14、基于深度学习的车联网自动驾驶技术解析

基于深度学习的车联网自动驾驶技术解析

核心部件与重要性

自动驾驶汽车（AV）主要由环境感知、行为决策和运动控制三个核心部分组成，它们分别如同人类的眼睛、大脑和四肢。任何一个部分出现错误，都可能导致 AV 做出错误操作，造成严重损失，包括金钱、时间，甚至生命。因此，只有这三个部分高效协作，才能在确保安全的前提下，让我们享受到 AV 带来的便捷服务。具体而言：
- 环境感知 ：要尽可能全面地感知周围环境，就像眼睛要准确捕捉道路状况一样。
- 行为决策 ：依赖经验丰富的模型，如同大脑要足够聪明，能根据眼睛看到的场景分析数据并做出决策。
- 运动控制 ：在大脑做出决策后，系统中的“四肢”要及时按照大脑的指令进行操作。

车联网中的自动驾驶应用

车联网通常由车对车（V2V）和车对基础设施（V2I）通信组成，旨在提高交通效率并为 AV 提供娱乐服务。车联网中的通信技术主要依赖专用短程通信（DSRC），这是因为 AV 的高移动性和网络拓扑的动态变化。车联网为 AV 提供了多种服务：
- 安全服务 ：AV 可以与周围的 AV 共享位置信息，准确了解彼此的状态和位置，从而安全出行。基础设施能向覆盖范围内的 AV 广播实时交通状况，为路径规划提供参考，使 AV 无需直接观察就能提前了解交通情况，及时应对紧急情况，避免交通事故。
- 便捷服务 ：每辆 AV 可以缓存自己感兴趣的内容，如附近加油站和停车场的信息，并与其他 AV 共享。在基础设施覆盖范围内的 AV 还