端到端自动驾驶系统实战指南

最新推荐文章于 2025-06-27 13:28:10 发布

原创

最新推荐文章于 2025-06-27 13:28:10 发布 · 351 阅读

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#自动驾驶 #人工智能 #机器学习

一、系统架构设计：从传感器到控制指令的完整链路

1.1 多模态传感器融合方案

采用摄像头+雷达+IMU的多传感器融合方案，通过卡尔曼滤波实现时空对齐：

import numpy as np
from scipy.linalg import block_diag
 
class SensorFusion:
    def __init__(self):
        self.Q = np.diag([0.1, 0.1, 0.05, 0.1])  # 过程噪声协方差
        self.R = np.diag([1.0, 1.0, 0.5])         # 测量噪声协方差
        self.P = np.eye(6)                         # 初始估计误差协方差
        self.x = np.zeros((6, 1))                  # 初始状态向量
 
    def update(self, camera_data, lidar_data, imu_data):
        # 状态转移矩阵（简化版）
        F = block_diag(np.eye(3), np.eye(3))
        # 观测矩阵（根据传感器配置调整）
        H = np.array([[1,0,0,0,0,0],
                     [0,1,0,0,0,0],
                     [0,0,1,0,0,0]])
        # 卡尔曼滤波更新逻辑
        # ...（完整实现见配套代码）

1.2 神经网络架构设计

基于Comma.ai的PilotNet改进架构，采用3D卷积处理时空特征：

import torch
import torch.nn as nn
 
class End2EndNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv3d = nn.Sequential(
            nn.Conv3d(3, 24, (3,3,3), stride=(1,2,2)),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool3d((1,2,2)),
            # ...（完整层定义见配套代码）
        )
        self.lstm = nn.LSTM(input_size=512, hidden_size=256, num_layers=2)
        self.control_head = nn.Sequential(
            nn.Linear(256, 128),
            nn.Tanh(),
            nn.Linear(128, 3)  # 输出转向角、油门、刹车
        )
 
    def forward(self, x):
        # x shape: (batch, seq_len, channels, H, W)
        b, seq, c, h, w = x.shape
        x = x.view(b*seq, c, h, w)
        x = self.conv3d(x)
        x = x.view(