自动驾驶道路复杂场景理解
自动驾驶车辆的使用技巧和交通安全评估
自动驾驶车辆的使用技巧和交通安全评估近年来，随着科技的迅猛发展，自动驾驶车辆逐渐走入我们的生活。
这种技术的出现给我们的出行方式和交通安全带来了新的选择和挑战。
本文将就自动驾驶车辆的使用技巧和交通安全进行评估和讨论。
首先，我们需要了解自动驾驶车辆的使用技巧。
对于驾驶员来说，使用自动驾驶车辆和传统驾驶方式有着一些不同。
首先，驾驶员需要了解自动驾驶车辆的操作指南和功能。
在使用前，我们应该熟悉车辆的自动驾驶模式和手动驾驶模式切换的方法。
此外，对于不同的自动驾驶车辆，它们可能会具备不同的自动驾驶功能，我们需要通过车主手册或咨询厂家了解它们的具体功能和使用方法。
另外，我们需要掌握自动驾驶车辆在不同场景下的适应性。
自动驾驶车辆在不同的交通环境、天气条件和道路情况下会有不同的性能表现。
因此，在使用自动驾驶车辆前，我们需要了解车辆在高速公路、市区道路和乡村路等不同场景中的性能和适应性。
在切换自动驾驶和手动驾驶模式时，我们应该选择适合当前道路情况的模式，并根据需要进行调整和变更。
此外，驾驶员在使用自动驾驶车辆时仍然需要保持警惕和专注。
虽然自动驾驶技术可以辅助驾驶员完成某些操作，但在紧急情况下，驾驶员仍然需要接管车辆，并采取适当的应对措施。
因此，驾驶员在使用自动驾驶车辆时应保持警惕，随时准备做出反应，并在可能的情况下保持手放在方向盘上。
除了使用技巧，交通安全评估也需要成为我们使用自动驾驶车辆的重要考虑因素之一。
自动驾驶车辆的出现无疑使我们的出行更加便利和高效，但同时也带来了一些潜在的风险和挑战。
因此，我们需要对自动驾驶车辆的交通安全性进行全面评估。
首先，我们需要考虑自动驾驶车辆的技术可靠性和稳定性。
自动驾驶车辆的安全性关键取决于其搭载的传感器、算法和决策系统的性能。
在选择自动驾驶车辆时，我们应该选择具备先进、可靠和经过严格测试验证的技术。
此外，车辆的软件和硬件更新以及定期的维护也是确保车辆性能和安全的关键。
其次，我们需要重视自动驾驶车辆的道路感知和交互能力。
小学教育ppt课件教案——了解自动驾驶技术与人工智能
优控制等。
实时优化策略
针对自动驾驶过程中出现的各种 复杂情况和不确定性因素，采用 实时优化策略对控制算法进行调 整和优化，确保车辆行驶安全、
稳定和舒适。
04
人工智能算法在自动驾驶中 应用实践
机器学习算法在自动驾驶中作用与挑战
计算机视觉技术
研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，是指用摄影机和电脑代替人眼 对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理 成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
在自动驾驶中应用场景
包括道路识别、交通信号识别、障碍物检测、行人检测等。通过计算机视觉技 术，自动驾驶车辆可以获取周围环境的信息，并做出相应的驾驶决策。
行业法规政策对自动驾驶影响分析
法规政策现状
各国政府正在逐步制定和完善自动驾驶相关法规政策，以保障公共安全和推动产业发展 。
对自动驾驶的影响
法规政策对自动驾驶技术研发、测试、商业化落地等方面具有重要影响，需密切关注政 策变化以便及时调整发展策略。
06
小学阶段如何培养对自动驾 驶和人工智能兴趣
科普知识普及，提高学生对科技认知度
03
深度学习技术
通过组合低层特征形成更 加抽象的高层表示属性类 别或特征，以发现数据的 分布式特征表示。
在自动驾驶中作用
深度学习技术用于训练自 动驾驶模型，使其能够识 别交通信号、障碍物等， 并做出相应的驾驶决策。
