《智能無人駕駛車輛路徑跟蹤及底層控制方法研究》

《智能無人駕駛車輛路徑跟蹤及底層控制方法研究》一、引言在當前的科技發(fā)展中，無人駕駛技術已成為了智能化和自動化進程中的一大關鍵技術。特別是在交通運輸、軍事以及民用領域，智能無人駕駛車輛的研究與開發(fā)具有重大的應用價值和深遠的影響。本文將主要探討智能無人駕駛車輛的路徑跟蹤及底層控制方法的研究，以期為無人駕駛技術的進一步發(fā)展提供理論支持和實踐指導。二、無人駕駛車輛路徑跟蹤的重要性路徑跟蹤是無人駕駛車輛的核心技術之一，它決定了車輛在行駛過程中的穩(wěn)定性和準確性。路徑跟蹤的準確度直接影響到無人駕駛車輛的安全性和行駛效率。因此，研究無人駕駛車輛的路徑跟蹤技術，對于提升無人駕駛車輛的智能化水平和應用范圍具有至關重要的意義。三、路徑跟蹤算法研究1.傳統(tǒng)路徑跟蹤算法傳統(tǒng)的路徑跟蹤算法主要包括基于幾何的方法和基于模型的方法。這些方法依賴于車輛的精確動力學模型和道路環(huán)境信息，通過計算和比較實際行駛軌跡與理想軌跡的差異，對車輛進行控制。然而，這些方法在復雜環(huán)境下的魯棒性較差，難以滿足無人駕駛車輛的實際需求。2.現代路徑跟蹤算法現代路徑跟蹤算法則更加注重系統(tǒng)的實時性和魯棒性，常采用的方法包括基于機器學習、深度學習和視覺處理的路徑跟蹤算法。這些算法通過大量的數據訓練和模式識別，能夠更好地適應復雜的道路環(huán)境和動態(tài)的交通狀況，提高無人駕駛車輛的行駛穩(wěn)定性和安全性。四、底層控制方法研究底層控制是無人駕駛車輛實現路徑跟蹤的關鍵技術之一。它主要通過控制車輛的轉向、加速和制動等基本動作，實現車輛對預定軌跡的精確跟蹤。底層控制方法主要包括基于規(guī)則的控制、基于模型的控制和基于優(yōu)化的控制等。1.基于規(guī)則的控制基于規(guī)則的控制方法主要依賴于預先設定的規(guī)則和邏輯，通過比較實際狀態(tài)與期望狀態(tài)之間的差異，對車輛進行控制。這種方法簡單易行，但在復雜環(huán)境下可能無法達到理想的控制效果。2.基于模型的控制基于模型的控制方法則更加注重系統(tǒng)的動力學特性和環(huán)境因素，通過建立精確的車輛動力學模型和環(huán)境模型，實現對車輛的精確控制。這種方法在復雜環(huán)境下具有較好的魯棒性，但需要大量的計算資源和時間。3.基于優(yōu)化的控制基于優(yōu)化的控制方法則是一種更加智能化的控制方法，它通過優(yōu)化控制策略，使車輛在滿足約束條件下實現最優(yōu)的行駛軌跡。這種方法在處理復雜環(huán)境和動態(tài)交通狀況時具有較高的靈活性和適應性。五、結論與展望本文對智能無人駕駛車輛的路徑跟蹤及底層控制方法進行了深入研究。通過分析傳統(tǒng)和現代路徑跟蹤算法的優(yōu)缺點，以及底層控制的三種主要方法，為無人駕駛車輛的研究與開發(fā)提供了理論支持和實踐指導。然而，無人駕駛技術仍面臨許多挑戰(zhàn)和問題，如復雜環(huán)境的適應性、高精度的定位和通信等。未來，我們需要進一步深入研究這些技術難題，推動無人駕駛技術的進一步發(fā)展和應用。同時，我們還需要關注無人駕駛技術的倫理和社會影響，確保其安全、可靠地服務于人類社會。四、具體控制方法詳述4.1狀態(tài)與期望狀態(tài)之間的差異控制在許多基本的無人駕駛車輛控制系統(tǒng)中，基于狀態(tài)與期望狀態(tài)之間的差異控制方法是最常見和基礎的方法。此方法依賴于反饋控制系統(tǒng)，其工作原理是將當前狀態(tài)與預期的期望狀態(tài)進行比較，然后根據這個差異來調整車輛的行駛參數。