。
在决策技术中，强化学习和深度强化学习等算法的应用也日益成为研究的热点，这些算法能够从大量的数据中学习并逐步优化决策过程。
最后，控制是实现自动驾驶汽车的关键技术之一。
控制技术旨在确保自动驾驶系统能够准确、稳定地执行决策。
在控制技术中，模型预测控制和非线性控制等方法被广泛应用。
模型预测控制通过建立车辆运动模型和环境模型，预测未来一段时间内的车辆和环境状态，并通过优化算法生成控制指令。
非线性控制则主要关注车辆在动态环境下的稳定性和精确性，通过对车辆动力学建模和控制器设计来实现最佳控制效果。
此外，实时控制也是自动驾驶汽车的一个挑战，需要保证控制指令的实时执行，以应对场景的变化和处理紧急情况。
自动驾驶汽车的关键技术
自动驾驶汽车的关键技术随着科技的不断进步和人们对出行方式的需求不断变化，自动驾驶汽车成为了人们关注的焦点之一。
自动驾驶汽车不仅可以提高交通安全性，还能够改善交通效率并减少交通拥堵。
然而，要实现自动驾驶汽车的普及，关键技术的突破迫在眉睫。
本文将介绍自动驾驶汽车的关键技术，并探讨其在实际应用中的挑战和前景。
一、感知技术自动驾驶汽车需要能够准确感知周围环境的能力，以便做出正确的决策和行动。
感知技术包括了传感器技术、视觉识别技术等。
其中，激光雷达是目前最常用的传感器之一，它能够通过激光束对周围环境进行高精度的距离测量和三维重建。
同时，视觉识别技术可以通过图像识别和目标追踪来实现自动驾驶车辆对交通标志、行人和其他车辆的感知。
然而，感知技术仍然面临识别精度、复杂环境下的鲁棒性等挑战。
二、决策与规划技术自动驾驶汽车需要具备良好的决策与规划能力，能够根据周围环境和车辆状态做出相应的决策。
这涉及到路径规划、交通预测和决策算法等方面的技术。
路径规划算法需要根据地图信息和车辆状态等因素，确定车辆的行进路径。
交通预测则需要通过对周围车辆的行为进行分析和预测，以避免潜在的危险。
决策算法是自动驾驶系统中的核心，它可以根据感知数据和路径规划结果，做出最优决策并生成相应的控制指令。
目前，决策与规划技术仍然面临着实时性要求高、复杂交通场景下的决策困难等挑战。
三、智能控制技术为了保证自动驾驶汽车的安全和稳定性，智能控制技术起着至关重要的作用。
智能控制技术包括车辆动力学建模、轨迹跟踪控制、制动控制等。
车辆动力学建模可以精确描述车辆的力学性能，并为后续的轨迹跟踪控制提供基础。
轨迹跟踪控制是指将车辆的实际动态与期望的运动轨迹进行匹配，从而实现车辆稳定地沿着规划路径行驶。
制动控制则需要根据车辆状态和环境信息，实时调整制动力以确保安全性。
然而，智能控制技术在不同路况下的适应性、动态调节控制策略等还需要进一步研究和改进。
四、通信与云端技术自动驾驶汽车需要与交通基础设施、其他车辆和网络系统进行实时通信，以实现信息共享和协同行驶。
人工智能在自动驾驶中的关键技术
人工智能在自动驾驶中的关键技术人工智能（Artificial Intelligence，AI）在自动驾驶中扮演着关键的角色。
利用AI技术，无人驾驶汽车能够感知周围环境、做出决策并执行操作，以实现自主导航。
下面将介绍几项在自动驾驶中至关重要的人工智能技术。
一、感知技术感知技术是自动驾驶中最基础也是最重要的关键技术之一。
它包括传感器技术和感知算法。
通过多种传感器（如摄像头、激光雷达、毫米波雷达和超声波传感器）获取丰富的环境信息，并借助感知算法对这些信息进行处理和分析。
感知技术能够实现对车辆周围物体、道路状况以及交通标志和信号的实时感知。
这为后续的决策制定和控制提供了准确的环境认知数据。
二、决策与规划技术决策与规划技术是自动驾驶中的核心技术之一。
它基于感知技术获取到的环境信息，结合地图数据和交通规则，通过建立虚拟环境模型和预测模型，分析当前道路情况和预测未来的交通状态，为无人驾驶汽车制定最佳行驶路径和控制策略。
决策与规划技术需要处理大量的感知数据和模型，因此需要强大的计算和处理能力，这就是人工智能技术的优势所在。
三、控制与执行技术控制与执行技术是将决策与规划结果转化为具体的车辆行动的关键技术。
通过对汽车的操控系统（如转向系统、刹车系统和加速系统）进行智能化改造，使得车辆能够根据决策和规划结果执行相应的行动。
这一技术需要精确的控制，以保证无人驾驶汽车的安全性和稳定性。
