端到端自動駕駛與傳統自動駕駛系統有何本質區別?

端到端自動駕駛與傳統自動駕駛系統有著顯著的本質區別。

傳統自動駕駛系統通常被分為感知、定位、路徑規劃、決策和控制等多個模塊,每個模塊獨立工作,模塊間需精心設計接口以確保協同。感知模塊采集環境數據并識別關鍵信息,依賴多種傳感器和算法;定位模塊確定車輛位置;路徑規劃模塊規劃最優路徑;決策模塊決定具體動作;控制模塊執行指令。

端到端自動駕駛則是一種整體化、數據驅動的技術路徑。它通過一個統一的神經網絡系統,直接從傳感器輸入到控制輸出完成整個駕駛過程,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、激光雷達等數據,由深度學習模型負責提取特征、感知規劃決策并生成控制指令。

端到端自動駕駛的優勢在于簡化架構設計,降低系統復雜性,減少接口設計和開發調試難度。它還能減少人工干預,以數據驅動,自動優化參數,適應復雜多變的駕駛環境。同時具有潛在的性能提升,利用深度學習的強大能力更好地理解場景。并且有更強的適應性,能持續學習和適應多樣環境。

然而,端到端自動駕駛也存在劣勢。它對數據需求極高,包括數量和標注的復雜性。決策過程不透明,存在黑箱問題,帶來安全性與合規性挑戰。其泛化能力不足,受訓練數據局限,處理新場景可能表現不佳。在處理復雜任務時,單一模型可能有限制。

端到端自動駕駛推動了技術創新,加速了商用進程,改變了研發范式,影響了法規和標準以及供應鏈和產業鏈。但要實現其廣泛應用,還需解決諸多挑戰,如數據問題、黑箱問題等。

特別聲明:本內容來自用戶發表,不代表太平洋汽車的觀點和立場。

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