Quatre étapes d’évolution de l’architecture de conduite autonome

Actuellement, le développement d’une architecture de conduite autonome de bout en bout peut être divisé en quatre étapes principales. La première étape est la perception « de bout en bout », qui améliore la précision et la stabilité de la perception grâce à la technologie de fusion multicapteurs et au réseau de transformateurs. Dans la deuxième étape, la planification décisionnelle est modélisée pour intégrer la prédiction, la prise de décision et la planification dans un réseau neuronal. Dans la troisième étape, modulaire de bout en bout, le module de perception génère des vecteurs de caractéristiques, le module de planification décisionnelle génère des résultats basés sur les vecteurs de caractéristiques et est entraîné par conduction de gradient. Dans la quatrième étape, One Model fonctionne de bout en bout, utilisant un modèle d'apprentissage profond pour traiter l'ensemble du processus, du signal d'origine à la trajectoire planifiée.