ສີ່ຂັ້ນຕອນຂອງການ evolution ຖາປັດຕະຍະການຂັບລົດອັດຕະໂນມັດ

ປະຈຸ​ບັນ, ການ​ພັດທະນາ​ສະຖາປັດຕະຍະກຳ​ການ​ຂັບ​ຂີ່​ແບບ​ອັດຕະໂນມັດ​ຂັ້ນ​ຕອນ​ປາຍ​ສາມາດ​ແບ່ງ​ອອກ​ເປັນ 4 ​ໄລຍະ​ຕົ້ນຕໍ. ຂັ້ນຕອນທໍາອິດແມ່ນ "end-to-end" perception, ເຊິ່ງປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງແລະຄວາມຫມັ້ນຄົງຂອງຜົນຜະລິດ perception ໄດ້ໂດຍຜ່ານເຕັກໂນໂລຊີ fusion multi-sensor ແລະເຄືອຂ່າຍ transformer. ຂັ້ນຕອນທີສອງ, ການສ້າງແບບຈໍາລອງການວາງແຜນການຕັດສິນໃຈ, ປະສົມປະສານການຄາດຄະເນ, ການຕັດສິນໃຈແລະການວາງແຜນເຂົ້າໄປໃນເຄືອຂ່າຍ neural. ໃນຂັ້ນຕອນທີສາມ, modular end-to-end, ໂມດູນ perception outputs feature vectors, ໂມດູນການວາງແຜນການຕັດສິນໃຈເຮັດໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບໂດຍອີງໃສ່ vectors ຄຸນນະສົມບັດ, ແລະການຝຶກອົບຮົມໂດຍຜ່ານການດໍາເນີນການ gradient. ໃນຂັ້ນຕອນທີສີ່, One Model ແມ່ນສິ້ນສຸດ, ນໍາໃຊ້ຕົວແບບການຮຽນຮູ້ທີ່ເລິກເຊິ່ງເພື່ອປຸງແຕ່ງຂະບວນການທັງຫມົດຈາກສັນຍານຕົ້ນສະບັບໄປສູ່ເສັ້ນທາງທີ່ວາງແຜນ.