从深度学习的角度看自动驾驶

A Survey of Autonomous Driving from a Deep Learning Perspective
我们探讨了深度学习在自主驾驶中的关键模块，例如感知，预测，规划以及控制。我们研究了自主系统的体系结构，分析了如何从模块化，基于管道的框架到综合端到端模型组织的知识和信息。通过详尽地概述自动驾驶的进步领域并桥接各个研究领域，我们的调查旨在将各种研究线程综合为统一的叙述。

一、引言

尽管在安全性、轨迹规划以及视觉与感知数据处理等方面已取得显著进展，但仍面临诸多严峻障碍，包括：维持最高的安全标准，对突发道路情况进行实时响应，以及在不断变化的天气条件下确保系统始终如一的性能表现。本综述全面探讨了多种先进深度学习技术对自动驾驶的影响，重点介绍了当前最先进的方法，并强调了人工智能与先进神经网络在其中所扮演的关键角色。这些算法和模型在多个自动驾驶应用场景中被系统地评估，包括场景理解、车辆定位、路径规划和决策过程等，分析了它们的能力、优势与局限性。此外，文章还深入讨论了将深度学习应用于实际场景中所面临的各种挑战。

本综述的研究分支及相关方法如图2所示。自动驾驶过程被划分为四个阶段：（1）环境感知，（2）目标定位与建图，（3）决策制定，以及（4）深度学习中的效率考量。接下来的各章节将对这些阶段进行深入探讨。第3节详细介绍了感知算法及其应用；第4节聚焦于定位与建图技术；第5节探讨了支持决策制定过程的方法论；第6节则讨论了与计算效率、内存与存储解决方案相关的问题；最后，第7节总结了当前仍存在的挑战以及未来的潜在发展方向。

二、自主驾驶系统的概述

自动驾驶汽车作为未来交通的象征，依赖于复杂的传感器系统、控制系统 和最前沿的算法在环境中自主导航。然而，深入了解这些车辆的具体能力至关重要。2014 年，国际自动机工程师学会（SAE）发布了 J3016 标准，这是目前关键的自动驾驶分级体系。该标准提供了一套全球通用的术语，用于解释不同层级的自动化水平，从而消除混淆并促进快速发展的自动驾驶领域内部的一致性。

目前，业界主要处于 L2（第二级）自动驾驶阶段，向 L5（第五级）推进则面临着极为复杂的挑战，不仅涉及技术层面的难题，还包括伦理问题、高昂的成本、自动化等级定义模糊，以及公众对自动驾驶系统的接受度与认知问题。现代计算方法，尤其是深度学习 ，在自动驾驶产业中扮演着至关重要的角色。这些方法显著提升了系统对环境的理解能力、对未来事件的预测能力以及基于预测的决策能力。然而，深度学习算法通常被视为“黑箱”，这使得自动驾驶在面对突发变化或环境扰动时容易出现不稳定。因此，提升深度学习系统的可靠性与安全性是当前研究的关键课题。与此同时，业界也面临传感器质量提升、以及基于云系统构建稳定车与车（V2V）通信的挑战。这些问题可能会拖慢关键功能的实现速度，并需通过复杂且紧迫的解决方案加以应对 [37]。

因此，迈向高阶自动驾驶的过程（如图3所示）不仅仅是技术能力的比拼，更需要全方位的保障，确保其在真实世界中的安全性、可靠性和实用性。随着自动驾驶技术的持续进步，深度学习方法正越来越多地用于管理更高自动化等级下的复杂任务。不过，要实现更高等级的自动驾驶，特别是 L4 和 L5，仅靠算法突破是远远不够的。实现完全自主驾驶的成功过渡，还需要一个集成式的系统架构，涵盖模型性能、先进硬件、强大的数据处理能力以及严格的安全标准。这样的全面框架对于真正释放自动驾驶技术的潜力至关重要。克服这些挑战将标志着自动驾驶从新兴技术迈入商业可行的成熟产业的关键一步。

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自动驾驶模块划分方式对比

✅ 一、系统工程视角划分（更宏观）

1. Perception and Detection（感知与检测）

   • 处理传感器数据（摄像头、雷达、激光雷达等）
   • 完成目标检测、语义分割、多传感器融合等
   • 识别车辆、行人、障碍物、交通标志等周围环境信息

2. Localization and Mapping（定位与建图）

   • 精确定位：GNSS + IMU + 视觉/LiDAR融合
   • 构建和维护高精地图（HD Map）
   • 提供车辆在环境中的精准位姿参考

3. Decision-making and Control（决策与控制）

   • 高层决策：换道、停车、避障等策略选择
   • 路径规划与轨迹生成
   • 控制执行层（如油门、制动、转向控制）

📌 特点：强调系统级功能模块，适合描述自动驾驶全栈架构，这种划分将预测、行为决策、路径规划、控制等都归入了最后一类，聚焦的是功能链条的主流程，常见于机器人学、系统设计文献。

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✅ 二、算法实现视角划分（更细致）

1. 感知（Perception）

   • 处理摄像头、雷达等传感器原始数据
   • 输出静态和动态障碍物检测、语义分割结果

2. 预测（Prediction）

   • 预测其他交通参与者（车辆、行人等）未来几秒的运动轨迹
   • 用于判断潜在冲突，辅助规划决策

3. 规划（Planning）

   • 路径规划：决定行驶路线
   • 轨迹规划：生成具体的可行驶轨迹，满足舒适、安全、规控要求

4. 控制（Control）

   • 低延迟地将规划轨迹转化为车辆控制命令
   • 精确控制转向、加减速、跟车等行为

📌 特点：贴近研发与工程实现，适用于模型开发与算法模块设计。这种方式体现了数据处理从感知到执行的详细流程，适用于算法设计、模块工程实现层面。

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三、感知

（一）感知和检测算法

目标检测对自动驾驶车辆的安全至关重要，因为它能确保对车辆和障碍物的准确识别，尤其在恶劣天气条件下更为重要。这一过程采用了多种技术，如视频帧分析、航空图像以及多模态传感。深度学习极大推动了目标检测的发展，通过实现层次化特征提取，能够处理二维和三维表示，从而克服传统方法中的许多挑战。然而，目标检测系统的性能在很大程度上依赖于特定的操作设计域（ODDs），包括城市环境、高速公路、天气状况以及速度限制等。这些 ODDs 带来了独特的挑战，例如恶劣天气可能会影响传感器的可见性，进而降低模型性能。因此，有必要开发能够适应多种环境条件的深度学习模型，以保障安全标准。

