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深度学习在自动驾驶领域应用综述

2021-12-31段续庭周宇康田大新郑坤贤周建山孙亚夫

无人系统技术 2021年6期
关键词:深度模型系统

段续庭,周宇康,田大新,郑坤贤,周建山,孙亚夫

(1.北京航空航天大学交通科学与工程学院车路协同与安全控制北京市重点实验室,北京 102206; 2.综合交通大数据应用技术国家工程实验室,北京 100191;3.北京千方科技股份有限公司,北京 100085)

1 引 言

近年来,自动驾驶技术从概念设计阶段向实际应用阶段快速迈进。也有越来越多的企业和研究人员进入自动驾驶赛道,投身到自动驾驶领域的研究中来。

自动驾驶已有数十年的历史,但自动驾驶行业最初并未受到广泛关注。20 世纪80年代,无人车Naclab-1 完成了无人驾驶行驶试验,该型号无人车由美国卡耐基梅隆大学在雪佛兰厢式货车的基础上研制。这之后许多为无人车开放道路实验的法律法规相继出台。后续数年中对自动驾驶的研究逐渐流行开来,2009年,自动驾驶汽车的雏形图片被曝光,自动驾驶开始受到广泛关注。鉴于计算机工作的高稳定性与合逻辑性,可以预见自动驾驶技术一旦能够付诸应用,将极大减少目前因驾驶员因素造成的交通事故量,与之配套的车辆与基础设施互联技术也将通过车云交互极大减轻交通拥堵。为此,各个工业强国纷纷出台政策,为自动驾驶的发展提供便利。我国于2015年发布《中国制造2025》[1],强调智能制造、高端制造对产业升级的意义。2019年,我国发布《汽车产业中长期发展规划》[2],明确提出我国产业转型升级的一个重要方向是智能网联汽车。在人工智能方面,美国于2016年发布《国家人工智能研究与发展战略规划》,表明美国将持续对人工智能领域投资。……

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