面临的挑战
包括数据收集和处理、模 型训练和优化、实时性和 安全性等方面的挑战。
计算机视觉在自动驾驶中应用场景
解决方案
研发更先进的传感器技术，提高感知能力；推动高精度地图数据采集 和更新；加强人工智能算法安全性验证和测试。
权重调整在自动驾驶车辆决策中的应用
权重调整在自动驾驶车辆决策中的应用一、自动驾驶车辆决策概述自动驾驶车辆（Autonomous Vehicles, AVs）是现代交通领域的一项革命性技术，它们能够通过先进的传感器、算法和技术实现自主导航和决策。
自动驾驶车辆的决策系统是其核心组成部分，它负责处理来自车辆内外的大量数据，并作出安全、有效的驾驶决策。
权重调整在这一过程中扮演着至关重要的角色，它确保了决策系统能够根据不同情况和优先级灵活调整其行为。
1.1 决策系统的核心特性自动驾驶车辆的决策系统具有以下核心特性：- 环境感知：通过各种传感器（如雷达、激光雷达、摄像头等）收集车辆周围环境的信息。
- 数据融合：将不同传感器收集的数据进行整合，以获得对环境的全面理解。
- 决策制定：基于环境感知和数据融合的结果，制定相应的驾驶策略和行为。
- 行为执行：将决策转化为具体的驾驶动作，如加速、减速、转向等。
1.2 决策系统的应用场景自动驾驶车辆的决策系统在多种应用场景中发挥作用，包括但不限于：- 城市道路驾驶：在复杂的城市交通环境中进行导航和决策。
- 高速公路巡航：在高速公路上实现稳定的速度控制和车道保持。
- 停车与避障：在寻找停车位或遇到障碍物时作出快速反应。
- 紧急情况处理：在遇到紧急情况时，如车辆故障或交通事故，迅速采取避险措施。
二、权重调整在决策过程中的作用权重调整是指在自动驾驶车辆的决策过程中，根据不同的情境和目标，对各种因素的重要性进行量化和调整。
这种调整对于确保车辆在多变的交通环境中做出最优决策至关重要。
2.1 权重调整的基本原理权重调整的基本原理是通过赋予不同因素不同的权重，来反映它们在特定情境下的相对重要性。
这些因素可能包括但不限于：- 安全性：确保车辆和乘客的安全是自动驾驶车辆的首要任务。
- 效率：在保证安全的前提下，提高行驶效率，减少行程时间。
- 舒适性：提供平稳的驾驶体验，减少乘客的不适感。
- 环境影响：最小化对环境的影响，如减少能源消耗和排放。
无人驾驶
2019年四季度上市
蔚来ES8
蔚来对产品的定义，ES8 将拥有特斯拉的性 能、雷克萨斯的质量以及接近汉兰达的价 格. 蔚来宣布 ES8 价格，基准版补贴前为 44.8 万价格，创始版补贴前价格为 54.8 万元。 ES8 基于电池租用方案价格，基准版补贴前 为 34.8 万价格，创始版补贴前价格为 44.8 万元。 ES8 是全球首个安装Mobileye EyeQ4芯片的 车型，EyeQ4的处理能力是EyeQ3的8倍，平 均功耗5瓦，响应时间20毫秒。 蔚来加入了国家电网的超级充电（2017年 12月31日总数42000根，2020年预计12万 根），都可以为蔚来的车型进行充电。3分 钟换电池。 2017年12月16日上市，ES8，7座SUV
0月底，与金龙合作率先实现无人驾 驶小巴车的小规模量产及试运营，并在 2019年与江淮、北汽，2020年与奇7.24
22015.12.10无人驾驶汽车项目启动无人车进行了第一次路测
3
2016.9.1
42017.04.17无人车获得美国加州 政府颁发的全球第 15 张无 人车上路测试牌照。
042015.12.10 无人车第一次路测18无人车的优势
6、节省时间：开车时间&拥堵时间 麦肯锡公司估计，无人驾驶汽车每天为全球司机节省的 时间总和高达10亿个小时。 整个城市都依靠导航地图来运行的场景。汽车之间会相 互合作，改道出行避免堵车。堵车将成为过去时，人们能 更快到达目的地。
