端到端自动驾驶科普向

从设计思想看,自动驾驶系统分为模块化和黑箱化两个大类。前者将系统分解为一系列功能独立的模块,每一个模块单独设计,组合到一起实现自动驾驶功能(我们熟知的定位 感知 规划 控制 决策等模块);后者又称为端到端自动驾驶系统,它将系统视作一个黑箱 ,将所有模块神经网络化,训练一个或者多个神经网络,得到从感知结果到控制命令的直接映射 。端到端自动驾驶的核心特征是全部模块都神经网络化,而非仅使用一个神经网络实现驾驶功能。

目前落地率更高的前者这种分模块工作的自动驾驶体系,但是端到端有很大的诱惑力和潜力(特斯拉)。

相关推荐
Vodka~5 分钟前
深度学习——数据处理脚本(基于detectron2框架)
人工智能·windows·深度学习
爱的叹息19 分钟前
关于 传感器 的详细解析,涵盖定义、分类、工作原理、常见类型、应用领域、技术挑战及未来趋势,结合实例帮助理解其核心概念
人工智能·机器人
恶霸不委屈20 分钟前
突破精度极限!基于DeepSeek的无人机航拍图像智能校准系统技术解析
人工智能·python·无人机·deepseek
lixy5791 小时前
深度学习之自动微分
人工智能·python·深度学习
量子位1 小时前
飞猪 AI 意外出圈!邀请码被黄牛倒卖,分分钟搞定机酒预订,堪比专业定制团队
人工智能·llm·aigc
量子位1 小时前
趣丸科技贾朔:AI 音乐迎来应用元年,五年内将重构产业格局|中国 AIGC 产业峰会
人工智能·aigc
量子位1 小时前
粉笔 CTO:大模型打破教育「不可能三角」,因材施教真正成为可能|中国 AIGC 产业峰会
人工智能·aigc
神经星星1 小时前
【TVM教程】microTVM TFLite 指南
人工智能·机器学习·编程语言
Listennnn1 小时前
GPT,Bert类模型对比
人工智能·gpt·自然语言处理·bert
量子位1 小时前
最强视觉生成模型获马斯克连夜关注,吉卜力风格转绘不再需要 GPT 了
人工智能·llm