为应对这些挑战，近期研究提出了一种结构化方法，用于定义和优化自动驾驶系统的 ODDs。一项研究引入了一个架构框架，通过建立可量化的环境模型来提升 ODD 表现 [53]。该框架利用任务场景来引导 ODD 的适应与验证，从而增强自动驾驶系统的稳健性。此方法采用基于学习的智能体实现，强调了自动驾驶系统迭代开发的可行性，并指出持续监控 ODD 以确保在多样驾驶条件下的稳定性能至关重要。另一项综述也指出，当前 ODDs 仍处于发展初期，缺乏统一框架 [54]，因此需进一步研究以弥补空白，并提升自动驾驶系统的安全性与效率。

在目标检测领域，早期模型如 ResNet-50、Faster R-CNN 和 YOLO 对于提升检测效率和增强网络泛化能力发挥了重要作用。这些模型通常通过 Flask、Layui 等框架实现，支持实时目标检测与计数。对这些 CNN 网络的一个关键要求，是其必须能输出可靠的不确定性估计，这对保障机器人和自动系统的安全运行至关重要。这包括对标签和边界框尺寸的不确定性进行准确量化，从而实现更可靠的操作。

尽管如此，目标检测系统仍面临诸多挑战，包括目标外观多变、环境复杂度高、以及实时处理的限制，这些都可能引发安全风险。在自动驾驶中，在恶劣天气下实现稳健感知尤其关键。雨、雪、雾、强烈阳光等天气状况对激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达和摄像头等核心传感器构成重大挑战。这些条件会影响目标检测、定位与导航等关键任务，因此需开发出在复杂环境下依然可靠的感知模型。此外，新兴技术如调频连续波激光雷达（FMCW LiDAR）、高动态范围相机（HDR Camera）以及高光谱成像技术，预计将进一步提升极端条件下的检测能力。但这些技术各自也面临独特挑战，需要持续的研究与开发。例如，波长为 1,550 纳米的激光雷达在某些光照条件下性能欠佳且成本高昂，这进一步突显了该领域对技术持续进步的迫切需求。

多种视觉Transformer（ViT）技术已被证明在目标检测及其他自动化系统应用中极具潜力。例如，DETR（Detection Transformer）将目标检测视为一个直接的集合预测问题，通过移除传统的非极大值抑制和锚框生成组件，简化了检测流程。它的核心创新包括基于集合的全局损失（通过二分匹配确保预测结果唯一）和Transformer的编码器-解码器架构。DETR使用固定的目标查询集合，以并行方式捕捉目标间的关系和图像上下文，从而生成最终预测结果。例如，有研究提出了适用于自动驾驶的交通标志检测-DETR模型，该模型轻量、准确，能够应对交通标志尺寸小、背景复杂的挑战。该模型通过多尺度模块强化特征提取、优化小目标检测，并通过高效多尺度注意力机制优化通道加权，在清华-腾讯100K数据集上达到了96.8%的平均精度，在中国交通标志检测基准上达到99.4%，模型参数量减少了906万，显著提升了准确性并保持了实时性能。

Swin Transformer是一种分窗处理图像的Transformer架构，其分层ViT框架可高效处理高分辨率输入。它与传统Transformer不同，将图像划分为不重叠的窗口，并在每个窗口内执行自注意力机制，实现局部与全局特征提取。在自动驾驶中，Swin Transformer的窗口机制能够降低计算成本，同时捕捉细致的空间信息，非常适用于目标检测和语义分割等任务。其灵活性和高效性使其特别适用于动态驾驶环境中的实时高分辨率数据处理。例如，Swin Transformer已被应用于车辆检测，尤其适用于发展中地区常见的无序交通条件。为应对传统CNN和视觉Transformer在多尺度特征提取和复杂交通环境下面临的挑战，有研究提出了基于Swin Transformer的车辆检测框架。该框架利用其分层特征图与双向特征金字塔网络（BIFPN）增强多尺度特征提取，并结合全连接检测头，在多种真实交通场景中表现出优于现有模型的准确率。

SAM（Segment Anything Model）是基于ViT主干构建的强大模型，能够通过点、框或文本等最小提示，实现对图像中任意物体的识别与分割。其具备广泛的泛化能力，适用于包括计算机视觉、医学图像、自动驾驶等多个领域。近期有研究评估了SAM在自动驾驶语义分割中的对抗鲁棒性，表明其海量参数和大规模训练数据极大提升了对抗攻击下的稳健性。随后推出的SAM-2是一种面向图像与视频的视觉分割基础模型，采用简化的Transformer架构和数据引擎，支持实时视频处理并能通过用户交互持续优化。SAM-2实现了迄今最大的视频分割数据集，在视频分割中以三分之一的交互次数获得更高精度，图像分割速度为原SAM的六倍。该模型及其数据、代码和演示的发布标志着视频分割与感知任务的重要突破，展现了其在安全自动驾驶和通用人工智能系统构建中的潜力。