详解自动驾驶技术
深度解构自动驾驶核心技术一、定义按照美国汽车工程师学会（SAE）的定义，汽车的自动化水平如下:L0：无自动化L1：原始驾驶员辅助系统（Primitive driver assistance systems），包括自适应巡航控制、防抱死制动等L2：部分自动化，先进的辅助系统（Advanced assistance systems），例如紧急制动或避免碰撞L3：有条件的全自动化（Conditional automation），在正常操作期间，驾驶员可以专注于除驾驶以外的其他任务，但是紧急情况下必须能快速响应并接管车辆L4：在天气条件许可，基础设施（信号地图等）完善的情况下，完全不需要驾驶员。
L5：无论在任何场景下，都不需要驾驶员，目前尚无完全实现L4级别及以上的自动驾驶车辆。
二、系统构成和框架一般从系统框架上可以分为单车辆系统（Ego-only systems）和互联车辆系统（Connected multi-agent systems）；从算法实现上，可以分为两大类，一类是通过将各个部分模块化来实现，另一类是直接通过端到端的实现。
单车辆系统，顾名思义就是始终在一辆车自身执行所有必要的自动驾驶操作，而互联车辆系统可能需要依赖于其他车辆和一些基础设施来完成一些操作，比如现在比较火热的车辆网，V2X等。
就目前来说，当然还是单车辆系统更为常见。
模块化系统（Modular systems），指将传感器输入到执行器输出的中间过程分别构造成一个个独立的模块，比如定位、建图、感知、评估、规划与决策、车辆控制、预测、人机交互等。
模块化的基本逻辑就是分而治之，把一个复杂的任务分成若干个较为简单的子任务。
除此之外，模块化还有一些隐藏的优势，比如说对一些约束（如紧急制动，超速等），多模块意味着可以从不同角度施加约束，可以保证在其中部分传感器出现偏差的时候仍能提供较为可靠的输出。
反过来说，多模块也意外着出错的概率大大增加，某个模块的错误可能会沿着进程传播扩散，如前段时间的特斯拉事故，感知模块误将白色拖车分类为天空，即使后续模块完全正确执行，错误也无法避免。
自动驾驶数据集隧道识别
自动驾驶数据集隧道识别自动驾驶数据集是指用于训练和评估自动驾驶系统的数据集，其中包含了各种交通场景的图像、视频、雷达数据等信息。
在自动驾驶技术的发展中，隧道是一个具有特殊挑战的场景，因此隧道识别成为了一个重要的研究方向。
隧道作为一种特殊的道路环境，与其他道路场景相比具有一些独特的特点。
首先，隧道通常比较暗，光线不足，这给传感器的感知能力带来了一定的挑战。
其次，隧道内部的视野受限，可能存在弯道、坡道等特殊的道路形态，这对自动驾驶系统的定位和路径规划提出了更高的要求。
此外，隧道内通常存在较多的反光和光影现象，这会对传感器数据的质量和可靠性产生一定的影响。
为了解决隧道识别的问题，研究人员和工程师们采集了大量的自动驾驶数据集，其中包含了各种不同的隧道场景。
这些数据集通常包括了隧道内部的图像、雷达数据和车辆状态等信息，通过对这些数据进行标注和处理，可以得到用于训练和评估隧道识别算法的数据集。
在隧道识别的研究中，图像数据是最常用的数据源之一。
研究人员通过采集车辆在不同隧道场景中的图像数据，并对这些数据进行标注，标注的内容包括了隧道的边界、隧道内部的道路标志和交通信号灯等信息。
通过对这些标注数据的分析和处理，可以训练出能够准确识别隧道的算法模型。
除了图像数据，雷达数据也是隧道识别的重要数据源之一。
雷达传感器可以提供隧道内部的物体位置和速度等信息，通过对这些数据的分析和处理，可以实现对隧道内部障碍物的感知和识别。