四、自主学习技术自主学习技术是提升无人驾驶汽车智能化水平的重要手段。
通过对大量实际驾驶数据的学习和分析，自主学习技术能够使无人驾驶汽车在实际行驶过程中不断优化和改进自己的决策和规划能力。
这种技术的运用可以提高无人驾驶汽车的适应性和性能，在面对复杂的道路情况时能够更加灵活和高效地应对。
综上所述，人工智能在自动驾驶中发挥着重要的作用。
通过感知技术、决策与规划技术、控制与执行技术以及自主学习技术的应用，无人驾驶汽车能够实现精准感知、智能决策和准确执行，为未来的智能交通提供了强有力的支持。
无人驾驶汽车关键技术解析
无人驾驶汽车关键技术解析无人驾驶汽车，作为自动驾驶技术的重要应用领域，近年来取得了长足的发展。
这种前沿技术不仅具有革命性的意义，也是未来智能交通系统的重要组成部分。
本文将对无人驾驶汽车的关键技术进行解析，包括感知技术、决策与规划技术以及控制系统。
一、感知技术感知技术是无人驾驶汽车实现自主导航的基础。
它通过感知周围环境、识别和理解交通标志、车辆、行人等信息，为车辆提供必要的感知能力。
其中，传感器是实现感知的关键装置。
1. 激光雷达激光雷达是无人驾驶汽车最常用的感知装置之一。
它通过发射激光束，并通过接收激光束的反射信号来获取周围环境的三维点云数据。
通过对点云数据的处理和分析，无人驾驶汽车能够准确感知到周围障碍物的位置和形状，实现对环境的高精度感知。
2. 摄像头摄像头是无人驾驶汽车另一个重要的感知装置。
它通过采集图像数据，利用计算机视觉技术来实现对环境的感知。
无人驾驶汽车可以通过对图像数据的处理和分析，识别交通标志、识别行人和车辆等，为决策和规划提供重要的信息。
3. 毫米波雷达毫米波雷达是一种利用毫米波进行目标检测和距离测量的感知装置。
与激光雷达相比，毫米波雷达在雨雪天气下有更好的适应性。
它能够实现对障碍物的高精度感知和测距，为无人驾驶汽车提供更全面的环境感知能力。
二、决策与规划技术决策与规划技术是无人驾驶汽车实现智能驾驶的核心。
它主要包括路径规划、运动规划和行为决策等关键技术。
1. 路径规划路径规划是指根据起点和终点之间的路况条件，找到一条最优路径的过程。
在无人驾驶汽车中，路径规划主要考虑的是行车安全和效率。
通过综合考虑交通流量、道路状况、限行政策等因素，无人驾驶汽车可以选择最优路径，实现在复杂交通环境下的智能行驶。
2. 运动规划运动规划是指根据路径规划结果，生成无人驾驶汽车的具体运动轨迹的过程。
它需要考虑车辆的动力学约束，同时平衡行车安全和行车平稳性。
通过优化车辆的加速度、速度和方向等参数，无人驾驶汽车可以实现平稳的运动，提高乘坐舒适度。
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计全世界每年约有120万人死于道路交通伤害，多达5 000万人受伤。
如果不采取强有力的预防措施，今后20年中在道路交通事故中死亡和受伤人数将增加约65%错误!未找到引用源。
而自动驾驶汽车可以在很大程度上减少这些问题尤其是交通事故的发生。
自动驾驶可分为五个等级，如表1所示。
我们的发展目标即为L5级自动驾驶。
表1 自动驾驶分类等级名称转向、加速度控制对环境的观察激烈驾驶的应对应对工况LO人工驾驶驾驶员驾驶员驾驶员——L1辅助驾驶驾驶员+系统驾驶员驾驶员部分L2半自动驾驶系统驾驶员驾驶员部分L3高自动驾驶系统系统驾驶员部分L4超高度自动驾驶系统系统系统部分L5全自动驾驶系统系统系统全部自动驾驶作为一种高级“机器人”的应用场景之一，需要在恶劣的天气中，动态的道路条件下保持正常运行。
因此，保证在车辆复杂环境下的稳定运行是一项非常重要且有挑战性的工作。
边缘导航、目标识别与定位，状态估计以及控制技术的使用，对于自动驾驶的安全性和高效性有了显著提升。
在道路检测方面，当前的最新研究显示，一套典型的可靠性道路边缘检测的正确率超过了95%，甚至接近100%。
其中，谷歌公司宣称未来的自动驾驶系统不但能够识别所有的交通指示牌，而且能够实现智能避障，并且在汽车上使用座椅或者其他设备代替现有的方向盘。
美国的Blanco等人根据美国高速公路自动驾驶研究项目，研究了不同自动驾驶等级条件下的车辆事故发生概率问题，研究发现自动驾驶1级到3级时，随着自动驾驶程度的提高，事故发生的概率降低。