3D目标表示对于安全导航至关重要，它提供了深度信息，使系统能够判断物体的距离和位置。然而，3D检测面临目标任意朝向的挑战，这是传统检测器难以处理的。CenterPoint通过深度学习检测和追踪3D目标，首先使用关键点检测器定位目标中心，然后估计其尺寸、朝向与速度，并通过点特征进一步精化这些属性。在nuScenes基准测试中，CenterPoint表现优异，在Waymo Open Dataset中也位列激光雷达-only方案首位。多传感器融合能够进一步增强预测精度，Transformer技术在建模不同坐标系下传感器之间的交互中发挥重要作用。一项研究提出了时间-通道Transformer，其编码器处理多帧的时间-通道数据，解码器则在当前帧中采用体素级方法专注于空间细节，从而提升视频序列中使用激光雷达进行目标检测的准确性。

多摄像头目标检测等3D视觉感知任务是实现自动驾驶导航和决策的核心，其关键在于鸟瞰图（BEV）表示，它能提供完整的空间视角。BEVFormer通过时空Transformer学习统一的BEV表示，支持多种感知任务。该模型通过网格化BEV查询整合时空数据，空间交叉注意力提取不同摄像头视角的相关特征，时间自注意力则融合历史BEV信息，在nuScenes测试集中取得了56.9%的NDS成绩，超越以往模型9个百分点，表现可与激光雷达系统相媲美。BEVFormer v2进一步引入透视监督，优化BEV检测器，与现代图像主干更兼容。Fast-BEV专注于在车端运行效率，通过轻量级视角变换、多尺度图像编码和高效BEV编码器，在nuScenes验证集上实现了52.6FPS的速度和47.3%的NDS。SparseBEV则采用稀疏策略，通过查询驱动的尺度自适应注意力机制、时空采样与动态特征混合，在nuScenes测试集上实现67.5的NDS，并在验证集上实现23.5FPS，展现了高准确性与实时性能的良好平衡。

BEVFusion在BEV表示基础上，提出了多任务、多传感器融合框架，整合摄像头与激光雷达信息，同时保留几何与语义信息，显著提升感知任务性能。该框架优化BEV池化机制，延迟降低40倍，在nuScenes基准测试中，3D目标检测精度提升1.3%，BEV地图分割IoU提升13.6%，计算成本降低1.9倍，为多传感器感知提供了高效、实用的解决方案，并公开了代码供研究社区使用。

激光雷达-摄像头融合也成为多传感器融合研究的热点。例如，DeepFusion方法将深度激光雷达特征而非原始点云与图像融合，通过InverseAug和LearnableAlign实现精确对齐与动态注意力机制，达成领先性能。TransFusion则在图像质量受损的条件下，通过软关联机制替代传统标定，使用Transformer检测头自适应融合图像与激光雷达信息，在大数据集上取得优异成绩并在nuScenes 3D追踪挑战中排名第一。还有研究提出融合Transformer的双特征交互模块，采用不确定性驱动的IoU度量提升了鲁棒性，在KITTI数据集上显著增强了3D目标检测与BEV感知能力，特别是在挑战性场景下。

除了感知融合，研究也在探索端到端感知系统的全面方案。这类方法不仅整合多传感器数据，还直接从原始输入学习完整感知流程，有助于简化系统流程、提升整体效率与准确性。例如，ST-P3是一种基于视觉的端到端自动驾驶模型，结合时空特征学习与自车坐标对齐积累机制，并通过双路径建模捕捉过去运动变化，从而同步优化感知、预测与规划。

为提升恶劣天气下的感知性能，另一研究提出了三种策略：使用真实恶劣天气图像训练、利用解析方法、GAN与风格迁移合成数据进行增强、将目标检测与图像去噪联合优化。这些方法在BDD100K和未见样本上均展现良好效果，强调了真实多样数据的重要性。

进一步地，多模态策略融合提出了一种结合多传感器决策策略的方法，不只是对齐特征，而是利用强化学习从各传感器的决策中选取最优动作，从而增强系统在传感器失效时的可靠性。

GenAD则将自动驾驶转化为生成建模问题，使用变分自编码器与时序模型联合建模自车与环境之间的交互，统一实现运动预测与规划，提出了一种更高效的一体化端到端方法。

目标检测作为计算机视觉中的核心任务，在安全监控与自动驾驶等应用中至关重要。然而，在复杂多变的现实环境下，目标检测面临诸多挑战，如光照变化、遮挡、视角改变等。不同尺度的目标会由于距离不同而呈现不同大小，进一步加大检测难度。同时，实时检测对计算效率要求极高，这对资源密集型的算法提出严苛挑战。

研究正不断优化卷积神经网络（CNN）架构，力图在加深网络的同时保持计算效率，从而提升特征提取能力。此外，迁移学习和小样本学习等新型训练策略也在发展，使模型能通过少量样本快速适应新类别，增强系统泛化能力。

将目标检测与语义分割、深度估计等任务结合，有望实现更强的环境理解能力。为满足实时应用需求，需开发专用硬件与优化软件，如图像加速芯片与轻量算法。此外，边缘计算的引入可将数据处理近源进行，降低延迟，特别适用于自动驾驶等对实时反应要求极高的场景，有望显著提升检测系统的响应速度与整体效率。

（二）语义分割和占据网格算法

语义分割在自动驾驶中发挥着关键作用，使车辆能够理解并与其视觉环境进行交互。这一过程将图像划分为代表现实世界中不同物体的多个区域，对于导航、障碍物规避等任务至关重要。深度学习通过其自动从大规模数据中学习复杂特征的能力，彻底改变了语义分割的发展方向，无需手工设计特征。

在自动驾驶场景中，根据安全重要性区分物体类别尤为关键。有研究提出了一种分层重要性感知损失机制（IAL），在训练过程中根据各类别对驾驶安全的影响，策略性地为其分配不同的权重。该方法提升了对关键目标的检测精度，优于传统的语义分割方法，同时具有良好的灵活性，可集成到现有算法中，适用于需要类别优先级的各类场景。