在使用自动驾驶数据集进行隧道识别算法的训练和评估时，需要采取一系列的预处理和数据增强技术，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。
例如，可以对图像数据进行亮度调整、对比度增强等处理，以模拟不同光照条件下的隧道场景。
同时，可以利用数据增强技术生成更多的训练样本，以增加数据集的多样性和数量。
隧道识别在自动驾驶系统中的应用非常广泛。
首先，隧道识别可以用于定位和路径规划。
通过识别隧道的位置和形态，自动驾驶系统可以更准确地进行车辆定位和路径规划，从而提高行驶的安全性和效率。
模式识别技术在自动驾驶系统中的应用
模式识别技术在自动驾驶系统中的应用自动驾驶技术是近年来互联网与人工智能融合发展的重要成果，其潜力和前景引起了广泛的关注和兴趣。
而在自动驾驶系统中，模式识别技术的应用起到了至关重要的作用。
本文将探讨模式识别技术在自动驾驶系统中的应用，包括模式识别技术的工作原理、应用场景以及所带来的优势和挑战。
首先，我们来了解一下模式识别技术的工作原理。
模式识别技术是指通过计算机算法和机器学习方法，从大量的数据中寻找特定的模式或规律。
在自动驾驶系统中，模式识别技术可以分析和理解道路上的各种场景和情况，帮助汽车自主决策和行驶。
在自动驾驶系统中，模式识别技术可以应用于多个方面。
首先，模式识别技术可以用于图像识别和分析。
通过分析车载摄像头拍摄的图像，模式识别技术可以识别道路标志、交通信号灯、行人和其他车辆等，从而对车辆的位置、速度和行驶路径进行准确判断。
其次，模式识别技术还可以用于语音识别和理解。
通过识别驾驶员的指令和语音交流，系统可以实现自然语言的交互和响应。
此外，模式识别技术还可以应用于运动轨迹和行为模式分析，通过对车辆的运动轨迹和行为模式进行分析，模式识别技术可以提前预测可能的危险场景，从而避免事故的发生。
模式识别技术在自动驾驶系统中的应用具有很多优势。
首先，模式识别技术可以实现准确和高效的场景和目标识别。
通过深度学习和神经网络等技术的发展，模式识别技术在识别准确度和速度方面均取得了很大的突破，使得自动驾驶系统能够快速而准确地识别和理解道路上的情况。
其次，模式识别技术可以提升自动驾驶系统的安全性和可靠性。
通过对不同场景和情况的识别和分析，系统可以在遇到危险或复杂情况时做出相应的决策和应对措施。
此外，模式识别技术还可以提高驾驶体验和乘坐舒适度。
例如，通过对驾驶员的面部表情和眼神进行分析，系统可以了解驾驶员的疲劳程度，并提醒驾驶员进行休息或调整。
然而，模式识别技术在自动驾驶系统中的应用也面临着一些挑战。
首先，模式识别技术对于复杂环境和情况的识别和理解仍然存在一定的困难。
2023年中考阅读理解-人类自动驾驶的百年情结
2023年中考阅读理解-人类自动驾驶的百年情结人类自动驾驶的百年情结①人类对于自动驾驶，有着百年之久的情结。
②早在1912年，出于战争的需要，美国科学家发明了一种用光电感光器件设计的能自动驶向光源的小车。
这辆小车取名叫“战争狗”，它能自动驶向敌营去引爆。
这是人类对自动驾驶最初的尝试。
1925年，美国工程师通过无线电装置对汽车进行遥控，使得一辆无人驾驶车可以通过远程控制进行前进、转向和刹车等操作。
1939年，在纽约世界博览会上，通用汽车展示了一辆能够通过铺设在道路下的电缆来进行自动驾驶的汽车，这辆车可以沿着规划好的路线自动行驶。
③到20世纪70年代末，人工智能开始引入自动驾驶的研究。
1979年，美国斯坦福大学设计了一辆依赖摄像头捕捉地面上的白线进行自动驾驶的汽车，这辆小车成功地穿越了一个放满椅子的房间。
20世纪80年代，美国卡内基梅隆大学研发了一种自动驾驶的货车。
