Oct, 2019

自动驾驶深度学习技术综述

PDF
TL;DR本文旨在调查深度学习技术在自驾车领域中的最新进展及其强项与局限性，涵盖了基于人工智能的自动驾驶架构、卷积和循环神经网络、深度强化学习范式等内容，以及感知、路径规划、行为仲裁和运动控制算法。同时，重点探讨了当今在设计自动驾驶人工智能架构中所面临的挑战，如安全性、训练数据源和计算硬件等。
发现论文，激发创造
  • 自主车辆控制的深度学习应用调查

    这篇论文调查了应用深度学习方法控制汽车的研究进展和存在的挑战，研究重点在于车辆控制而非感知问题，涵盖计算、架构、目标、泛化、验证和安全方面的探讨，为智能交通系统相关的领域提供及时有效的信息。

    Dec, 2019

  • 基于深度学习的计算机视觉在自动驾驶技术中的应用研究

    该研究探索了深度学习在自动驾驶计算机视觉技术中的应用及其对系统性能的改进影响。研究结果表明，深度学习技术可以显著提高自动驾驶系统的准确性和实时响应能力。尽管在环境感知和决策支持方面仍存在挑战，但随着技术的进步，预计未来能实现更广泛的应用和更大的潜力。

    Jun, 2024

  • 基于深度学习的自主驾驶中的新兴威胁：综合调查

    本文概述了自动驾驶中深度学习安全技术的概念、发展和最新研究。我们简要介绍了自动驾驶系统中的深度学习框架和流程，重点讨论每个功能层中基于深度学习的自动驾驶系统所面临的潜在安全威胁。调查了最新攻击算法，揭示了潜在的风险。最后，我们对自动驾驶领域中的深度学习安全性进行了展望，并提出建立安全可靠的自动驾驶系统的建议。

    Oct, 2022

  • 基于深度学习的端到端自动驾驶的最新进展：综述

    该论文综述了端到端自动驾驶技术的最新发展和相关挑战，并探讨了其在实际应用中的重要性和潜在风险。

    Jul, 2023

  • 端到端驾驶调查：架构与训练方法

    本论文综述了使用机器学习的端到端方法对全自动驾驶进行的实验和研究，讨论了输入和输出模态、神经网络架构和评估方案，着重关注了可解释性和安全性这两方面的挑战，并提出了一种将端到端自动驾驶系统中最有前途的元素结合在一起的架构。

    Mar, 2020

  • 高速行驶中深度学习的实证评估

    本文基于大量的实证评估，探讨了近期深度学习技术在高速公路感知场景中的应用，通过使用神经网络对车道和车辆进行检测，同时保证了实时性，证实了深度学习在自动驾驶领域的潜在应用价值。

    Apr, 2015

  • 基于深度学习的端到端自动驾驶：系统性综述

    综述了近期基于机器学习的技术，包括但不限于目标检测、轨迹预测与强化学习，以及对其进行分类和研究趋势，同时指出了该领域的挑战和未来研究方向。

    Aug, 2023

  • 自主导航深度学习应用和方法的最新进展 —— 一份综述

    本综述论文系统地总结了目前应用于自主导航中的端到端深度学习框架，包括障碍物检测、场景感知、路径规划和控制，并分析了最新的研究状况和评估深度学习方法的实施和测试。该论文强调了导航对于机动机器人、自动驾驶车辆和无人机的重要性，并讨论了深度学习方法在自主导航中存在的局限性、挑战和潜在增长领域。该综述为在自主导航和深度学习领域工作的研究人员和实践者提供了有价值的参考资源。

    Feb, 2023

  • 自主驾驶新兴技术概述

    本文概述了自动驾驶技术及其存在的问题，重点探讨了自动驾驶系统中的感知、地图定位、预测、规划和控制、仿真、车联网及安全等方面，并着重介绍了数据闭环解决自动驾驶问题的框架。

    Jun, 2023

  • 自主驾驶的深度强化学习框架

    研究利用深度强化学习提出了一个用于自动驾驶的框架，其中包含了包含循环神经网络的信息集成和关注模型用于减少嵌入式硬件的计算复杂度，并在 TORCS 仿真器中验证了其自主操纵能力

    Apr, 2017