這種方法的優(yōu)點在于其簡單易行，適用于大多數基本的駕駛場景。然而，在復雜的環(huán)境中，如道路上的突發(fā)情況、其他車輛的干擾、天氣變化等，這種方法可能無法提供足夠的精確性和魯棒性。為了改進這種方法的性能，研究人員通常會使用先進的傳感器技術來獲取更準確的車輛和環(huán)境信息。此外，還可以通過優(yōu)化反饋控制算法來提高其響應速度和準確性。4.2基于模型的控制基于模型的控制方法依賴于精確的車輛動力學模型和環(huán)境模型。這種方法的核心在于通過對模型的分析和模擬，來預測和控制車輛的行駛狀態(tài)。基于模型的控制系統(tǒng)需要大量的計算資源和時間來建立和優(yōu)化模型，但在正確的應用下，可以實現對車輛的精確控制。在建立車輛動力學模型時，需要考慮車輛的各種物理特性，如質量、慣性、輪胎摩擦等。同時，還需要考慮環(huán)境因素，如道路狀況、風力、溫度等。通過這些模型的建立和優(yōu)化，可以實現對車輛行駛的精確控制，即使在復雜的環(huán)境下也能保持良好的性能。4.3基于優(yōu)化的控制基于優(yōu)化的控制方法是一種更加智能化的控制方法。它通過優(yōu)化控制策略，使車輛在滿足約束條件下實現最優(yōu)的行駛軌跡。這種方法的核心在于建立一個優(yōu)化問題，該問題的目標是找到一種最優(yōu)的控制策略，使車輛在行駛過程中達到某種最優(yōu)目標（如最小化油耗、最大化行駛速度等）。為了實現這種優(yōu)化，需要使用先進的優(yōu)化算法和計算資源。同時，還需要考慮各種約束條件，如道路交通規(guī)則、車輛物理限制等。通過優(yōu)化這些約束條件下的控制策略，可以實現車輛在復雜環(huán)境和動態(tài)交通狀況下的靈活和適應性控制。五、結論與展望本文對智能無人駕駛車輛的路徑跟蹤及底層控制方法進行了深入研究。通過分析傳統(tǒng)和現代路徑跟蹤算法的優(yōu)缺點，以及底層控制的三種主要方法（狀態(tài)與期望狀態(tài)之間的差異控制、基于模型的控制和基于優(yōu)化的控制），為無人駕駛車輛的研究與開發(fā)提供了理論支持和實踐指導。未來無人駕駛技術的發(fā)展將面臨許多挑戰(zhàn)和問題。首先，需要進一步提高復雜環(huán)境的適應性，包括天氣變化、道路狀況、交通狀況等。其次，需要進一步提高高精度的定位和通信技術，以確保車輛在行駛過程中的準確性和安全性。此外，還需要關注無人駕駛技術的倫理和社會影響，確保其安全、可靠地服務于人類社會。同時，未來的無人駕駛技術將更加注重智能化和自主化的發(fā)展。通過深度學習和人工智能等技術，可以進一步提高車輛的智能水平和自主能力，使其在更廣泛的場景下實現自動化駕駛。此外，隨著5G和物聯(lián)網等技術的發(fā)展，無人駕駛車輛將更加廣泛地應用于物流、運輸、城市交通等領域，為人類社會帶來更多的便利和效益。四、智能無人駕駛車輛路徑跟蹤及底層控制方法研究四、研究深入探討4.1路徑跟蹤算法的優(yōu)化在無人駕駛車輛的研究中，路徑跟蹤算法是關鍵的一環(huán)。傳統(tǒng)的路徑跟蹤算法如PID控制、純追蹤法等，在簡單環(huán)境下可以表現出良好的性能。然而，在復雜環(huán)境和動態(tài)交通狀況下，這些算法的局限性逐漸顯現。因此，研究團隊針對這些約束條件下的控制策略進行了優(yōu)化。首先，針對道路交通規(guī)則和車輛物理限制等條件，研究團隊開發(fā)了一種基于強化學習的路徑跟蹤算法。該算法通過模擬真實交通環(huán)境，讓車輛在行駛過程中自主學習和優(yōu)化路徑跟蹤策略，從而提高車輛在復雜環(huán)境下的適應性。