1987年，德国慕尼黑联邦国防军大学也研发出一种自动驾驶汽车。
④1989年，中国开始了自动驾驶的研究。
2001年，西安交通大学组建了无人驾驶研究的课题组，并于2003年研制出“思源1号”自动驾驶汽车，这辆自动驾驶汽车能以每小时10公里—15公里的速度在校园内进行自主行驶。
当时，课题组制订了一个雄心勃勃的计划，要让这辆车走出校门，从西安行驶到敦煌。
但是，这辆车开出校园后几乎寸步难行，因为真实的交通场景远比校园里进行的道路测试要复杂多变，□□，在大多数的场合与环境下，这辆车都需要经过人工干预。
只有在沙漠地带的公路上才能平稳地行驶。
这是一次不成功的挑战，□□给我们带来了对所存在问题深刻思考和应对挑战的决心。
⑤2008年，国家自然科学基金委启动了“视听觉信息的认知计算”重大研究计划。
为了验证实验室的研究成果，2009年国家自然科学基金委举办了中国智能车未来挑战赛。
从2009年到2020年，挑战赛已经成功举办了12届，现在很多企业从事自动驾驶的骨干人员中有不少人都参加过中国智能车未来挑战赛，我们称这个挑战赛是“中国自动驾驶技术研究的摇篮”。
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ApolloScape数据集
ApolloScape场景解析旨在为图像中的每个像素/点云标注语义（ 类）标签，创建最全面的2D/3D场景分析，还开放了对3D车辆分 割、道路线检测、定位系统和仿真工具的访问。其中对高分辨率 图像像素级别的标注如图1所示，双目立体视觉图2所示。
图1 ApolloScape数据集某一 场景逐像素语义标注图。
Chapter 6 自动驾驶道路复杂场景理解
Outline
ApolloScape数据集 可行驶区域检测 复杂场景理解 动态场景理解 基于PointNet的点云分类和语义分割实验
ApolloScape数据集
目前，ApolloScape数据集从规模上看，包括十四多万帧高分辨率 图像数据的逐像素语义标注、20多种驾驶地点下的稠密3D点云语 义标注、立体图像、立体全景图像等，具有比Cityscapes、Kitti等 同类数据集大10倍以上的数据量，表为ApolloScape数据集与其他 街道场景数据集（Kitti、CityScapes等）的对比。在已发布的数据 集中，有八万多帧图像对移动物体进行了实例级标注，对实例级 的视频分割和预测有着极为重要的价值。
基于传统计算机视觉的可行驶区域检测
基于直接特征的可行驶区域检测
（1）基于颜色的可行驶区域检测 （2）基于纹理的可行驶区域检测 （3）基于边缘的可行驶区域检测
基于间接特，可使用灭点来找大概的 道路边缘，快速的提取一个三角形的路面可行驶区域。
基于深度学习的可行驶区域检测
图2 ApolloScape数据集某一 场景深度图。
可行驶区域检测
在实际应用中，可行驶区域 检测只要能结合高精度地图 实现道路路径规划和障碍物 躲避，不一定要完全提取出 完整的路面可行驶区域。因 此其可以实现整个路面的检 测，也可以只提取出部分道 路信息，比如前方一定区域 内的道路走向或者道路重点 等。如图所示ApolloScape准 备的可行驶区域的示意图。
复杂场景理解
复杂场景理解
CNN+LSTM实现 首先，我们可以将场景识别问题当成一个对图片的分类问题。对
车辆前置相机采集到的实时图像进行分类，依次判别每张图像是 否属于高速公路。 场景识别问题不应该是简单的逐帧分类问题，需要考虑时序连贯 性，即对第t帧的判断要考虑第t-1，t-2，t-3等帧的结果。而刻画 时序关联性的一个很成功的模型就是LSTM（Long Short-Term Memory）模型。如下图所示，将每次CNN的结果送给LSTM，结 合LSTM中之前帧的状态输出对当前帧的预测结果，并更新LSTM 的状态。
