自动驾驶论文指南 🚗🤖

技术概述

自动驾驶技术通过融合 AI算法、传感器数据 与 高精度地图，实现车辆自主决策与路径规划。核心研究方向包括：

• 感知系统（如激光雷达_LIDAR_、摄像头_CAM_、毫米波雷达）
• 路径规划（基于深度学习的强化学习模型）
• 车辆控制（实时响应与运动预测）

关键技术

当前研究热点包含：

1. 多传感器融合
   通过 激光雷达 与 视觉识别 提升环境感知准确性

   

2. 深度学习模型
   使用 卷积神经网络（CNN）处理图像数据

   

3. V2X通信技术
   车与万物互联（Vehicle to Everything）提升协同能力

   

应用挑战

• 安全性（极端天气下的感知失效）
• 法规限制（责任归属与伦理问题）
• 计算成本（实时数据处理的硬件需求）

未来趋势

• 量子计算 优化路径规划算法
• 边缘计算 提升实时响应速度
• 人机协作（如Tesla_Autopilot的辅助驾驶模式）

如需深入了解技术实现细节，可访问 自动驾驶技术详解 路径。