多项研究回顾了深度学习在图像分割中的代表性架构，如FCN、Mask R-CNN、U-Net、SegNet、DeepLab等，提供了数据集与评估指标的详尽概述，为从事图像分割研究的人士提供了宝贵参考。

ResUnet结合了残差学习与U-Net结构的优势，通过在编码器和解码器路径中引入跳跃连接，促进信息高效流通，提升了训练效率。与U-Net相比，ResUnet在参数更少的情况下表现更优。另一研究使用语义分割网络从雷达数据中分类静态基础设施，结果显示SegNet优于FCN和U-Net，说明该方法在不依赖传统聚类的情况下能有效提升性能，也反映出建立标准雷达数据集的迫切性。

还有研究探索了胶囊网络在新西兰奥克兰交通数据集上的应用。该模型利用姿态与空间关系的矩阵表示来提升场景理解，在交并比指标上超过了U-Net和SegNet，展现了其在提高自动驾驶安全性方面的潜力。

另一项重要进展是结合视觉与触觉信息的道路识别系统，该系统将道路图像与嵌入轮胎的压电传感器的触觉数据融合，构建了一个多模态分割网络。该网络基于CNN与Transformer架构，由SE-CNN提取并加权重要特征，通过融合Transformer编码器完成特征整合。在四种不同路面环境下进行实地测试后，该系统在道路识别任务中达到了99.48%的准确率，表现出极高的鲁棒性和实用价值。

Transformer架构，特别是视觉Transformer（ViT），在语义分割中展现了强大能力。已有研究将预训练ViT应用于激光雷达的3D语义分割中，采用投影方式将点云映射为图像数据。尽管数据域存在巨大差异，ViT在未修改架构的前提下也能适应，通过自定义的分词器和预处理方法结合简单的卷积解码器，实现了在激光雷达分割中的可竞争性能。未来可以通过灵活调整分块大小或直接处理3D数据进一步提升效果。

语义占据预测是语义分割的扩展形式，近年来在自动驾驶中受到越来越多关注。它不仅为场景中各区域（如道路、人行道、车辆）赋予语义标签，还判断这些区域是否被占用。相较于传统语义分割提供的静态场景视图，语义占据预测能增强自动驾驶中的空间感知与动态决策能力。

例如，TPV（三视角）模型提出了一种仅基于RGB图像的3D语义占据预测方法。它通过结合三个正交视角提供更丰富的三维场景表示。TPVFormer编码器基于Transformer架构，将图像特征投影至增强的三维空间，分别在每个平面上聚合特征，实现全面的空间理解。在稀疏激光雷达数据的辅助下，该方法实现了与激光雷达基方法相媲美的准确性，能够精确捕捉远近物体的位置与大小。

另一研究提出SurroundOcc模型，利用多摄像头图像实现全面的3D占据预测。与传统3D检测方法不同，SurroundOcc能识别任意形状和类别的物体占据情况。该方法为每张图像提取多尺度特征，利用二维至三维的空间注意力机制将其投影到三维空间，并通过3D卷积逐步上采样生成占据图。为避免依赖大量手工标注，该研究还设计了基于多帧激光雷达融合与泊松重建的密集标签生成流程，在nuScenes与SemanticKITTI数据集上均取得良好表现。

在此基础上，进一步研究开发了用于3D占据预测的高级标签生成流程，包括体素稠密化、遮挡建模以及图像引导的体素精化，建立了两个新基准数据集 Occ3D-Waymo 与 Occ3D-nuScenes。配套的粗到细占据预测网络在多个任务上实现了新SOTA成绩，展示了其在自动驾驶感知中的有效性。

最近，OccWorld框架通过建模3D占据空间而非传统3D边界框，实现了对自动驾驶场景动态演化的模拟。它不仅预测自车轨迹，也预测环境中其他元素的变化。该方法的三大优势包括：表达力强（能捕捉细节结构）、效率高（可从稀疏激光雷达经济获得）、通用性强（可适应视觉与激光雷达输入）。OccWorld采用重建型分词器将3D占据空间转化为离散场景token，并利用类GPT的时空生成式Transformer预测未来场景变化与车辆行为轨迹。在nuScenes数据集上的实验结果表明，该方法在无需实例或地图监督的前提下，表现出了极强的场景建模能力与规划效果。

语义分割是计算机视觉的核心任务，旨在为图像中每个像素分配具体类别。但在实际应用中，受限于场景多样性与复杂性，目标形状多样、大小不一且可能发生遮挡，精确的像素级分类仍具挑战性。此外，光照、天气变化及物体部分可见性等因素也会影响分割精度，图像细节的处理对计算资源提出更高要求，限制了其实时应用能力。

深度学习的发展，尤其是高效CNN架构的设计，有助于提升语义分割精度。将语义分割与目标检测、深度估计等任务集成，可增强对复杂场景的理解能力。迁移学习与领域自适应技术也可缓解数据匮乏问题，减少标注需求，通过在一个数据集上训练得到的模型迁移至新环境。

例如，SePiCo（一种语义引导的像素对比框架）专为领域自适应语义分割设计，解决伪标签噪声与跨域语义差异问题。通过引入质心感知与分布感知的像素对比机制，SePiCo促进了类别判别性强且均衡的像素表示，提升了模型的鲁棒性与泛化能力。其扩展版本还成功应用于天气自适应目标检测任务，在多个场景下取得了与专用检测算法相当的效果。

此外，利用生成对抗网络（GAN）创建增强与合成数据集，有助于提升分割模型在多样化现实条件下的鲁棒性与泛化能力。同时，模型压缩、高效网络结构设计与硬件优化等研究方向，也有望降低计算资源需求，推动语义分割技术在实时自动驾驶等高时效性场景中的实际部署。