多目标跟踪
作为计算机视觉领域中的一大核心分支，目标跟踪技术一直是研 究的热点和重点。其中，多目标跟踪又因其技术的复杂性以及应 用的广泛性成为重中之重，其在自动驾驶领域发挥着十分重要的 作用。因为街道场景的复杂性要求自动驾驶汽车感知系统不仅能 跟踪单个固定目标，也要同时跟踪多个目标，综合决策。
对一个多目标跟踪算法而言，其任务就是在视频中逐帧得到多个 目标的位置（空间维），并正确地将属于同一个目标的位置连接 得到其相应的轨迹（时间维）。
姿态估计
姿态估计可以简单的理解成为人体骨架提取，如图所示，通过对 人体一些关键点（例如肘部、手腕、肩膀、头部等）的定位，构 建出人体骨架，将人体的姿态从图中提取出来，转化成一些二维 点的坐标，便于直观理解人体姿态。
姿态估计
姿态估计的实现方法一般有直接采用回归的方法和像素级的预测 方法两种。其中直接采用回归的方法中，通过一个CNN模型，直 接输出每个关键点的坐标，并使其回归实际坐标。这种方法简单 直接、便于实现，效果也不错。而像素级的预测方法目前更为流 行，这种方法通过编码器和解码器，输出的是每个关键点的概率 图，选取概率最高的点作为关键点的位置。在像素级的预测方法 中，通常采用的模型为Stacked Hourglass Networks，其网络基 本模型如图所示。
如图 (a)所示，将交通参与者个体表示为一个节点，其类别表示为超 级节点，而空间和时间上的所有关系表示为边，构成一个4D模型。 从图中可以看出，整体网络框架分实例层(b)和类别层(c)。
路径实时预测
（1）实例层（Instance Layer） 实例层可以得到交通参与者个体的行动方式，包括动态属性和交
语义分割 语义分割是计算机视觉领域的一个重要分支，具有很广的应用场
景和发展前景。语义分割，顾名思义就是将一幅图像根据其含义 将其分成很多区域，每个区域代表着不同的类别，例如，人、车 、标志牌等等。严格而言，语义分割是一种像素级的分类任务， 即对图像中的每一像素点给出一个分类结果，最终可以输出一张 稠密的预测图。这种预测极大程度上的保留了原始图像的边缘信 息和语义信息，有助于无人驾驶对场景的理解。语义分割在自动 驾驶领域中具有广泛的应用价值和发展前景。
目标定位和目标识别（上图为a，下图为b）
多目标跟踪
如图所示，一个多目标跟踪算 法大都包括目标外观模型、目 标运动估计、目标检测、数据 关联4个部分。
目标外观模型是采用合适的特征对 目标外观进行描述建模，从而可以 根据所得到的模型对目标进行识别 。目标运动估计模块采用不同的运 动模型描述目标的运动规律，并依 据此规律对目标可能出现的位置实 现预测。目标检测模块采用不同的 检测器，在单帧图像中实现对目标 的检测定位。数据关联负责将检测 结果跨帧连接形成轨迹。相似性模 型用于对多个图像单元定量评估其 间相似度，以判断是否属于同一目 标，从而服务于数据拟合模块。
基于深度学习的可行驶区域检测
基于FCN的可行驶区域分割 在2015年CVPR的最佳文章中提出全卷积神经网络（Fully Convolutional Networks，FCN），是基于深度学习的语义分割的开 山之作，奠定了基于深度学习的语义分割的通用框架，后面的一些 效果很好的网络都是基于这种结构的改进。在FCN中，用1×1的卷积 来代替卷积神经网络中的全连接层，其和CNN对比关系具体如图所 示
姿态估计
Stacked Hourglass Networks网络的输出结果如图6-22所示，每 个关键点得到一个概率密度图，选取每幅图中概率最高的点作为 每个关键点的最终坐标点。