然而，2018年3月18日，Uber旗下的自动驾驶汽车，在亚利桑那州测试时与行人发生碰撞，并造成一名女性死亡。
通过事故调查显示，事发当日的自动驾驶系统并未检测到死者是否为行人，从而未执行减速或者避自动驾驶整体可大致分为感知，判断，执行三部分。
这就将自动驾驶技术分为目标检测和驾驶策略制定两方面。
目前，深度学习技术[2]（机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法）是该领域进行目标检测即感知部分的主流方法，广泛应用于道路分割、分类和车辆的检测任务中，以增强车辆对于驾驶场景的理解能力。
如于2018年6月举办的CES Asia展上，大陆集团推出了摄像头MFC 500，此摄像头在上一代摄像头的技术基础上又加入了深度学习算法，凭此提高了车辆的环境感知和目标检测的能力。
且该摄像头还能够同基于云端的环境数据互连，以便定位车辆和执行具有前瞻性的驾驶操作。
1 深度强化学习概述鉴于强化学习的普遍性，所以将强化学习与深度学习相结合成深度强化学习，而深度强化学习则是对驾驶策略制定即判断部分的一个有效的好方法，深度强化学习是深度学习与强化学习的取长补短——将深度学习的感知能力和强化学习的决策能力相结合，从而使其可以直接根据输入的图像进行控制。
■1.1 深度学习机器学习技术已经对我们生活的方方面面造成广泛影响：从网络的搜索引擎到社交网络，再到电子商务。
机器学习系统可以用来进行图片的识别、语音的识别等工作。
根据学习反馈机制的不同，机器学习方法大体分为监督式学习、非监督式学习和强化学习三种。
其中，图像识别使用到的神经网络属于监督学习之一。
具体方法一般是首先对系统输入一些有代表性的图片集合，比如房子、猫或者狗等；我们希望机器学习模型能够对上述不同类别的图片根据其真实内容进行一个分类。
为了实现此目的，我们需要使用一个数学函数来表示输入与输出的关系，然后使用训练误差来评价74 | 电子制作 2019年07月www�ele169�com | 75应用技术该模型的好坏，这个确定模型参数的过程也称为模型的训练过程。
那么，此数学模型就是神经网络模型或者是深度学习模型。
模型中的参数一般称之为超参数或偏差。
在实际工程项目中，对模型的求解方法一般使用随机梯度下降法。
具体原理为每次计算出模型的输出与样本的偏差，再对其求平均值，最后得到适合该模型的最优参数。
对许多小样本进行上述操作，直到训练目标误差降低到最低为止。
之所以称之为随机梯度下降，是由于我们进行迭代的输入数据都是随机抽取的。
深度学习正是上述机器学习过程的一种。
2006年Hinton等[3]提出了深度神经网络（DBNs）从此深度学习的新时代开启了。
此后深度学习开始在图像处理等领域进行应用研究。
深度学习的数学表示通常由多层的多栈组成，每层多栈又由多个神经元组成，无论深度学习类型如何，都由三类栈层构成：输入层、卷积层、池化层和输出层。
每层中包含的神经元就是一些数学方程，每层之间的联系就是一种称之为卷积的数学运算。
2011年谷歌通过构建复杂、深度的神经网络模型的大脑项目，结果为其学习到的模型在图像处理领域中表现优秀[4]。
同年，Krizhevsky 等人[5]在大规模视觉识别挑战赛上使用视觉神经网络（CNN）并取得突出成绩，从此以后深度学习开始在计算机的许多领域有了更广泛应用。
深度学习由传统的多层感知器算法发展而来，其深度为相对于浅层学习来说连接的节点层数较多。
深度学习本质是通过堆积多个隐含层和复杂的网络，并辅以大量样本数据进行训练，以此来调整深度网络中权重大小，从而达到高维层次特征表示[6]。
■1.2 强化学习通过机器学习分类可以看出强化学习是机器学习领域中重要分支之一。
强化学习算法解决问题的过程与机器学习图并不同，它不需要使用带有标签的数据训练模型，而仅仅需要确定好惩罚函数后，对模型进行迭代求解即可。
强化学习的思想要解决的是使智能体通过学习如何选择最佳动作，而1所示。
2 目标检测实现自动驾驶的关键是使得车辆能够准确的感知周围环境。
目前车辆感知周围环境主要依靠多种传感器实现。
通过激光雷达以及照相机对道路的行人以及车辆进行检测甚至追踪，通过角度传感器来实现对方向盘转角的控制。