（三）车道线检测算法

车道线检测在自动驾驶中至关重要，它使车辆能够识别和跟踪车道标记，从而实现准确导航，提升行驶安全与效率。深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN），极大地推动了车道检测的发展。这些网络擅长识别图像中的复杂模式，并能适应多变的光照和天气条件，这是传统计算机视觉方法难以处理的。此外，深度学习还引入了循环神经网络（RNN），能够建模视频帧之间的时间依赖性，从而提升动态场景下的车道检测精度。近年来，越来越多研究将语义分割与先进的深度学习模型结合，以增强车道检测系统在各种驾驶条件下的鲁棒性和可靠性。

在车道检测领域，深度学习推动了多个关键进展。一项方法CNN-LD基于CNN进行车道线检测与追踪，专注于边缘特征提取，并采用独特的归一化过程来优化结果。另一项研究提出了一种端到端的车道检测系统，采用实例分割技术处理多车道线与车道变换问题，并引入自适应透视变换来应对地面坡度的变化，摆脱传统鸟瞰图（BEV）方法的限制。

针对恶劣天气条件，一项研究使用YOLOv5深度学习算法进行雨天车道线检测。YOLOv5因其高检测精度和快速推理速度而被选用，能识别并分类不同类型的车道线（如单实线、虚线、虚实线），在复杂环境中仍表现出较强鲁棒性。类似地，另一研究提出了轻量级CNN模型，旨在在保证高检测精度的同时实现低执行时间。该模型在NVIDIA DGX V100超算上训练，并通过超参数调优以获得最佳F1分数与最短运行时间，验证了轻量模型在实际智能驾驶系统中的实用性与可部署性。

在解决特定环境下的二维车道检测问题基础上，近年来的研究也拓展到了三维车道检测与远距离车道分割。例如，3DLaneNet提出了一个端到端的三维车道检测方案，能够适应多种驾驶情境，尽管在城市交叉口仍存在挑战。其双通道结构为提升三维检测能力提供了新思路。

Att-GenLaneNet采用两阶段网络结构，结合Enet语义分割网络与加权交叉熵损失函数，专为远距离车道检测设计，在复杂交通场景中展现出良好的三维预测效果，具备较强的通用性与适应能力。

为提升CNN模型的表示学习能力，有研究提出了简洁注意力蒸馏（SAD）方法。该方法在多个模型和基准测试中均带来显著性能提升，尤其对细粒度注意力需求强的任务表现突出。另一项研究将膨胀卷积-VGG（DC-VGG）结构与SAD机制结合，用于优化编码器-解码器网络架构，在不引入复杂后处理的前提下，实现了检测速度翻倍和精度提升。

还有研究引入了IBN-Net结构，在编码器阶段融合实例归一化与批归一化，并加入注意力层，以提升检测精度。针对拥堵路段与极端光照条件，一项研究设计了扩展自注意力（ESA）模块，该模块能够结合车道几何结构，在垂直与水平方向上预测车道置信度，具备推理遮挡区域的能力，尤其适用于加入到编码器-解码器网络中。

另一研究提出了基于Transformer的轻量级模型，专为车道相关风险感知场景设计。该模型结合深度可分离卷积与Transformer模块，有效提取轨迹序列中的语义信息，用于理解车道动态。配合深度强化学习框架，该系统可在变道过程中识别最小风险策略，在三个真实变道场景中展现出良好的安全性与精度。

车道检测不仅有助于车辆保持在指定车道内，也是提升道路安全的重要保障。然而，真实世界驾驶环境的复杂性为该任务带来了诸多挑战。例如，在雨、雾等恶劣天气下，或在夜间、弱光等条件下准确检测车道线具有较高难度。此外，车道线磨损、被遮挡、阴影干扰、反光等情况也会影响检测精度。不同地区的车道线在颜色、宽度、类型等方面的多样性进一步增加了算法的适应难度。再加上道路环境的动态变化，如附近车辆遮挡车道线，使得实时检测变得更加困难。

有前景的研究方向包括：开发更先进的图像处理算法以增强车道线可见性，利用深度学习，尤其是CNN提升车道信息的解析能力。将车道检测系统与雷达、激光雷达等其他传感器融合，有助于弥补视觉感知的局限，增强系统的鲁棒性。

此外，开发具备自适应能力的算法，能够学习并适应持续变化的道路环境，对于提高车道检测技术的全球适用性至关重要。例如，能根据交通流变化和驾驶行为预测车道变换的机器学习模型，有望增强自动驾驶系统的预判能力，实现更平稳、更安全的导航。

尽管目前仍存在诸多挑战，但随着机器学习、传感器技术与算法优化的不断进步，车道检测将逐步突破技术瓶颈，为自动驾驶系统带来革命性的提升

（四）行人识别算法

识别行人对于自动驾驶车辆的安全至关重要，不仅能保护乘客，也能保障行人的安全。深度学习的引入显著提升了在各种环境中行人检测的精度和速度，这一进步主要得益于卷积神经网络（CNN），它能直接分析视觉数据，优于传统图像处理方法。现代深度学习模型，如 YOLO 和 SSD，也大幅缩短了响应时间，这对于快速变化的驾驶环境尤为关键。目前的研究正不断推进，通过融合多种传感器输入和不断演化的神经网络结构，提升行人识别系统在各种情况下的可靠性。

近年来，基于深度学习的行人识别技术取得了显著进展，例如 Faster R-CNN、SSD 和 YOLO。在一项研究中，Mask R-CNN 被改进以提升对汽车、公交车和行人的检测与分割能力，应用于防碰撞预警系统。该方法引入了 ResNet-86 作为主干网络，并设计了侧向融合特征金字塔网络（SF-FPN）用于特征提取，在速度和准确率方面均优于原始的 Mask R-CNN。

另一项研究对 YOLO、YOLO-Tiny 和 YOLO-SPP 三种架构进行了比较。YOLO 和 YOLO-SPP 拥有较高的召回率和置信度，但其计算开销较大。而 YOLO-Tiny 虽然在召回率和置信度上略有逊色，却因网络结构更轻量而在实时处理能力上表现出色。

