深度学习已成为自动驾驶技术的核心驱动力，通过感知、决策与控制模块的协同工作，实现车辆的智能化驾驶。以下是关键知识点梳理：
1. 核心技术模块
- 环境感知：利用摄像头、激光雷达（LIDAR）和超声波传感器融合数据
- 目标检测：YOLO、Faster R-CNN 等算法识别行人、车辆和交通标志
- 路径规划：结合深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）优化行驶轨迹
- 行为预测：通过 LSTM 网络预测其他交通参与者的行为模式
2. 典型应用场景
- 城市道路自动驾驶
- 高速公路自动变道
- 无人配送车辆
- 自动驾驶出租车（Robotaxi）
3. 学习资源推荐
- 深度学习与自动驾驶基础教程：系统讲解神经网络原理
- 自动驾驶系统架构解析：从硬件到软件的全链路分析
- 开源项目实践指南：包含 ROS 和 CARLA 框架使用
4. 技术挑战与趋势
- 数据安全：需解决多源异构数据的隐私保护问题
- 模型轻量化：边缘计算设备对算力的限制
- 场景泛化：复杂天气与极端路况的适应能力
- 人机交互：增强现实（AR）导航界面设计
⚠️ 注意：自动驾驶技术仍在发展，实际部署需符合《道路交通安全法》相关规定