Cztery etapy ewolucji architektury jazdy autonomicznej

Obecnie rozwój kompleksowej architektury jazdy autonomicznej można podzielić na cztery główne etapy. Pierwszym etapem jest percepcja „od końca do końca”, która poprawia dokładność i stabilność sygnału wyjściowego percepcji dzięki technologii fuzji wielu czujników i sieci transformatorowej. Na drugim etapie modeluje się planowanie decyzji w celu zintegrowania przewidywania, podejmowania decyzji i planowania w sieci neuronowej. W trzecim etapie, modułowym od końca do końca, moduł percepcji wyprowadza wektory cech, moduł planowania podejmowania decyzji generuje wyniki w oparciu o wektory cech i jest szkolony poprzez przewodzenie gradientowe. W czwartym etapie One Model działa kompleksowo, wykorzystując model głębokiego uczenia się do przetwarzania całego procesu od pierwotnego sygnału do zaplanowanej trajektorii.