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自动驾驶中的端到端深度学习行为理解和预测


自动驾驶中的行为预测系统负责对自车周围的其它交通参与者(车辆、摩托车、自行车、行人等)的意图和未来行为进行理解和预判。我们的系统以先进的机器学习和深度学习算法为核心,充分利用海量的实际数据。由于复杂环境中其他交通参与者行为的高度不确定性和复杂交互性,自动驾驶中的行为预测仍然是一个极具挑战的问题。其中最为关键的算法和软件设计问题包括:


  • 应用先进的机器学习和深度学习技术,解决自动驾驶中对其它道路交通参与者的意图和轨迹预测问题。


  • 研究和发展创新性的深度学习模型,用以实时理解和预测其它交通参与者的行为,并进行交互预测和决策。


  • 设计和优化基于机器学习方法的在线预测系统,增强系统的实时性和鲁棒性。


  • 开发和完善模型训练的离线系统,包括数据挖掘、数据处理,特征分析和模型评估及可视化。
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