自動駕駛場景是如何理解的？

自動駕駛場景可以理解為自動駕駛系統(tǒng)運行時所處的各種環(huán)境和狀況。它包括道路狀況、交通信號、行人、車輛等元素以及它們之間的關(guān)系。

要理解自動駕駛場景，首先得明確場景中的元素。比如道路類型，是高速公路、城市道路還是鄉(xiāng)村道路；車道線的分布；交通信號燈的狀態(tài)等。還有各種動態(tài)元素，像行人的行走方向和速度，車輛的行駛軌跡、速度和車型等。

場景理解面臨諸多挑戰(zhàn)。環(huán)境變化復(fù)雜，如天氣變化、光照條件不同等。動態(tài)目標(biāo)的識別也不容易，行人或車輛的突然出現(xiàn)或改變行為很難及時準(zhǔn)確判斷。而且，獲取和標(biāo)注大量準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)很困難，算法還得有很強(qiáng)的魯棒性和泛化能力，才能應(yīng)對各種復(fù)雜多變的場景。

基于深度學(xué)習(xí)的方法在場景理解中作用很大。語義分割能識別圖像中每個像素所屬的類別，比如區(qū)分出道路、車輛、行人等。實例分割更精細(xì)，能描繪出每個獨立目標(biāo)的輪廓。3D 目標(biāo)檢測能確定目標(biāo)的 3D 位置和尺寸，多傳感器融合則整合不同傳感器的數(shù)據(jù)，讓環(huán)境感知更完整準(zhǔn)確。

目標(biāo)檢測算法也是自動駕駛的重要部分，能確定目標(biāo)的類別和位置?；谏疃葘W(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測有單階段和兩階段算法。單階段算法直接預(yù)測目標(biāo)邊界框和類別標(biāo)簽，速度快適合實時應(yīng)用。兩階段算法先生成潛在目標(biāo)區(qū)域，再分類和定位。還有目標(biāo)跟蹤技術(shù)能跟蹤目標(biāo)的位置和運動軌跡，目標(biāo)屬性識別能了解目標(biāo)的各種屬性，目標(biāo)行為分析能預(yù)測目標(biāo)的行為，這些都有助于自動駕駛系統(tǒng)做出更安全的決策。

（圖/文/攝：太平洋汽車 整理于互聯(lián)網(wǎng)）