1??文章引言

當今，AI大模型是一個火熱的關(guān)鍵詞。隨著人工智能的迅猛發(fā)展，AI大模型在各個領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的潛力和應(yīng)用價值。在自動駕駛領(lǐng)域，AI大模型的應(yīng)用驅(qū)動自動駕駛算法具備更強的泛化能力。

那么 AI大模型 為自動駕駛賦能了什么？它的未來發(fā)展前景又是怎樣？

本文將以主流自動駕駛汽車特斯拉為例，揭開AI大模型在自動駕駛領(lǐng)域的神秘面紗

AI大模型在自動駕駛中的應(yīng)用涵蓋了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BEV+Transformer特征級融合以及語義分割等方面。通過這些應(yīng)用，AI大模型能夠提供強大的感知和理解能力，為自動駕駛系統(tǒng)的性能和安全性提供關(guān)鍵支持。

2??視覺感知優(yōu)化汽車之眼

在自動駕駛中，視覺感知是非常重要的一項技術(shù)，AI大模型在視覺感知上也有著廣泛的應(yīng)用。

AI大模型可以通過目標檢測和跟蹤技術(shù)，實現(xiàn)對道路上的車輛、行人等目標的準確識別和追蹤。這種技術(shù)能夠幫助自動駕駛系統(tǒng)建立對周圍環(huán)境的感知，并為決策和規(guī)劃提供必要的信息。

常見的目標檢測算法包括基于傳統(tǒng)方法的Haar特征級聯(lián)分類器、HOG+SVM以及基于深度學(xué)習(xí)的Faster R-CNN和YOLO等。這些算法通常通過在圖像上滑動窗口，并使用分類器來判斷窗口內(nèi)是否存在目標，進而完成目標的定位與識別。

光流估計是通過分析連續(xù)幀圖像中像素的位移來推斷運動信息的技術(shù)。

AI大模型可以利用光流估計來檢測道路上的動態(tài)物體，并進行動態(tài)障礙物的預(yù)測和跟蹤。這對于自動駕駛系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性至關(guān)重要。

光流估計基于亮度恒定和空間連續(xù)假設(shè)，將相鄰圖像中同一點的灰度變化關(guān)系轉(zhuǎn)化為速度向量場，其中點的運動軌跡是連續(xù)、等間距的。通過對圖像中的特征點進行跟蹤，可以得到這些特征點的速度向量，從而推斷出物體在圖像中的運動情況。

以下是光流估計的簡單代碼：

import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 設(shè)置參數(shù)
feature_params = dict(maxCorners=100, qualityLevel=0.3, minDistance=7, blockSize=7)
lk_params = dict(winSize=(15, 15), maxLevel=2, criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03))
# 初始化點的位置
old_points = None
while True:
    ret, frame = cap.read()
    # 灰度處理
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 檢測特征點
    if old_points is None:
        old_points = cv2.goodFeaturesToTrack(gray, mask=None, **feature_params)
    else:
        # 計算光流
        new_points, status, error = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(old_gray, gray, old_points, None, **lk_params)
        # 選取好的新特征點
        good_new = new_points[status == 1]
        # 選取對應(yīng)的舊特征點
        good_old = old_points[status == 1]
        # 繪制跟蹤結(jié)果
        for i, (new, old) in enumerate(zip(good_new, good_old)):
            a, b = new.ravel()
            c, d = old.ravel()
            mask = cv2.line(mask, (a, b), (c, d), color[i].tolist(), 2)
            frame = cv2.circle(frame, (a, b), 5, color[i].tolist(), -1)
        img = cv2.add(frame, mask)
        old_gray = gray.copy()  # 更新舊特征點
        old_points = good_new.reshape(-1, 1, 2)  # 更新舊特征點
    cv2.imshow('frame', img)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

AI大模型在目標檢測與跟蹤、路面分割與地面估計、光流估計與動態(tài)物體檢測等方面的應(yīng)用，能夠提供強大的視覺感知能力，為自動駕駛系統(tǒng)的安全性和性能提供重要支持。

3??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)賦能感知算法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是自動駕駛中的重要組成部分，用于感知、決策和控制，提供智能化的數(shù)據(jù)處理和駕駛決策能力。

在自動駕駛中，我們主要運用到了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種由多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層級組成的模型，每一層都會對輸入數(shù)據(jù)進行一系列的非線性轉(zhuǎn)換和特征提取。通過增加網(wǎng)絡(luò)的深度，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)到更復(fù)雜、抽象的特征表示，從而提高模型的表達能力和性能。

