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无人驾驶车辆在虚拟测试场景构建的关键技术分析

无人驾驶与智能网联汽车是全球汽车产业转型升级的核心方向,但其安全冗余不足仍是制约规模化落地的关键瓶颈。复杂交通环境与极端工况对无人驾驶系统的环境感知、决策规划及控制执行能力提出严苛挑战。当前无人驾驶汽车测试体系涵盖虚拟仿真测试、封闭场地实车测试及开放道路测试三大环节,其中虚拟测试因覆盖场景广、成本可控、风险低等优势,成为验证系统可靠性的核心环节。本文基于无人驾驶汽车运行风险特征,系统梳理虚拟测试场景模型层开发的核心原则,明确场景构建的关键技术要点,为提升虚拟仿真测试的有效性与置信度提供技术支撑,对推动无人驾驶系统迭代优化具有重要工程价值。


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自动驾驶机器学习:端到端深度强化方法

在真实驾驶场景中,智驾系统常面临感知信息不完整(如阳光致盲、遮挡)、环境不可预测(突发变道、行人横穿)等问题。传统端到端模型依赖实时视觉观察与高清地图,泛化性差;而基于模型的模仿学习(MILE) 作为创新强化学习架构,通过 “离线训练学习世界模型 + 在线想象预测规划”,实现无需高清地图、可应对临时感知缺失的自动驾驶,核心是让智驾系统具备人类 “常规认知” 与 “环境预判” 能力。

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