此外，研究團隊還引入了預測控制的思想，通過預測未來交通狀況和車輛狀態(tài)，提前調整車輛的行駛軌跡，從而提高車輛在動態(tài)交通狀況下的靈活性和魯棒性。4.2底層控制方法的創(chuàng)新底層控制是無人駕駛車輛實現自動化駕駛的關鍵。研究團隊針對底層控制的三種主要方法進行了深入研究。首先，針對狀態(tài)與期望狀態(tài)之間的差異控制方法，研究團隊提出了一種基于自適應濾波的控制器。該控制器可以根據車輛實際狀態(tài)與期望狀態(tài)之間的差異，自適應地調整控制參數，從而提高車輛的行駛穩(wěn)定性和舒適性。其次，針對基于模型的控制方法，研究團隊建立了一個精確的車輛動力學模型，并基于該模型設計了一種魯棒性強的控制器。該控制器可以有效地處理車輛在行駛過程中受到的干擾和不確定性因素，保證車輛的穩(wěn)定性和安全性。最后，針對基于優(yōu)化的控制方法，研究團隊采用了一種基于梯度下降的優(yōu)化算法。該算法可以根據車輛的行駛狀態(tài)和目標路徑，優(yōu)化控制參數，從而使得車輛在行駛過程中更加高效和節(jié)能。4.3仿真與實驗驗證為了驗證所提出的路徑跟蹤算法和底層控制方法的性能，研究團隊進行了大量的仿真和實驗驗證。首先，在仿真環(huán)境中模擬了真實交通環(huán)境下的各種場景和條件，對所提出的算法和方法進行了全面測試。其次，在實驗場上進行了實際測試，通過對比不同算法和方法下的車輛行駛性能和魯棒性，評估了所提出算法和方法的實用性和可靠性。五、結論與展望通過對智能無人駕駛車輛的路徑跟蹤及底層控制方法進行深入研究，本文取得了一系列重要成果。首先，提出了基于強化學習的路徑跟蹤算法和基于自適應濾波的底層控制方法，有效提高了車輛在復雜環(huán)境和動態(tài)交通狀況下的靈活性和適應性。其次，建立了精確的車輛動力學模型和基于梯度下降的優(yōu)化算法，提高了車輛的穩(wěn)定性和安全性。然而，未來的無人駕駛技術仍然面臨許多挑戰(zhàn)和問題。首先需要進一步提高復雜環(huán)境的適應性，包括極端天氣、道路狀況、交通狀況等。其次需要進一步提高高精度的定位和通信技術，以確保車輛在行駛過程中的準確性和安全性。此外還需要進一步研究無人駕駛技術的倫理和社會影響，確保其安全、可靠地服務于人類社會。未來無人駕駛技術的發(fā)展將更加注重智能化和自主化的發(fā)展方向。通過深度學習和人工智能等技術手段不斷提高車輛的智能水平和自主能力使得其在更廣泛的場景下實現自動化駕駛成為可能。同時隨著5G和物聯(lián)網等技術的不斷發(fā)展無人駕駛車輛將更加廣泛地應用于物流、運輸、城市交通等領域為人類社會帶來更多的便利和效益。六、深入探討：智能無人駕駛車輛的核心技術與挑戰(zhàn)在智能無人駕駛車輛的研究中，路徑跟蹤及底層控制方法無疑是核心的組成部分。這些方法涉及到復雜的算法和精確的控制策略，確保車輛在各種環(huán)境和交通狀況下都能穩(wěn)定、安全地行駛。一、強化學習與路徑跟蹤強化學習是一種重要的機器學習方法，它在無人駕駛的路徑跟蹤中發(fā)揮著關鍵作用。通過強化學習，智能車輛能夠學習并優(yōu)化其在不同道路和交通狀況下的駕駛策略。這種學習方法允許車輛在真實或模擬環(huán)境中進行自我調整和優(yōu)化，從而更好地適應復雜的駕駛環(huán)境。然而，強化學習也面臨著挑戰(zhàn)，如如何設計有效的獎勵函數、如何處理長時間依賴等問題。二、自適應濾波與底層控制自適應濾波技術在無人駕駛車輛的底層控制中發(fā)揮著重要作用。它能夠根據車輛的狀態(tài)和環(huán)境的變化，實時調整控制參數，確保車輛在各種情況下都能保持穩(wěn)定。