4、自动驾驶车辆与系统的关键任务解析

自动驾驶车辆与系统的关键任务解析

在自动驾驶车辆与系统领域，有几个核心任务对于实现安全、高效的自动驾驶至关重要，包括目标检测与语义分割、地图构建与定位、路径规划以及运动控制学习。下面将详细介绍这些任务及其相关技术。

1. 目标检测与语义分割

在多种场景下，借助特定架构可实现边界框目标检测与语义分割结果的结合。通过在当前边界框识别分支基础上增加目标掩码预测分支，能提升 Faster R - CNN 在实例分割方面的效率。近年来，基于视觉Transformer（ViT）的模型在语义分割任务中也取得了领先的性能。

2. 地图构建与定位

准确确定自动驾驶车辆系统（AVS）的位置和方向是自动驾驶系统正常运行的先决条件。车辆需要精确、可靠且耐用的定位算法，以辅助其进行机动操作、避开周围障碍物并执行适当的驾驶动作。同时，定位系统必须可靠，能够在各种复杂情况和恶劣天气条件下运行。

地图构建是自动驾驶的重要组成部分。对某一区域进行地图构建后，就可以在地图上精确确定车辆的当前位置。早期可靠的自动驾驶演示主要依赖车辆在预映射位置内进行自我定位的能力。为了实现可靠的消歧，传统的地图构建策略已与语义目标检测相结合。此外，还可以使用局部高清地图（HD 地图）作为目标检测的先验信息。

同时，同步定位与地图构建（SLAM）方法备受关注，因为它可以同时生成地图并估计传感器在未知环境中的位置。基于视觉的 SLAM 方法在该领域发挥着关键作用，因为它基于低成本、小型的传感器系统，与其他基于传感器的 SLAM 技术相比具有优势。深度学习方法在准确性、效率、可靠性和鲁棒性方面相较于传统 SLAM 算法有了显著提升。以下是一些基于视觉的深度学习 SLAM 方法：