RSA-YOLO 是一种为应对图像纵横比变化对行人检测影响而设计的方法。通过引入纵横比信息，RSA-YOLO 在标准行人数据集上表现出更优的检测效果，尤其在图像纵横比差异较大的场景中尤为突出。

为解决低照度条件下的行人检测问题，CCIFNet（跨模态互补信息融合网络）结合了可见光与热成像数据，充分利用两者的互补特性。该网络引入跨模态融合机制，能够捕捉远距离交互并精确保留位置信息，同时维持空间关系的完整性。此外，照度感知权重生成模块可根据光照条件自适应调整两种模态的贡献比例，特征对齐模块则缓解了输入图像弱配准带来的位置偏移问题。在 KAIST、CVC-14、FLIR 和 LLVIP 等多个数据集上的评估结果表明，CCIFNet 在不同光照条件下都表现出色，具备在实时应用中实现速度与精度平衡的能力。

另一种基于 SSD 的方法旨在应对密集场景下行人重叠问题。该方法创新性地引入水平密集的默认框，并将传统卷积核替换为 5×1 卷积核，在处理遮挡或大面积重叠行人时效果显著。

为应对自动导航中的动态问题，一项研究聚焦于移动机器人在拥挤区域中导航时的时空状态编码。研究中提出了空间-时间 Transformer（ST2），用于编码状态并结合深度强化学习（DRL）制定最优导航策略。ST2 包含全局空间状态编码器与时间状态编码器，分别负责捕捉行人与机器人之间的交互关系，以及跨时间的空间动态变化。通过基于价值的强化学习，ST2 能优化导航决策。

行人识别是先进驾驶辅助系统（ADAS）的核心组成部分，在多样化环境下准确检测行人对道路安全具有关键意义。然而，该任务面临诸多挑战，包括在复杂环境中检测被遮挡的行人、应对多样化的光照与天气条件、以及识别穿着各异的行人。尽管 CNN 是众多检测系统的基础，但获取涵盖现实世界各种情况的训练数据仍面临资源消耗大、难度高的问题。

提升对小目标或部分遮挡人形的识别能力，是当前研究的重点方向之一。提升图像分辨率、开发更能从背景中分辨出行人的算法，是提升性能的关键。多尺度检测（对不同分辨率图像进行分析）以及上下文感知系统（预测特定场景中行人的典型行为模式）等技术正被用于提高系统的可靠性。

多模态传感器融合，如将摄像头的视觉数据与雷达或激光雷达数据结合，有助于增强行人检测能力。这种融合能提供更全面的信息，特别是在雾霾或大雨等可见性差的条件下，弥补单一传感器的局限性。

此外，该领域也正朝着动态学习系统方向发展，使模型能够在无需大量重训练的情况下适应新环境。增量学习与在线学习方法使系统可在运行中不断更新模型，逐步优化行人识别性能。综上所述，行人识别的复杂性要求将机器学习、传感器技术和数据处理等多个前沿技术整合，构建能够在真实驾驶环境中稳定运行的高可靠性系统。

四、定位与构图

定位与建图是自动驾驶车辆理解周围环境的基础组成部分。传统方法通常依赖于显式算法和人工设计的特征。然而，深度学习的引入彻底改变了这一领域，在精度和鲁棒性方面实现了显著提升。深度学习采用数据驱动的方法进行地图的生成与更新，从而实现车辆在地图中的精确定位。

（一）视觉定位算法

视觉定位对自动驾驶至关重要，它为导航和避障提供了精确的位置信息。本节探讨了深度学习在提升视觉定位技术方面的进展，重点介绍了专门设计的神经网络架构如何处理和分析序列图像数据，从而实现高精度的车辆定位。近年来的研究（详见下表 ）对这一技术进行了深入分析与讨论。深度学习使系统能够学习并适应复杂环境，显著超越了传统 GPS 方法的局限性，特别是在城市高楼密集区域或卫星信号受限的地区。通过利用深度学习的优势，这一集成方式提升了自动系统在动态变化环境中的鲁棒性和精度，增强了其实时决策能力和环境交互能力。

在自动系统中，追求准确、鲁棒和高效的视觉定位始终是核心目标。深度学习的进步为克服传统困难带来了显著突破。一项基于激光雷达的定位技术展示了从传统手工算法到学习驱动方法的转变。该方法在定位精度上可与已有先进系统媲美，并具备可产业化的水平，提出的“概率偏移体积”特征可提升多传感器融合下的匹配置信度。

另一项研究提出了一种基于视觉驱动的定位方法，采用注意力机制进行关键点选择，并通过端到端深度神经网络提取特征，达到了厘米级的定位精度，与近期的激光雷达方法相比毫不逊色。这项技术不仅适用于自动驾驶车辆，还着眼于未来将车道感知与特征驱动方法相结合的潜力。

在图像变换方面，有研究开发了一种方法，通过神经网络预测传统匹配器在图像对上的性能，从而提升在复杂光照条件下的定位表现，延长了定位系统的使用周期。相关综述指出，在长期定位任务中，分层方法优于结构化或图像检索方法。然而，夜间和植被丰富区域的定位仍是当前的技术挑战，未来研究方向仍需进一步探索。另有研究提出了一种基于本质矩阵的框架，实现了无需依赖三维场景结构的灵活、轻量化视觉定位方案，并设计了一种适用于长周期地点识别与昼夜图像检索任务的全局图像描述符。

预测交通参与者未来行为对于自动驾驶车辆的安全至关重要。传统轨迹预测方法在面对密集目标候选时往往收敛缓慢或效率低下。为此，研究提出了运动 Transformer（MTR）框架，通过可学习的运动查询对来优化全局意图和局部动作的精度，利用空间意图先验提升训练稳定性和预测准确性。在 Waymo 开放运动数据集上的大量测试表明，该模型在边缘和联合运动预测任务中都处于领先地位。