這種技術對于處理道路上的突發(fā)狀況、保持車輛的動力學穩(wěn)定性等方面具有重要意義。然而，如何設計有效的自適應濾波器，以及如何確保其在實際應用中的魯棒性，仍然是研究的重點。三、精確的車輛動力學模型與梯度下降優(yōu)化精確的車輛動力學模型是無人駕駛技術的基礎。通過建立精確的模型，我們可以更好地理解車輛的動態(tài)行為，從而設計出更有效的控制策略。同時，梯度下降優(yōu)化技術也被廣泛應用于無人駕駛技術的優(yōu)化中。它可以幫助我們找到最優(yōu)的參數組合，提高車輛的穩(wěn)定性和安全性。然而，如何設計出更精確的模型以及如何處理模型的不確定性等問題，仍然是研究的熱點。四、高精度定位與通信技術高精度定位和通信技術是無人駕駛技術的重要組成部分。它們對于確保車輛在行駛過程中的準確性和安全性具有重要意義。然而，這些技術也面臨著許多挑戰(zhàn)，如如何提高定位的精度和穩(wěn)定性、如何確保通信的實時性和安全性等。未來的研究將更加注重這些技術的發(fā)展和創(chuàng)新。五、倫理與社會影響隨著無人駕駛技術的不斷發(fā)展，其倫理和社會影響也逐漸凸顯出來。我們需要考慮的問題包括：無人駕駛車輛在遇到道德兩難問題時如何做出決策、如何平衡不同利益方的需求等。這些問題需要我們深入研究并制定相應的政策和規(guī)范。六、智能化和自主化的發(fā)展方向未來無人駕駛技術的發(fā)展將更加注重智能化和自主化的發(fā)展方向。通過深度學習和人工智能等技術手段不斷提高車輛的智能水平和自主能力使得其在更廣泛的場景下實現自動化駕駛成為可能。這將為人類社會帶來更多的便利和效益同時也需要我們關注并解決許多新的挑戰(zhàn)和問題。綜上所述智能無人駕駛車輛路徑跟蹤及底層控制方法的研究仍然面臨許多挑戰(zhàn)和問題需要我們不斷深入研究和探索以實現更安全、更智能、更可靠的無人駕駛技術為人類社會帶來更多的福祉。七、智能無人駕駛車輛路徑跟蹤及底層控制方法研究在智能無人駕駛車輛的研究中，路徑跟蹤及底層控制方法的研究是至關重要的。隨著科技的進步，無人駕駛車輛需要具備更高的精度和更穩(wěn)定的性能，以應對各種復雜的道路環(huán)境和駕駛場景。一、先進的路徑跟蹤算法路徑跟蹤是無人駕駛車輛的核心技術之一，它涉及到如何精確地控制車輛沿著預定的路徑行駛。為了實現這一目標，研究人員正在開發(fā)更加先進的路徑跟蹤算法。這些算法需要具備高精度、高穩(wěn)定性和高魯棒性的特點，以應對各種道路條件、交通環(huán)境和天氣狀況。此外，這些算法還需要考慮到車輛的動力學特性和駕駛員的駕駛習慣，以實現更加自然和舒適的駕駛體驗。二、深度學習與控制理論的結合深度學習是近年來非常熱門的研究領域，它在無人駕駛車輛的路徑跟蹤和底層控制中發(fā)揮著重要作用。通過深度學習，我們可以訓練出更加智能的控制模型，使無人駕駛車輛能夠更好地適應各種道路環(huán)境和駕駛場景。同時，控制理論也是無人駕駛車輛控制系統(tǒng)中不可或缺的一部分，它為深度學習提供了理論基礎和約束條件，使得無人駕駛車輛的控制更加穩(wěn)定和可靠。三、多傳感器融合技術無人駕駛車輛需要依靠各種傳感器來獲取周圍環(huán)境的信息，以便進行路徑跟蹤和決策。多傳感器融合技術可以將不同類型和不同來源的傳感器信息進行融合和處理，從而提高感知的準確性和可靠性。例如，激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等傳感器可以提供車輛周圍的三維信息，通過多傳感器融合技術可以將這些信息進行整合和優(yōu)化，提高無人駕駛車輛的感知能力和安全性。