本文摘要：AI技术在解读层和决策层中赋能自动驾驶自动驾驶是一种类人驾驶员，即计算机仿真人类的驾驶员不道德，其功能的构建某种程度分成感官、解读、决策和继续执行四个层次，由各类传感器、ECU和执行器来构建。

AI技术在解读层和决策层中赋能自动驾驶自动驾驶是一种类人驾驶员，即计算机仿真人类的驾驶员不道德，其功能的构建某种程度分成感官、解读、决策和继续执行四个层次，由各类传感器、ECU和执行器来构建。在整个自动驾驶构建的流程中，1）感官层主要倚赖激光雷达和摄像头等传感器设备所收集的信息感官汽车周围环境，以硬件设备的精确度、可靠性为主要的衡量标准。2）执行层通过汽车执行器，还包括油门、改向和制动器（刹车）等，构建车辆决策层输入的加快、改向和制动器等决策，主要依赖机械技术构建。

3）AI技术主要应用于解读层和决策层，兼任驾驶员汽车“大脑”的角色。解读层对感官层数据展开解析，AI算法技术优势尽现依据感官层传感器的有所不同，解读层主要已完成两个任务：车辆的高精度定位，以及物体辨识和跟踪。高精度定位任务的构建主要是通过GPS或视觉的算法构建十分精准的车辆定位，目前主要的技术路线有三种：惯性传感器（IMU）和GPS定位、基于视觉里程计算法定位、基于雷达的定位。

AI算法在解读层最主要的应用于是物体的辨识和跟踪。物体追踪和辨识还包括静态物体辨识和动态物体辨识，对于动态物体还必须对其轨迹展开跟踪，基于跟踪的结果预测其下一步的位臵，计算出来出有安全性的行车空间。自动驾驶车辆必须动态展开多个物体的辨识和跟踪，典型的物体还包括车辆、行人、自行车等。激光雷达和计算机视觉是构建物体辨识／追踪的两种途径，Google和Tesla分别代表了这两种有所不同的技术路线。

激光雷达分解的点云数据包括物体的3D轮廓信息，同时通过强度扫瞄光学提供物体的反射率，因此可以只能辨别出有草地，树木，建筑物，路灯，混凝土，车辆等。辨识软件算法非常简单，很更容易超过实时性的拒绝。计算机视觉的方法是利用深度自学对摄像头图像展开处置，从像素层面的颜色、位移和距离信息提取物体层面的空间位臵（立体视觉法）和运动轨迹（光流法）。

基于视觉的物体辨识和追踪是当前的研究热点，但是总体来说输入一般是有噪音，如物体的辨识有可能不平稳，有可能有一段时间误将辨识等。决策层如何应付简单情形是自动驾驶的关键瓶颈在解读层的基础上，决策层解决问题的问题是如何掌控汽车不道德以超过驾驶员目标。在一个具备障碍物并且动态变化的环境中，按照一定的评价条件找寻一条从接续状态到目标状态的无撞击路径。

自动驾驶汽车的决策还包括全局性导航系统规划、驾驶员不道德决策和运动轨迹规划。1）全局导航系统规划在未知电子地图、路网以及宏观交通信息等先验信息下，根据某优化目标，自由选择有所不同的道路。2）驾驶员不道德决策根据当前交通状况、交通法规、结构化道路约束，要求车辆的目标位臵，抽象为有所不同的驾驶员不道德，如转换车道、路口改向等。

3）运动轨迹规划是基于驾驶员不道德决策，逃离障碍物，对抵达目标位臵的路线展开规划。基于规则的传统算法，在应付简单情形下的决策仍不存在挑战。道路上的交通参与者（车辆、行人、自行车等）的状态和意图具备不确定性，决策算法必须在这样的环境下，以较短的时间展开不道德决策，毫无疑问是个技术难题。当前自动驾驶的决策算法多基于规则，如受限状态机算法、决策树等算法等。

必须开发者利用专业知识对特定问题展开抽象化和建模，实质上这种方式缺少灵活性，特别是在简单情形下，交通参与者的不确定性更高，算法堪称无法做面面俱到。增强自学在自动驾驶决策层具备应用于前景。增强自学的目的是通过和环境交互自学到如何在适当的观测中采行拟合不道德。

不道德的优劣可以通过环境给的奖励来确认。有所不同的环境有有所不同的观测和奖励。

例如，驾驶员中环境观测是摄像头和激光雷达收集到的周围环境的图像和点云，以及其他的传感器的输入。驾驶员中的环境的奖励根据任务的有所不同，可以通过抵达起点的速度、舒适度和安全性等指标确认。

当前强化自学的算法在自动驾驶汽车决策上的研究还较为可行性，有试错次数多、算法可解释性劣等弱点。深度自学算法在自动驾驶中广泛应用，末端到末端自动驾驶仍不具挑战车辆的道路行经环境非常复杂，必须处置大量非结构化数据。

深度自学算法需要高效的处置非结构化数据，并自动地从训练样本中自学特征，当训练样本充足大时，算法需要处置遇上的新的状况以应付简单决策问题。以基本的车辆辨识问题为事例，在用充足多的汽车图像对算法展开训练后，算法不具备了辨识汽车的能力。深度自学在自动驾驶中的应用于可以分成两个学派：端到端式（End－to－Endarchitecture）和问题报废式（SemanticAbstraction）。

与人类比起，在端到端式的构架中，一个DNN网络仿真了人的整个驾驶员不道德；而在问题报废式的构架中，每个DNN网络仅有仿真了人的一部分驾驶员不道德。端对端式不必须人工将问题展开报废，只必须一个深度神经网络（DNN），在经过训练后，基于传感器的输出信息（如照片），必要对车辆的特滑行和改向等展开掌控。问题报废式必须人工将问题展开报废，分别训练多个DNN网络，构建诸如车辆辨识、道路辨识、交通信号灯辨识等功能。然后基于各个DNN网络的输入，再对车辆的特滑行和改向展开掌控。

目前，问题报废式深度自学在自动驾驶领域获得普遍的应用于，主要是展开图像识别。如辨识行经途中遇上的车辆、行人、地上的交通标志线、交通信号灯等。

在KITTI2数据集上，名列第一的车辆辨识算法早已需要超过92．65％的准确率3。以色列Mobileye是这个领域的领军人物，其发售的基于摄像头的图像识别解决方案EyeQ获得了业内的接纳，被10多家汽车制造商多达100种车型所使用。众多创业公司也企图从这个角度紧贴自动驾驶领域，获取图像识别算法，如商汤科技、图森网络、地平线科技等。

NVIDIA在测试车上通过端到端式的深度自学构建了对车辆改向的掌控，百度在2017年CES上发售了开源的端对端的自动驾驶平台RoadHackers及训练数据。目前末端到末端方案必须大量的数据展开模型训练（模型参数更加多），算法的可解释性变差，无法展开错误排查，在可靠性上也不存在一定问题，仍处在更为初级的阶段。

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