Vier Stufen der Entwicklung der autonomen Fahrarchitektur

Derzeit kann die Entwicklung einer End-to-End-Architektur für autonomes Fahren in vier Hauptphasen unterteilt werden. Die erste Stufe ist die „End-to-End“-Wahrnehmung, die die Genauigkeit und Stabilität der Wahrnehmungsausgabe durch Multisensor-Fusionstechnologie und Transformatornetzwerk verbessert. Die zweite Stufe, die Modellierung der Entscheidungsplanung, integriert Vorhersage, Entscheidungsfindung und Planung in ein neuronales Netzwerk. In der dritten, modularen End-to-End-Stufe gibt das Wahrnehmungsmodul Merkmalsvektoren aus, das Entscheidungsplanungsmodul gibt Ergebnisse basierend auf den Merkmalsvektoren aus und wird durch Gradientenleitung trainiert. In der vierten Stufe arbeitet One Model durchgängig und verwendet ein Deep-Learning-Modell, um den gesamten Prozess vom ursprünglichen Signal bis zur geplanten Flugbahn zu verarbeiten.