视觉定位在机器人和增强现实（AR）等领域也至关重要，它依赖视觉数据来精确确定设备的位置和姿态，是自动驾驶、无人机导航以及移动 AR 应用的基础技术。然而，由于现实环境的复杂性和当前技术的局限，视觉定位仍面临诸多挑战。动态环境中频繁变化的场景元素（如移动车辆、光照变化、季节更替）会影响基于地图匹配的定位算法的鲁棒性。此外，高分辨率图像的实时处理对计算资源提出了较高要求，尤其是对于车载等计算能力受限的设备。

为应对这些挑战，研究正集中于开发更具鲁棒性的特征提取方法，并采用先进的机器学习模型，特别是深度学习模型。这些模型擅长从复杂环境中学习具有区分性的特征，能够在环境变化下仍保持有效。通过在多样化数据集上的训练，可显著增强模型的泛化能力，从而提升视觉定位系统的精度与稳定性。

此外，通过融合 GPS、惯性测量单元（IMU）、深度传感器等多源数据的混合定位方法，可进一步提升系统在视觉受限环境下的定位可靠性。在算法效率方面，视觉定位的发展也包括实时处理的优化。例如，边缘计算的应用使得数据处理更接近数据源，从而降低延迟，减轻中央服务器或云端系统的负载，这对自动驾驶或交互式 AR 等对响应时间要求较高的应用尤为重要。边缘计算还提升了数据隐私和安全性，因为减少了数据在网络中的传输。

最后，将语义信息融入定位系统中——即理解如建筑物、道路等场景对象之间的空间关系——也能够提升定位系统在新环境或已改变环境下的适应性和精度，从而无需进行大量的重新建图。

（二）传感器融合定位算法

传感器融合定位对自动驾驶至关重要，它提升了车辆定位系统的精度，是实现安全导航的基础。本节回顾了深度学习在传感器融合定位领域的发展，重点讨论了深度学习模型，特别是神经网络如何整合来自多个传感器（如摄像头、激光雷达、毫米波雷达和 GPS）的数据，从而构建出全面的实时环境地图。这种多源信息融合不仅克服了单一传感器在恶劣天气或视野受限等条件下的局限性，还显著提升了物体检测与分类的准确性与鲁棒性。在复杂驾驶场景中，这一技术不仅提高了定位精度，也增强了其可靠性。本节将深入探讨深度学习在传感器融合定位中的最新进展与仍待解决的挑战。

整合传感器与数据源是提升定位能力的关键。一项调研聚焦于射频识别（RFID）技术，系统地归类了基于 RFID 的解决方案，强调其在车辆定位、跟踪和导航等任务中的多样性与广泛应用。另一项研究指出了高精度车辆定位在满足高级驾驶辅助系统（ADAS）安全与性能标准中的关键作用，分析了传统雷达与摄像头系统的局限性，并提出了更适用于真实场景的新方法。

进一步的分析比较了在自适应蒙特卡洛定位（AMCL）框架中融合 GPS/IMU 和激光雷达数据的两种方法，针对 GPS 多路径干扰等问题，通过调整粒子权重以适应 GPS 协方差与雷达观测值，提升了数据精度。还有研究设计了一种用于多车辆协同定位与追踪的双层架构，通过车辆之间的数据共享提高了整体追踪精度。针对使用多个低位激光雷达传感器的车辆，研究提出结合基于正态分布变换（NDT）的雷达定位与航迹推算的方法，在城市环境中实现了稳定精准的定位。

此外，一项双阶段方法引入了用于减震的预处理算法，以及融合最小二乘支持向量机非线性自回归外部输入模型（LS-SVM-NARX）与卡尔曼滤波的策略，以在 GPS 信号丢失时修正定位误差，提供了鲁棒的解决方案。

为了提升在恶劣天气下的自动驾驶定位性能，最新研究结合了视觉与雷达传感器数据，并引入基于注意力机制的学习方法，抵消各传感器在复杂天气条件下的性能缺陷。在雨、雾、雪、光照变化等多种情境中的测试表明该方法表现出色。此外，通过博弈论方法分析多模态传感系统，能识别并应对独立故障模式，从而提升系统的整体可靠性，推动自动驾驶朝着全天候安全运行的方向迈进。

未来技术发展有多个值得期待的方向。例如，将测距传感器的信噪比纳入 GRAMME 系统的遮罩模块，可提供量化的传感器置信度，从而提升整体系统可靠性；结合多普勒雷达测量结果有助于区分静止与移动物体，提升环境理解的精度；将 GRAMME 扩展至更高层次的学习策略，如终身学习和持续学习，使得自动驾驶车辆能够不断自主协作优化其人工智能能力。这类进展有望推动适应性和进化型 AI 系统的发展，是实现更安全、更高效自动驾驶的关键。

传感器融合在自动驾驶车辆与智能设备的感知系统中也具有重要作用。通过整合不同传感器采集的数据，能够构建出比任何单一传感器更全面、准确的环境理解。然而，由于涉及的传感器类型、分辨率、频率和数据格式各异，这一过程非常复杂。为了确保来自不同数据流的信息能形成一致且可靠的输入数据集，需借助精密的数据对齐与同步技术，这是依赖准确感知系统正常运行的基础。

多传感器数据的同步与对齐是传感器融合面临的主要挑战。例如，在整合来自高分辨率摄像头的图像数据与低分辨率雷达或激光雷达数据时，需采用高级算法以协调它们之间的差异。此外，确保融合数据在面对传感器故障或误差时依然保持鲁棒性也至关重要，因为即使是微小的故障也可能影响整体系统的准确性。

当前研究逐步转向更先进的数据融合技术。深度学习在这一过程中发挥了核心作用，为多源数据的整合与理解提供了先进方法，并能通过与环境的交互不断优化融合效果。此外，贝叶斯网络与概率模型也被应用于评估各传感器的不确定性，使得系统可根据当前可靠性动态调整不同传感器数据的权重，从而优化决策过程。

