3、自动驾驶车辆与系统中的深度学习应用

自动驾驶车辆与系统中的深度学习应用

1. 深度学习模型概述

随着人工智能的发展，深度学习在图像分类和语音识别等领域取得了显著成就，这也促使其在自动驾驶车辆的规划决策、感知、映射和定位等应用中得到广泛应用。下面介绍几种常用于自动驾驶的深度学习模型。

1.1 卷积神经网络（CNNs）

CNNs 主要用于处理网格状数据，通过卷积操作提取高级特征。它通常由卷积层、池化层和全连接层组成。
- 卷积层 ：核心结构，从感受野中学习特征表示，通过输入矩阵与可学习权重的核矩阵进行点积运算，并添加偏置项以适应更多数据变化。常用 Frobenius 内积进行点积运算，ReLU 作为激活函数。
- 池化层 ：主要目的是通过提取领域特征来减小卷积特征的空间大小，降低计算复杂度。常见的有最大池化和平均池化。
- 全连接层 ：连接相邻两层的所有神经元，生成全局语义信息用于分类，通常使用 Softmax 函数。

CNNs 具有局部代表性字段、共享权重和空间或时间下采样等架构概念，对平移、缩放和失真具有一定的不变性。它能够处理多种格式的数据，尤其在分析视觉图像方面应用广泛。近年来，为了图像分类任务，开发了多种 CNN 框架，如 AlexNet、SqueezeNet、VGGNet、GoogLeNet 和 ResNet 等。

1.2 循环神经网络（RNNs）

RNNs 与前馈网络和 CNNs 不同，它包含向早期层提供反馈的连接，利用先前存储的信息进行时间上的前向传播。一个简单的 RNN 包含输入单元 x、隐藏