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决策规划在自动驾驶系统中的挑战与探索-梁亚雄的副本.pdf

上传人: 2*** 编号:127306 2023-05-01 34页 3.24MB

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本文主要探讨了自动驾驶系统中决策规划的挑战、与上下游模块的耦合、指标系统与评估系统、不同等级系统下的区别,以及决策规划的探索和未来方向。 决策规划是自动驾驶系统的核心模块,负责最终的驾驶行为。其面临的主要挑战包括复杂场景的处理,如抢行与让行的决策、变道与并线的选择等。同时,决策规划需要与感知、预测等模块紧密耦合,以实现安全、舒适、高效的驾驶体验。 在指标系统与评估方面,MPI(miles per intervention)不是一个足够好的指标,因为它受到许多环境因素的影响,如交通流量、天气等。因此,需要开发一个数据驱动的完整评估系统,以客观地评估决策规划算法的性能。 不同等级的自动驾驶系统在处理潜在危险时的精度与召回率也有所不同。例如,L2系统更注重用户体验,而L4系统则更注重安全性。此外,Robotruck和Robotaxi在行驶场景和碰撞能量要求上也存在差异。 在探索和未来方向方面,强交互、复杂场景的处理是决策规划的核心。目前还没有一种算法能够解决所有问题,因此需要探索多种技术,如博弈论、机器学习和强化学习等。同时,建立一个良好的软件架构,以实现模块间的协调,也是未来发展的关键。
"自动驾驶决策规划挑战有哪些?" "如何评估自动驾驶决策规划效果?" "自动驾驶不同等级系统有何区别?"
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