其中，目标检测是实现自动驾驶功能的关键技术。
目标检测就是利用照相机对动态的环境，进行不间断的拍照数据采集，然后车载计算机将采集后的数据输入至已经训练好的计算模型中，最终模型对所输出的数据进行分类运算，最终输出检测结果。
自动驾驶的最终目标是实现零事故，保证乘客安全，所以在其技术发展的过程中，与保证行驶安全有莫大关联的目标检测也是许多科学家所关注的。
关于目标检测可以从两个层面考虑——技术层与应用层。
■2.1 技术层目标检测算法就像眼睛一样，在自动驾驶领域有无比重要的作用，它包含定位与识别两个步骤，即定位目标的位置并识别目标形态。
经典的目标检测算法包含预处理、感兴趣区域提取（ROI）、分类以及后处理几个步骤。
损失函数主要的任务为道路分割、分类以及车辆检测。
因道路分割和分类任务采用同种损失函数，这里以分割任务为例，分割任务采用交叉熵作为损失函数，其定义如式（1）所示。
()()()1,log seg pi i l c cLoss p q qi c c l ∈∈=−∑∑(1)其中：p 是预测值；q 为实际标定值；c 为所属类别集合；I 为最小批次中成员[7]。
■2.2 应用层为了尽可能多的道路信息要进行捕捉并融合（最好所有道路信息都能够融合）环境模型必须要全面且丰富。
同时汽车还要准确获取环境信息，这样才能使车辆更好地反应，以做出正确的驾驶操作。
我们不妨假设如果一辆车能够预见各类紧急情况，那么它必然可以在哪怕是最复杂的情况下正常安全行驶，如果所有车都可以预见各类情况并做出反应，那么道路交通必将越来越安全。
这样看来提高自动驾驶的安全性的关键便在于准确获取足量环境信息。
对此，在引言中提及的摄像头MFC 500的技术方法也是可扩展的，就是意味着更多的数据、更强的计算能力与更高的性能——将摄像头与雷达等的收集到的各类数据进行相互验证融合从而获得环境模型。
对于这些技术，现在发展的还不是特别充分，例如一辆车在行驶中，它检测到路边有一个静止的行人，于是计算后车继续向前运动，但如果这时这个人突然运动，那么以现在的技术汽车很可能会因检测技术的原因来不及反应而发生交通事故。
所以就这一点来考虑，我们离真正安全的76 | 电子制作 2019年07月的设计上。
具体来说，自动驾驶仿真平台关键技术主要包括道路目标检测以及驾驶策略的制定。
目标检测问题之后，驾驶策略制定问题也是一个关键的问题。
传统的智能车的驾驶策略的制定主要基于控制算法与车的设计，即通过实车进行试验调试，后再进行相应的修改，此类模式开发成本高、开发周期长和对硬件设备可靠性极度依赖。
而以虚拟平台验证算法后再进行实车开发，便可以极大提高开发的效率并有效降低成本。
■3.1 系统架构有人基于TORCS 仿真平台构建了一个新的策略模型的训练平台，并将经验池回放、深度强化学习及聚类分析等技术结合应用于自动驾驶的技术上，以此组成一个完整的自动驾驶策略模型训练与测试一体的系统，其具体架构如图2所示——以强化学习的框架划分为包括环境和Agent 两大主要板块，并借鉴深度学习的思想，用于训练模块给网络模型设置一个较好的初始权值，最后构建一个在每次训练之后，进行模型性能的测试的测试模块。
■3.2 模型的交互式学习和测试在每个训练测试周期中，系统会通过构建出的交互模块对TORCS服务器上的车辆及实车所处道路的最新状态进行检测观察并根据得到的最新状态值对上一训练测试周期控制动作的回报值进行计算，然后再用网络感受当前的状态，并根据网络计算Q 值的大小情况，基于ε-greedy 原则[8]给出相对应的驾驶动作反馈给仿真环境[9][10]。
4 未来发展针对上述分析，我们可以发现年，大部分汽车都会具备能够在少部分人为控制条件下的自动驾驶功能，即L4水平。
5 结论自动驾驶是未来汽车的主要发展方向之一。
集成了机械、电子、计算机以及新材料等众多先进学科的相关技术，虽然目前已经取得了长足的技术积累甚至商业应用。
但仍然有一些技术瓶颈需要去突破。
本文针对当前的自动驾驶在深度学习以及强化学习两方面的现状，分析了行业发展的技术痛点，并提出了自动驾驶未来发展方向。
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