一文详解自动驾驶预测与决策规划技术

主要观点总结

文章介绍了自动驾驶中的预测与决策规划的重要性及其课程相关内容。

关键观点总结

关键观点1: 自动驾驶预测决策技术的作用

预测决策技术是自动驾驶的核心，用于建立自动驾驶系统理解世界、做出决策的能力，尤其在密集交互场景中至关重要。

关键观点2: 自动驾驶预测与决策规划的现状与发展

现有的预测方法以基于深度学习的网络为主，而决策方法则以机器人路径和速度规划为主。预测和决策的融合是趋势，有助于设计更鲁棒、可解释性强的自动驾驶系统。

关键观点3: 深蓝学院开设的「自动驾驶预测与决策规划」课程的内容与亮点

课程包括系统讲解自动驾驶预测和决策的典型算法，详细分析预测决策的建模技巧和数据驱动方法，分享量产自动驾驶中的难点场景和潜在方案。课程还有三师助力、定期班会等服务。

关键观点4: 课程适合的人群

该课程适合自动驾驶企业中的预测或PnC工程师，高校或企业中从事预测或planning研究的同学，以及对量产自动驾驶和新一代自动驾驶技术有兴趣的爱好者。

文章预览

随着机器人行业多年的进步与发展，自动驾驶领域基本沿袭了 “ 感知-决策规划-控制”的经典框架 。而 自动 驾驶预 测决策技术相当于是自动驾驶 的大脑，用于建立自动驾驶系统理解世界、做出决策的能力。 （图 左侧 :人类驾驶，图右侧:自动驾驶） 在实际密集的自动驾驶交互场景中， 预测决策技术至关重要 。比如匝道汇入场景、无保护左转场景、城中村骑行人行人交互场景等，准确理解其他交通参与者的意图并能在不确定性下进行自车决策是自动驾驶走向更广泛应用的关键所在。 预测决策是AI和Robotics的交叉领域。 现有的 预测方法，基本以基于深度学习的网络为主 ，而现有的 决策方法，则以机器人比较传统的路径和速度规划为主 。 在端到端自动驾驶兴起的现在，预测、决策2个任务的融合，能更好地设计 一个 鲁棒、 可解释性强的自动驾 ………………………………