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自動駕駛技術對于提高交通安全性、能源效率、交通流暢性以及提供舒適便利的交通方式具有重要的意義。它是未來交通領域發(fā)展的重要方向，有助于構建更加安全、高效、環(huán)保和可持續(xù)的交通系統(tǒng)。目前流行的基于規(guī)則的自動駕駛系統(tǒng)雖然可以在一些簡單和確定的駕駛場景中表現(xiàn)良好，但在復雜、不確定和動態(tài)的駕駛環(huán)境中存在一些局限性。此外，傳統(tǒng)自動駕駛技術使用的發(fā)射型傳感器對于人體和環(huán)境也有潛在的危害。本項目基于人工智能領域最新理論成果，將深度學習算法的應用從環(huán)境感知延伸到路徑規(guī)劃模塊，通過模仿專業(yè)司機的駕駛行為，實現(xiàn)更加智能化的自動駕駛效果，可以輕松應對復雜的城市交通環(huán)境。本項目的主要特點可以概括為技術新、成本低和人性化：1.技術新：基于序列鳥瞰圖的端到端深度神經網(wǎng)絡的路徑規(guī)劃，性能比基于規(guī)則的路徑規(guī)劃有大幅提升，在城區(qū)道路中也可以安全行駛，是換代型新技術。2.成本低：以環(huán)視相機與計算機視覺算法為中心的技術方案，成本較低，且能避免激光雷達和超聲波雷達等發(fā)射型傳感器對人體和環(huán)境造成的未知傷害。3.人性化：在算法的訓練過程中引入影響車輛運行平穩(wěn)性的評價指標，可大幅避免急剎急轉彎等操作，實現(xiàn)堪比人類專業(yè)司機的駕駛操作，提升用戶的乘坐體驗。 【展開】 【收起】