深度学习技术正在重塑自动驾驶汽车的开发与应用，以下是关键内容概述：
技术原理
计算机视觉
- 使用卷积神经网络（CNN）识别交通标志、行人和车道线
- 通过图像分割技术理解道路环境
传感器融合
- 合并激光雷达（LiDAR）、雷达和摄像头数据
- 基于时序数据的强化学习优化决策系统
路径规划
- 端到端深度学习模型直接生成驾驶策略
- 基于深度Q网络（DQN）的实时避障算法
应用场景
- 城市道路通勤
- 物流运输与配送
- 智能交通系统集成
- 无人驾驶出租车服务
挑战与未来
⚠️ 主要挑战
- 极端天气条件下的感知可靠性
- 复杂城市环境的实时决策
- 法规与伦理问题
🎯 未来方向
- 联邦学习实现数据隐私保护
- 量子计算加速模型训练
- 人机协作驾驶模式开发
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