人工智能在自动驾驶汽车中的应用研究

人工智能在自动驾驶汽车中的应用至关重要，涉及感知、规划决策和执行等多个方面。

感知模块

• 核心任务：对采集图像进行检测、分割等，为决策层提供基础信息。1
• 神经网络发展：从传统计算机视觉技术到深度学习技术，感知效果显著提升。1
• 模型迭代：小模型向大模型迭代，如CNN和RNN向Transformer模型发展，以提高泛化性和处理长序列的能力。1

规划决策

• 深度学习技术：在自动驾驶的感知层、决策层与控制层广泛应用，推动技术进步。4

执行层面

• 控制技术：基于卷积神经网络实现无人驾驶车辆端到端的横向与纵向控制。4

技术融合

• 特征级融合：逐步取代后融合，结合BEV（鸟瞰图）和Transformer模型，为当前主流方案。1

行业应用

• 智能化优势：部分汽车品牌如小鹏、特斯拉等在智能化方面具有先发优势。7
• 电动化与智能化结合：理想、比亚迪等品牌在电动化基础上加速智能化发展。7

人工智能的引入显著推动了自动驾驶技术的发展，从感知到决策再到执行，全方位提升了自动驾驶汽车的性能和安全性。随着技术的不断进步，未来自动驾驶汽车的应用前景将更加广阔。