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深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)及其在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用
關(guān)鍵詞：智能汽車 自動(dòng)駕駛 深度學(xué)習(xí) 環(huán)境感知 自主決策
摘要：智能化是汽車的三大變革技術(shù)之一,深度學(xué)習(xí)具有擬合能力優(yōu)、表征能力強(qiáng)和適用范圍廣的特點(diǎn),是進(jìn)一步提升汽車智能性的重要途徑。該文系統(tǒng)性總結(jié)了用于自動(dòng)駕駛汽車的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)技術(shù),包括發(fā)展歷史、主流算法以及感知、決策與控制技術(shù)應(yīng)用?；仡櫫松窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的歷史及現(xiàn)狀,總結(jié)DNN的"神經(jīng)元-層-網(wǎng)絡(luò)"3級(jí)結(jié)構(gòu),重點(diǎn)介紹卷積網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)以及代表性模型;闡述了以反向傳播(BP)為核心的深度網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法,列舉用于深度學(xué)習(xí)的常用數(shù)據(jù)集與開源框架,概括了網(wǎng)絡(luò)計(jì)算平臺(tái)和模型優(yōu)化設(shè)計(jì)技術(shù);討論DNN在自動(dòng)駕駛汽車的環(huán)境感知、自主決策和運(yùn)動(dòng)控制3大方向的應(yīng)用現(xiàn)狀及其優(yōu)缺點(diǎn),具體包括物體檢測和語義分割、分層式和端到端決策、汽車縱橫向運(yùn)動(dòng)控制等;針對用于自動(dòng)駕駛汽車的DNN技術(shù),指明了不同問題的適用方法以及關(guān)鍵問題的未來發(fā)展方向。
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