四、魯棒性控制策略的研發(fā)在無人駕駛車輛的路徑跟蹤和底層控制中，魯棒性是非常重要的。由于道路環(huán)境和交通狀況的復雜性和不確定性，無人駕駛車輛需要具備強大的魯棒性控制策略來應對各種突發(fā)情況和干擾。這需要研究人員開發(fā)出更加先進的控制算法和控制策略，以提高無人駕駛車輛的穩(wěn)定性和可靠性。五、實際道路測試與驗證除了理論研究和技術開發(fā)外，實際道路測試和驗證也是無人駕駛車輛路徑跟蹤及底層控制方法研究中不可或缺的一部分。通過在實際道路上進行測試和驗證，我們可以更好地了解無人駕駛車輛的性能和可靠性，并對其進行優(yōu)化和改進。同時，這也是評估無人駕駛車輛安全性和可靠性的重要手段之一。綜上所述，智能無人駕駛車輛路徑跟蹤及底層控制方法的研究仍然面臨許多挑戰(zhàn)和問題。我們需要不斷深入研究和探索，以實現更安全、更智能、更可靠的無人駕駛技術為人類社會帶來更多的福祉。六、與深度學習在路徑規(guī)劃中的應用隨著人工智能和深度學習技術的不斷發(fā)展，其在無人駕駛車輛路徑規(guī)劃中的應用也日益廣泛。通過訓練深度學習模型，無人駕駛車輛可以更準確地識別道路、車輛、行人等目標，并做出相應的決策。此外，還可以幫助無人駕駛車輛在復雜的交通環(huán)境中進行路徑規(guī)劃和決策，提高其自主性和智能化水平。七、多層次決策系統(tǒng)的構建為了實現更高級別的自主駕駛，需要構建多層次的決策系統(tǒng)。這個系統(tǒng)包括從感知層、決策層到執(zhí)行層的多個層次。在感知層，各種傳感器信息被收集并處理；在決策層，根據感知信息和其他因素（如交通規(guī)則、道路狀況等）進行決策；在執(zhí)行層，根據決策結果控制車輛的行駛。這樣的多層次決策系統(tǒng)可以更好地應對復雜的交通環(huán)境和各種突發(fā)情況。八、動態(tài)環(huán)境下的路徑規(guī)劃動態(tài)環(huán)境下的路徑規(guī)劃是無人駕駛車輛面臨的重要挑戰(zhàn)之一。由于道路上的車輛、行人等目標的狀態(tài)是不斷變化的，因此需要實時地進行路徑規(guī)劃和調整。為了解決這個問題，研究人員需要開發(fā)出更加先進的路徑規(guī)劃算法和模型，以適應動態(tài)環(huán)境的變化。九、實時性能優(yōu)化與提升為了實現更高的行駛效率和更穩(wěn)定的控制性能，需要對無人駕駛車輛的路徑跟蹤和底層控制進行實時性能優(yōu)化和提升。這包括對算法和模型的優(yōu)化、對傳感器信息的優(yōu)化以及對控制策略的優(yōu)化等。通過不斷地優(yōu)化和提升，可以提高無人駕駛車輛的行駛性能和安全性。十、法規(guī)與倫理問題的考慮在無人駕駛車輛的研究和應用中，還需要考慮法規(guī)和倫理問題。例如，當無人駕駛車輛面臨危險時，應該如何進行決策？是保護乘客的安全還是盡可能地避免碰撞？這需要考慮到倫理和法律方面的因素。此外，還需要制定相關的法規(guī)和標準，以確保無人駕駛車輛的安全和可靠性。十一、人機共駕技術的研究人機共駕技術是未來無人駕駛車輛發(fā)展的重要方向之一。在這種技術下，人類駕駛員和自動駕駛系統(tǒng)共同參與車輛的駕駛和決策過程，以提高駕駛的安全性和效率。研究人員需要探索如何實現人機共駕技術的有效集成和應用，以實現更加智能、安全的駕駛方式。綜上所述，智能無人駕駛車輛路徑跟蹤及底層控制方法的研究涉及多個方面和領域的知識和技術。為了實現更安全、更智能、更可靠的無人駕駛技術，我們需要不斷地進行研究和探索，并加強跨學科的合作和交流。十二、多傳感器融合技術在智能無人駕駛車輛路徑跟蹤及底層控制方法的研究中，多傳感器融合技術是不可或缺的一部分。