人工智能十年展望（三）：AI视角下的自动驾驶行业全解析
资源文件介绍
本仓库提供了一个名为“人工智能十年展望（三）：AI视角下的自动驾驶行业全解析.rar”的资源文件下载。该文件详细解析了自动驾驶行业的技术架构、关键算法及其在自动驾驶中的应用。
资源文件内容概述
算法的重要性
算法在自动驾驶中的作用至关重要。自动驾驶技术体系由算法、算力和数据三部分构成，其中算法的有效性直接影响自动驾驶的每一个环节。从感知环节的特征提取到神经网络的决策，都需要依赖算法的改进来提高障碍物检测的准确性和复杂场景下的决策能力。
自动驾驶技术架构
自动驾驶技术架构主要包括以下三个部分：
- 感知（定位）：
- 感知是自动驾驶车辆的“眼睛”，通过各类传感器对行驶路径进行识别，定位和追踪车辆周围物体以获取车辆环境信息，并融合、处理环境信息及车内信息。
- 用于自动驾驶感知的传感器主要包括激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达及视觉传感器（如单目和多目彩色摄像头）。
- 决策：
- 决策是自动驾驶车辆的“大脑”，对道路拓扑结构信息、实时交通信息、交通参与者信息和车辆自身状态等感知数据进行进一步分析，做出决策和预测后给出车辆控制策略并发出相应指令。
- 决策系统主要包括车辆行为决策模块及轨迹规划模块。
- 执行：
- 执行是自动驾驶车辆的“手脚”，接收决策系统给出的指令，通过车辆稳定系统 ESC、线控制动 eBooster、线控转向 EPS 等执行机构精确地控制加速程度、制动程度、转向幅度、灯光控制等驾驶动作。
适用人群
- 对自动驾驶技术感兴趣的研究人员和工程师。
- 希望了解自动驾驶技术架构和算法应用的学生和学者。
- 从事自动驾驶相关行业的从业者。
下载说明
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注意事项
- 本资源文件仅供学习和研究使用，请勿用于商业用途。
- 如有任何问题或建议，欢迎通过仓库的Issues功能提出。
希望本资源文件能够帮助您更好地理解自动驾驶技术及其在人工智能领域的应用。