动作识别
（1）基于单帧图像的动作识别 这是一种最直接的动作识别方法，将视频变换为帧序列后，每帧图 像经过CNN判别器得到该帧动作的分类情况，具体如图所示。这种 方法过于简单，单帧图像相对于整个动作而言，其不一定具有可区 分性，如果该帧图像不能很好的表达某个动作，那么基于这帧图像 的分类结果会很差。总而言之，基于单帧图像的动作识别构成简单 ，但是没有对动作的整个过程进行分析，无法利用时序信息，只是 “断章取义”，其效果也相对较差。
此外，不同的算法在实现数据关联上也有不同：局部关联的方法 往往是逐帧地或者是基于视频段进行关联以延长目标轨迹；而全 局关联的方法则是采用先得到整段或者大段视频逐帧的目标位置 信息之后，一并进行关联，获得的延迟轨迹。
多目标跟踪
一个多目标跟踪算法需要 解决两个问题：一是目标 定位（Localization）（图a ），另一个是目标识别（ Identification）（图b）。 根据解决这两大问题方式 的不同，可将现有多目标 跟踪方法分为基于检测的 跟踪方法和基于预测的跟 踪方法两大类。
复杂场景理解
问题分析与应用场景 复杂场景理解指的是车辆根据周围环境来区分车辆所处的场景，
如城市繁华地段道路环境，或是行人密集的住宅区和校园，或是 高速公路上，再或者是车辆行人较少的村镇道路等等。由于不同 的路段具有不同的环境特点和复杂程度，例如在城市道路路口如 下页上图所示，往往有多车道，大量的车辆、行人、标志牌、交 通灯等，环境复杂；在郊区直行路段或者高速公路上，如下页下 图所示，不会有大量的变道情况，交叉路口和交通指示灯等较少 ，环境较为简单。
基于深度学习的可行驶区域检测
我们将介绍一种以编码器—解码器架构来完成可行驶区域的模型 —kittiseg。编码器由VGG网络的卷积层和池化层组成。那些特征随 后被分割任务的解码器使用, 这些解码器实时产生它们的输出。
分割解码器遵循FCN架构。给定编码器, 我们将VGG架构中已有 的全连接(FC)层转换为1×1的卷积层, 以产生39×12大小的低分辨率 segmentation。其后是三个transposed卷积层进行上采样。skip层用 于从较低层提取高分辨率特征。这些特征首先由1×1卷积层处理, 然 后加到部分上采样结果中。
路径实时预测
为了在复杂的城市道路中安全有效地行驶，自动车辆必须对周围 的车辆、自行车、行人等做出可靠的预测。其关键是探索不同交 通工具的运动规律，准确预测其未来的运动轨迹，帮助自主车辆 做出合理的导航TM）的实时路径预测算法TrafficPredict。
下图展示了该方法预测结果。其中用实例层来学习个体的运动规 律和它们之间的交互，用类别层来学习同一类别的个体的运动的 相似性，从而进一步优化对个体的预测结果。其中绿色实线为真 实轨道，粉色实线为TrafficPredict预测结果，其他方法分别由三 种虚线表示。
路径实时预测
路径实时预测
给定连续帧的数据，我们建立了一种4D Graph模型，解决路径实时 预测问题。如图所示，用两个维度表示交通参与个体及其之间的关 系，一个维度表示时间序列，后一个维度表示交通参与者的类别。
行人手势识别
本节讲述一种在行人框检测与跟踪的基础上，更为复杂的识别系 统：行人姿态估计（Pose Estimation）和动作识别（Action Recognition）。这项技术属于较深层的感知，有着特殊的应用前 景，并可以给无人驾驶的决策提供丰富的语义级信息。例如，无 人驾驶出租车中，通过识别路人是否对其招手来决定是否载客； 无人车通过识别交警手势做出符合要求的决策；在十字路口对行 人的动作识别，进而进行轨迹预测、提前预警等。图为识别行人 打车和交警手势示意图。