Cuatro etapas de la evolución de la arquitectura de conducción autónoma

Actualmente, el desarrollo de una arquitectura de conducción autónoma de extremo a extremo se puede dividir en cuatro etapas principales. La primera etapa es la percepción "de extremo a extremo", que mejora la precisión y estabilidad de la salida de percepción a través de la tecnología de fusión de múltiples sensores y la red de transformadores. En la segunda etapa, se modela la planificación de decisiones para integrar la predicción, la toma de decisiones y la planificación en una red neuronal. En la tercera etapa, modular de extremo a extremo, el módulo de percepción genera vectores de características, el módulo de planificación de toma de decisiones genera resultados basados ​​en los vectores de características y se entrena mediante conducción de gradiente. En la cuarta etapa, One Model es de extremo a extremo y utiliza un modelo de aprendizaje profundo para procesar todo el proceso desde la señal original hasta la trayectoria planificada.