問(wèn)

端到端自動(dòng)駕駛與傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)有何本質(zhì)區(qū)別?

端到端自動(dòng)駕駛與傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)有著顯著的本質(zhì)區(qū)別。

傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)通常被分為感知、定位、路徑規(guī)劃、決策和控制等多個(gè)模塊,每個(gè)模塊獨(dú)立工作,模塊間需精心設(shè)計(jì)接口以確保協(xié)同。感知模塊采集環(huán)境數(shù)據(jù)并識(shí)別關(guān)鍵信息,依賴多種傳感器和算法;定位模塊確定車輛位置;路徑規(guī)劃模塊規(guī)劃最優(yōu)路徑;決策模塊決定具體動(dòng)作;控制模塊執(zhí)行指令。

端到端自動(dòng)駕駛則是一種整體化、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的技術(shù)路徑。它通過(guò)一個(gè)統(tǒng)一的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),直接從傳感器輸入到控制輸出完成整個(gè)駕駛過(guò)程,將感知、決策到控制等步驟融合在一起。其傳感器輸入包括攝像頭、激光雷達(dá)等數(shù)據(jù),由深度學(xué)習(xí)模型負(fù)責(zé)提取特征、感知規(guī)劃決策并生成控制指令。

端到端自動(dòng)駕駛的優(yōu)勢(shì)在于簡(jiǎn)化架構(gòu)設(shè)計(jì),降低系統(tǒng)復(fù)雜性,減少接口設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)調(diào)試難度。它還能減少人工干預(yù),以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),自動(dòng)優(yōu)化參數(shù),適應(yīng)復(fù)雜多變的駕駛環(huán)境。同時(shí)具有潛在的性能提升,利用深度學(xué)習(xí)的強(qiáng)大能力更好地理解場(chǎng)景。并且有更強(qiáng)的適應(yīng)性,能持續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)多樣環(huán)境。

然而,端到端自動(dòng)駕駛也存在劣勢(shì)。它對(duì)數(shù)據(jù)需求極高,包括數(shù)量和標(biāo)注的復(fù)雜性。決策過(guò)程不透明,存在黑箱問(wèn)題,帶來(lái)安全性與合規(guī)性挑戰(zhàn)。其泛化能力不足,受訓(xùn)練數(shù)據(jù)局限,處理新場(chǎng)景可能表現(xiàn)不佳。在處理復(fù)雜任務(wù)時(shí),單一模型可能有限制。

端到端自動(dòng)駕駛推動(dòng)了技術(shù)創(chuàng)新,加速了商用進(jìn)程,改變了研發(fā)范式,影響了法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)以及供應(yīng)鏈和產(chǎn)業(yè)鏈。但要實(shí)現(xiàn)其廣泛應(yīng)用,還需解決諸多挑戰(zhàn),如數(shù)據(jù)問(wèn)題、黑箱問(wèn)題等。

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