Introducción: la conducción autónoma es una productividad avanzada
La conducción autónoma requiere un desarrollo prolongado y estará en la etapa de conducción asistida durante mucho tiempo
La conducción autónoma no es solo un problema técnico, sino también un problema social, que requiere más roles sociales como amortiguador.
——Blogger: Estandarte de sangre
Para la tecnología de conducción autónoma, de hecho, todos son más o menos resistentes a ella, pero según la tendencia general, ¡la tecnología de conducción autónoma todavía se está desarrollando vigorosamente!
Durante la última década, la tecnología de vehículos autónomos ha avanzado a un ritmo cada vez mayor, en gran parte gracias a los avances en los campos del aprendizaje profundo y la inteligencia artificial.
1. Comprender el aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es aprendizaje profundo de redes neuronales. Su concepto proviene de la investigación de redes neuronales artificiales. Es una forma especial de aprendizaje automático. Su propósito es establecer y simular la red neuronal del cerebro humano para el análisis y el aprendizaje. Imitando la aceptación. y retroalimentación del mecanismo del cerebro humano para explicar los datos; todo el proceso de aprendizaje profundo es la recopilación de datos, el procesamiento de datos, el entrenamiento de datos y la optimización de datos, y finalmente forma un modelo de reconocimiento y clasificación de alta precisión
Descripción general de la tecnología de aprendizaje profundo
1- Redes Neuronales Convolucionales Profundas
2- Red neuronal recurrente
3- Aprendizaje por refuerzo profundo
CNN es un modelo de aprendizaje profundo de uso común en la conducción autónoma. Consta de capas convolucionales, capas de agrupación y capas totalmente conectadas. Tiene ventajas en el procesamiento de imágenes.
capa convolucional
Propósito: para la extracción de características de la imagen de destino
Principio: realice una operación de convolución deslizante con un kernel de convolución de parámetros ajustables y el mapa de características de la capa anterior, agregue un sesgo para obtener una salida neta y luego llame a la función de activación para obtener el resultado de la convolución.
capa de agrupación
Propósito: muestreo de reducción de dimensionalidad de imagen
Principio: divida la imagen de la función de entrada en múltiples regiones que no se superpongan con n × n ventanas, luego calcule el valor máximo o el valor medio para cada región, reduzca la imagen n veces y, finalmente, agregue el desplazamiento para pasar por la función de activación Data de muestra.
capa completamente conectada
Propósito: Clasificar y generar resultados
Principio: la capa totalmente conectada es similar a la parte de la red neuronal tradicional y se utiliza para generar el resultado deseado;
Competencias básicas requeridas para el aprendizaje profundo
——Datos etiquetados masivos
—— Excelente algoritmo (función modelo)
—— Enorme poder de cómputo
Sistemas de conducción autónoma La conducción autónoma es un sistema autónomo de toma de decisiones que procesa flujos de observación de diferentes fuentes a bordo, como cámaras, radares, lidar, sensores ultrasónicos, unidades de GPS y/o sensores de inercia. Estas observaciones son utilizadas por la computadora del automóvil para tomar decisiones de conducción.
Figura-Conducción autónoma basada en aprendizaje profundo
Un modelo de algoritmo de aprendizaje profundo aplicado a problemas de detección de objetos
Algoritmo de un solo paso: sin generar áreas candidatas, el resultado de la detección del objetivo se obtiene directamente de la imagen, se caracteriza por una alta velocidad, pero menor precisión;
Algoritmos de la serie YOLO - YOLO, YOLO v3, YOLO 9000
Algoritmos de la serie SSD - SSD, RSSD, D-SSD, DSOD, FSSD
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Algoritmo de dos pasos: es necesario generar el área candidata del objeto de destino y luego usar el clasificador para realizar la clasificación y la regresión en el área candidata; se caracteriza por una alta precisión, pero la velocidad es relativamente lenta
Algoritmos de la serie R-CNN - R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN
Un modelo de algoritmo de aprendizaje profundo aplicado a problemas de segmentación de imágenes
Método de segmentación basado en desconvolución: FCN
Método de segmentación basado en la mejora de la resolución de características - DeepLab
Método basado en selección de región: Máscara R-CNN
Un modelo de algoritmo de aprendizaje profundo para procesar problemas de datos de nubes de puntos LiDAR
YOLO3D, BirdNet, VoxelNet, PointNet, PIXOR, etc.
Un modelo algorítmico de aprendizaje profundo para resolver problemas de fusión de imágenes y LiDAR
PointRCNN, PointFusion, RoarNet, etc.
Modelo de algoritmo de aprendizaje profundo para la reconstrucción digital-analógica del entorno 3-D
CNN-SLAM，SurfaceNet，3D-R2N2，Perspective Transformer Net等
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