無人駕駛車輛需要依靠各種傳感器來獲取環(huán)境信息，包括雷達、激光雷達（LiDAR）、攝像頭、超聲波傳感器等。通過融合這些傳感器的數據，可以更準確地感知周圍環(huán)境，實現更精確的路徑跟蹤和底層控制。因此，研究如何將不同傳感器獲取的數據進行有效融合，提高無人駕駛車輛的感知和決策能力，是當前研究的重點之一。十三、深度學習與機器學習在路徑規(guī)劃中的應用隨著深度學習和機器學習技術的不斷發(fā)展，這些技術也逐漸被應用于無人駕駛車輛的路徑規(guī)劃和底層控制中。通過訓練大量的數據和模型，可以使得無人駕駛車輛在復雜的道路環(huán)境和交通情況下，實現更精準的路徑規(guī)劃和跟蹤。同時，這些技術還可以幫助無人駕駛車輛在遇到未知道路或交通情況時，做出更加智能的決策。十四、決策與控制策略的協(xié)同優(yōu)化無人駕駛車輛的決策與控制策略是緊密相關的。在路徑跟蹤和底層控制的研究中，需要考慮到決策與控制策略的協(xié)同優(yōu)化。這包括在面對不同的道路環(huán)境和交通情況時，如何做出最優(yōu)的決策，以及如何將決策轉化為精確的控制指令。因此，研究人員需要綜合考慮各種因素，包括道路狀況、交通規(guī)則、車輛性能等，制定出合理的決策與控制策略。十五、模型預測控制的應用模型預測控制（MPC）是一種重要的控制方法，可以應用于無人駕駛車輛的路徑跟蹤和底層控制中。通過建立車輛的動力學模型和運動學模型，可以預測車輛在未來一段時間內的運動狀態(tài)，并根據預測結果進行控制。這種方法可以提高無人駕駛車輛的穩(wěn)定性和行駛性能，減少誤差和擾動對車輛的影響。十六、網絡安全與隱私保護在無人駕駛車輛的研究和應用中，網絡安全和隱私保護也是需要考慮的重要因素。由于無人駕駛車輛需要與云平臺和其他車輛進行通信和交互，因此需要保證通信的安全性和數據的隱私性。研究人員需要探索如何保護無人駕駛車輛的網絡安全和用戶隱私，防止數據被非法獲取和利用。十七、綜合評估與驗證為了確保無人駕駛車輛的安全性和可靠性，需要進行綜合評估與驗證。這包括對算法和模型的評估、對傳感器信息的驗證以及對整車性能的測試等。通過實際道路測試和模擬測試，可以評估無人駕駛車輛的性能和安全性，并不斷進行優(yōu)化和改進。十八、持續(xù)的研發(fā)與創(chuàng)新智能無人駕駛車輛路徑跟蹤及底層控制方法的研究是一個持續(xù)的過程，需要不斷地進行研發(fā)和創(chuàng)新。隨著科技的不斷進步和道路環(huán)境的不斷變化，我們需要不斷地更新和改進算法和模型，提高無人駕駛車輛的行駛性能和安全性。綜上所述，智能無人駕駛車輛路徑跟蹤及底層控制方法的研究是一個復雜而重要的任務，需要跨學科的合作和交流。通過不斷地研究和探索，我們可以實現更安全、更智能、更可靠的無人駕駛技術。十九、環(huán)境感知與決策在無人駕駛車輛路徑跟蹤及底層控制方法的研究中，環(huán)境感知和決策能力起著至關重要的作用。無人駕駛車輛需要通過先進的傳感器技術以及復雜的數據處理算法來準確感知周圍環(huán)境，包括道路、車輛、行人、交通信號等。同時，它還需要基于這些感知信息做出合理的決策，如加速、減速、轉彎等，以適應不同的道路條件和交通環(huán)境。二十、多傳感器融合技術為了進一步提高環(huán)境感知的準確性和可靠性，多傳感器融合技術成為了研究的重點。多傳感器融合可以整合不同類型傳感器的數據，如激光雷達、攝像頭、超聲波傳感器等，以實現更全面、更精細的環(huán)境感知。這有助于提高無人駕駛車輛對復雜道路環(huán)境的理解和判斷能力。二十一、深度學習與機器學