在自動駕駛中，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用于圖像識別、目標檢測、語義分割等感知任務(wù)，以及決策和規(guī)劃等高級駕駛?cè)蝿?wù)。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過卷積層和池化層的組合，可以從圖像中提取特征，并自動學(xué)習(xí)這些特征的表示。卷積操作可以在輸入圖像上滑動一個小的窗口，將窗口內(nèi)的局部信息與卷積核進行卷積運算，以提取不同位置的特征。而池化層則可以對特征圖進行下采樣，保留最重要的特征信息。通過堆疊多個卷積層和池化層，CNN可以逐漸提取出更高級別的特征，從而實現(xiàn)對圖像的分類、檢測和分割等任務(wù)。

在自動駕駛中，CNN被廣泛應(yīng)用于實現(xiàn)車輛的視覺感知，如道路邊界識別、障礙物檢測和交通標志識別等。

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種用于處理序列數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。與傳統(tǒng)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同，RNN具有循環(huán)連接，使得它可以保持記憶并處理變長的序列輸入。

舉個例子：

假設(shè)我們有一段文本：“The cat sat on the mat”，現(xiàn)在需要將其進行自動翻譯為中文。我們可以使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來完成這個任務(wù)。

首先，我們定義一個包含若干隱藏層的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并將整個英文傳入網(wǎng)絡(luò)中。在每個時間步長上，網(wǎng)絡(luò)會從前一個時間步長中的隱藏狀態(tài)和當前時間步長的輸入中計算出當前時間步長對應(yīng)的隱藏狀態(tài)，并將其傳遞到下一個時間步長。在整個文本輸入完成后，我們從最后一個隱藏狀態(tài)中提取出該文本的語義表示。

接著，我們可以將這個語義表示作為輸入，連同一個全連接層一起，構(gòu)成一個解碼器。在解碼器中，我們在每個時間步長上都輸出一個漢字。為了讓模型學(xué)習(xí)到如何正確翻譯句子，我們將整個中文文本作為目標輸出，并以其與解碼器的輸出之間的差異作為損失函數(shù)，使用反向傳播算法對整個模型進行訓(xùn)練。經(jīng)過數(shù)代迭代，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將逐漸學(xué)會將英文文本翻譯成中文。

圖示如下：

輸入層               隱藏層                   輸出層
--------        -----------        --------
|  w   | ------->|   neuron  |------->|   x   |
|  o   |         |    (h)    |        |   n   |
|  r   | <-------|            |<-------|   .
|  d   | ------->|            |------->|   .
--------        ------------       --------

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自然語言處理、語音識別、時間序列預(yù)測等任務(wù)中廣泛應(yīng)用。RNN能夠捕捉到序列中的動態(tài)模式，并對未來的內(nèi)容進行預(yù)測或生成。

4??BEV+Transformer創(chuàng)新特征級融合

特征級融合指的是將不同來源或不同類型的特征進行整合，以提升模型性能和表征能力。

BEV是一種俯視圖，可以提供關(guān)于場景的全局信息和準確的空間定位。BEV以圖像的形式展示了車輛周圍的環(huán)境，每個像素代表一種屬性（例如障礙物、道路線等）。

而Transformer是一種基于自注意力機制的序列建模方法，它通過多頭自注意力機制和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，可以同時考慮序列中的長距離依賴關(guān)系，并且在處理任意長度的序列時具有可擴展性。

使用Transformer網(wǎng)絡(luò)來處理BEV圖像中的特征，并將其編碼為高維特征表示。然后，這些特征可以與其他傳感器（如相機圖像）提取的特征進行融合，形成一個更加綜合且全面的特征表示。

簡單來說， 使用融合后的特征表示作為輸入，目標檢測算法會根據(jù)綜合特征來預(yù)測物體的位置、類別和其他屬性。

這樣的融合可以幫助模型更好地理解和處理復(fù)雜的場景，并提升任務(wù)的性能，例如目標檢測、目標跟蹤和行為預(yù)測等。

5??語義分割深化場景理解

語義分割是計算機視覺領(lǐng)域的一個任務(wù)，旨在將圖像中的每個像素標記為對應(yīng)的語義類別，從而實現(xiàn)對圖像的像素級別理解。

語義分割能夠?qū)D像中的每個像素進行分類，包括物體、背景和其他區(qū)域。

同時，語義分割也可以區(qū)分出圖像中不同的物體實例，并給它們分配獨立的類別標簽，例如目標的姿態(tài)、形狀和尺寸等特征。

這提供了更詳細和準確的場景信息，也為各種計算機視覺任務(wù)和應(yīng)用提供了更強大的支持和基礎(chǔ)。

總結(jié)

AI大模型的發(fā)展和成熟為自動駕駛技術(shù)帶來了巨大的推動力。

未來，自動駕駛將成為安全、高效和舒適出行的代名詞，同時對交通方式和城市規(guī)劃產(chǎn)生深遠的影響，為我們創(chuàng)造更美好的出行體驗。

文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-713307.html

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