6、自动驾驶中的深度学习与汽车技术解析

自动驾驶中的深度学习与汽车技术解析

1. 自动驾驶简介

自动驾驶汽车，也被称为自主车辆（AV），能够感知周围环境，并在很少或无需人工干预的情况下安全行驶，从而减少和消除汽车事故。驾驶员辅助系统和自动驾驶是当前汽车开发中最活跃的研究领域之一。自动驾驶有潜力显著提高公共道路的安全性，并为现代交通概念提供新的可能性。

自动驾驶汽车采用深度神经网络（DNN）推理进行实时目标检测，以避开道路上的障碍物。这些工作负载通常在GPU或专用神经网络加速器上执行，且有实时性要求。在自动驾驶中，3D目标检测至关重要，因为它能提供有关环境的基本信息。

车辆的位置和方向、车载摄像头捕捉的车内图像、激光雷达（LiDAR）和超声波传感器的测量数据等，这些数据可用于提供智能服务和预防性警报，但也可能泄露机密信息。为防止这种情况，联邦学习（FL）作为一种分布式学习算法被采用，它允许车辆仅共享部分信息。

自动驾驶汽车的架构主要包括以下几个部分：
- 感知层 ：目的是了解周围环境的一切信息，使用的传感器有GPS、LiDAR、IMU、雷达和摄像头等。
- 感知处理层 ：对感知层获取的数据进行处理。
- 决策层 ：是软件密集型层，负责进行预测、行为规划、任务规划和避障等决策。
- 控制层 ：包括转向控制、横向稳定性控制、扭矩控制、能量管理和排放控制等。
- 执行层 ：将控制层的指令转化为实际的行动。

传感器有几个需要调整的重要因素：
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