Vorwort:
Graph Neural Networks (GNNs) und autonome Fahrtechnologie stellen zwei Hotspots im Bereich der künstlichen Intelligenz dar. Ihre Kombination dürfte einen qualitativen Sprung in Richtung intelligenter Transportsysteme bringen. In diesem Artikel wird eine eingehende Untersuchung der Integrationsrichtung graphischer neuronaler Netze und des autonomen Fahrens, ihrer jeweiligen Forschungsschwerpunkte, des aktuellen Forschungsfortschritts, wichtiger angewandter Technologien, möglicher praktischer Szenarien, zukünftiger Entwicklungstrends und verwandter akademischer Links durchgeführt.
1. Die Richtung der Kombination graphischer neuronaler Netze mit autonomem Fahren:
1.1 Anwendung des graphischen neuronalen Netzwerks beim autonomen Fahren:
- Szenenwahrnehmung und -verständnis: Verwenden Sie GNNs, um eine Diagrammstrukturmodellierung komplexer Verkehrsszenen durchzuführen, um die Wahrnehmung und das Verständnis von Fahrzeugen, Fußgängern, Straßen und anderen Elementen zu realisieren.
- Optimierung der Pfadplanung: Verwenden Sie graphische neuronale Netze, um die Pfadplanung für autonome Fahrzeuge unter Berücksichtigung von Verkehrs- und Straßenbedingungen in Echtzeit zu optimieren.
1.2 Anwendungsrichtungen des autonomen Fahrens:
- Verschmelzung von Wahrnehmung und Entscheidungsfindung: Verwirklichen Sie die enge Integration von Fahrzeugwahrnehmungs- und Entscheidungsmodulen, um den Intelligenzgrad des autonomen Fahrsystems zu verbessern.
- Modale Fusion: Integrieren Sie multimodale Daten in grafische neuronale Netze, um Fahrzeugen ein umfassenderes Verständnis der Umgebung zu ermöglichen.
1.3 Kombinationsrichtung:
- Interaktive Szenenmodellierung: Verwenden Sie graphische neuronale Netze, um die interaktive Beziehung zwischen dem Fahrzeug und der Umgebung zu modellieren und so die Anpassungsfähigkeit des Systems an komplexe Szenen zu verbessern.
- Dynamische Graphstrukturverarbeitung: Untersuchen Sie für sich in Echtzeit ändernde Verkehrsbedingungen, wie graphische neuronale Netze dynamische Graphstrukturen verarbeiten.
2. Jeweiliger Schwerpunkt:
2.1 Der Schwerpunkt des graphischen neuronalen Netzwerks beim autonomen Fahren:
- Einbettung der Graphstruktur: GNNs konzentrieren sich auf die Einbettung von Elementen wie Fahrzeugen, Straßen, Verkehrssignalen usw. in die Graphstruktur, um ein effektives Lernen neuronaler Graphnetzwerke zu ermöglichen.
- Edge-Computing: Erwägen Sie die Implementierung von Echtzeit-Computing graphischer neuronaler Netze auf Edge-Geräten, um die Abhängigkeit von zentralen Servern zu verringern.
2.2 Schwerpunkte des autonomen Fahrens:
- Sensorfusion: Das autonome Fahrsystem konzentriert sich auf die Fusion von Sensordaten, einschließlich der umfassenden Nutzung von Informationen aus mehreren Quellen wie Kameras, Lidar und Millimeterwellenradar.
- Design der Mensch-Computer-Interaktion: Optimieren Sie die Interaktion zwischen Fahrzeug und Fahrer, um ein sicheres und benutzerfreundliches autonomes Fahrerlebnis zu gewährleisten.
3. Aktuelle Forschung und verwendete Techniken:
3.1 Forschungsfortschritt des graphischen neuronalen Netzwerks beim autonomen Fahren:
- Raum-Zeit-Graph-Neuronales Netzwerk: Forschung zum Aufbau eines Graph-Neuronalen Netzwerkmodells, das räumlich-zeitliche Beziehungen in autonomen Fahrszenarien verarbeiten kann.
- Graphisches neuronales Netzwerk zur Fahrzeugverfolgung: Ein auf einem graphischen neuronalen Netzwerk basierender Fahrzeugverfolgungsalgorithmus verbessert die Genauigkeit der Fahrzeugwahrnehmung.
3.2 Technische Innovation des autonomen Fahrens:
- End-to-End-Lernen: Entdecken Sie End-to-End-Lernmethoden, um den Entwurf und die Bereitstellung autonomer Fahrsysteme zu vereinfachen.
- Selbstüberwachtes Lernen: Nutzen Sie selbstüberwachtes Lernen, um die Leistung autonomer Fahrsysteme anhand unbeschrifteter Daten zu verbessern.
4. Mögliche praktische Szenarien:
4.1 Intelligentes Stadtverkehrsmanagement:
- Nutzen Sie graphische neuronale Netze, um den städtischen Verkehrsfluss zu optimieren, die Verkehrseffizienz zu verbessern und Staus zu reduzieren.
4.2 Selbstfahrender Taxidienst:
- Basierend auf graphischen neuronalen Netzwerken und autonomer Fahrtechnologie werden intelligente Taxidienste implementiert, um das städtische Reiseerlebnis zu verbessern.
5. Zukünftige Entwicklungstrends:
5.1 Tiefe Technologieintegration:
- Graphisches neuronales Netzwerk und autonome Fahrtechnologie werden stärker integriert, um ein umfassendes Verständnis komplexer Verkehrsszenarien und eine effiziente Entscheidungsfindung zu erreichen.
5.2 Selbstlernendes System:
- Erkunden Sie den Aufbau selbstlernender autonomer Fahrsysteme und lernen Sie schnell neue Szenarien durch graphische neuronale Netze.
6. Relevante akademische Links:
- Graphische neuronale Netze beim autonomen Fahren: Eine Umfrage
https://scholar.google.co.jp/scholar?q=Graph+Neural+Networks+in+Autonomous+Driving:+A+Survey&hl=zh-CN&as_sdt=0&as_vis=1&oi= Gelehrter - Auf dem Weg zu dateneffizientem Lernen für autonome Fahrzeuge mit graphischen neuronalen Netzen https://scholar.google.co.jp/scholar?q=Towards+Data-Efficient+Learning+for+autonomous+Vehicles+with+Graph+Neural+Networks&hl= zh-CN&as_sdt=0&as_vis=1&oi=scholart
Abschluss:
Die Kombination aus graphischem neuronalem Netzwerk und autonomem Fahren wird die Entwicklung intelligenter Transportsysteme auf ein höheres Niveau bringen. Wir freuen uns darauf, in naher Zukunft die perfekte Integration beider zu erleben und eine sicherere, bequemere und intelligentere Zukunft für das Reisen der Menschen zu schaffen.
Fertig mit Blumen:
Ich hoffe, dass die Integration von graphischen neuronalen Netzen und autonomem Fahren den Weg für die zukünftige Entwicklung intelligenter Transportmittel ebnen und die Straße sicherer und reibungsloser machen wird!