另一方面，研究也在探索适应性融合算法，能够根据环境条件或传感器性能在实时中进行融合策略的调整，这在动态应用场景中尤为关键。为实现实时应用，对计算效率的优化也成为关注重点，研究者正在开发专用硬件与软件优化方案，以降低计算负担和功耗。尽管仍面临诸多挑战，但在计算方法、机器学习与硬件研发方面的持续进步正推动传感器融合技术发挥其全部潜力，这些创新将显著提升各类技术领域中感知系统的可靠性、精度与效率。

（三）三维建图与重建算法

三维建图与重建对于自动驾驶至关重要，因为它们在构建车辆用于导航和决策的详细环境模型中发挥核心作用。本节探讨了深度学习在三维建图与重建中的最新进展（见表7），重点展示了深度卷积神经网络（CNN）等技术如何处理来自激光雷达和立体摄像头的大量数据，以生成高精度的三维地图。这些深度学习方法具备出色的物体与障碍物检测与分类能力，成功突破了传统方法在空间和时间分辨率方面的限制。将深度学习融入三维重建的过程，能够实时更新环境模型，是适应环境变化的关键。

近年来，深度学习与三维建图重建的结合取得了显著进展。一项研究强调了三维激光雷达定位在自动驾驶中的重要性。研究分析了采用三维激光雷达的系统，鉴于其在感知和定位中的高精度表现，已经成为主流趋势。通过对 KITTI 里程计数据集的评估发现，尽管深度学习展现出巨大潜力，但三维特征提取与匹配方法在实际应用中仍因其可靠性而占据主导地位。

基于点云的学习正成为计算机视觉与机器人等领域的研究热点。近期进展已在三维形状识别、物体检测与追踪、点云分割等核心任务上取得显著突破。例如，一种名为 “Retriever” 的方法聚焦于高效的三维点云压缩，采用紧凑的特征表示和内存高效的感知器架构进行建模。另一项综合性综述系统地梳理了用于处理激光雷达点云的深度学习结构，涵盖了分割、检测、分类等方向，展现了当前该领域的发展态势与技术趋势。

ApolloScape 数据集以其任务种类丰富、复杂度高而广受认可，包含详细的三维点云、语义图像标签、车道线等元素。该数据集配套的标注系统提高了标签效率，相关算法在定位和分割任务中表现良好。HDMapNet 则提出了一种从摄像头图像或激光雷达点云直接生成高精度语义地图的新方法，为传统地图构建模式提供了替代方案。LiDARsim 将真实场景、物理建模与机器学习融合，生成逼真的激光雷达传感器数据，为仿真训练与测试提供了有力工具。此外，研究还提出了一种仅使用鱼眼摄像头进行实时高精度建图的方法，在保持速度的同时保证了精度，为激光雷达提供了一种高效替代方案，适用于车载实时应用。

总的来说，深度学习驱动的三维建图与重建技术正在快速发展，从基于激光雷达的技术到点云处理和多样化的数据集，这些进展正对自动驾驶等领域产生深远影响。

位置识别对于自动驾驶车辆至关重要，它支持回环检测和全局定位。通过车载传感器获取的序列式三维激光雷达扫描数据，一项研究提出了基于 Transformer 的网络 SeqOT，该网络能高效利用激光雷达序列中的时间和空间信息。SeqOT 采用多尺度 Transformer 生成每个序列的全局特征描述符，并通过与地图中存储的描述符进行比对实现实时匹配。在四个不同激光雷达和环境下的公开数据集上测试表明，SeqOT 在效果与速度上均优于现有方法，其处理速度甚至快于激光雷达的帧率，适用于在线处理。

三维建图与重建在多个领域具有基础性作用，其核心是将二维数据转换为三维空间模型。其中一项主要挑战是处理与管理生成高精度三维模型所需的大规模数据集，这些数据通常体积庞大，对处理与存储能力提出极高要求。在自动驾驶仿真或城市数字孪生等应用中，对模型的全面性与精细度要求极高，因此亟需开发更高效的计算算法，以在保证质量的前提下加快大数据处理速度。

另一个重大挑战是处理不完整或含噪声的数据，这可能因光照不足、遮挡或传感器性能限制而产生，从而导致数据缺失或重建失真。先进的机器学习技术，尤其是深度学习，正被用于增强模型对缺失信息的补全能力与对原始输入噪声的抑制能力。

此外，融合多种传感器（如激光雷达、摄像头与毫米波雷达）采集的数据，对于提升三维模型的准确性与鲁棒性至关重要。这种多源数据融合需精准同步与配准，才能生成可靠且细致的三维地图。对实时三维建图与重建系统的开发也越来越受到重视，尤其是在自动驾驶导航或增强现实界面等需要即时更新环境模型的场景下。这不仅需要更快的数据处理算法，也依赖更高效的硬件系统支撑。

此外，人工智能在自动化与优化三维建图流程中的应用前景广阔。AI 系统有望通过反馈机制和持续学习，不断提升建图精度与效率。加速开发更快、更精准且更具鲁棒性的系统，将显著推动数字世界与物理世界的深度融合。

（四）基于迁移学习的同时定位与建图（SLAM）

同时定位与建图（SLAM）对自动驾驶车辆至关重要，显著提升了它们理解和穿越环境的能力。本节探讨了将迁移学习与深度学习策略融合在 SLAM 应用中的作用（见表8），强调该技术通过将一个场景中的知识迁移至其他相似场景，从而加快模型的学习速度。这种能力在车辆需快速适应变化环境的场景下尤为宝贵。讨论内容涵盖了深度学习驱动的 SLAM 系统在应用迁移学习时所面临的挑战与前景，重点分析其在维持高精度与高可靠性的同时，快速适应新环境的潜力。

迁移学习在视觉 SLAM（vSLAM）技术中正发挥越来越重要的作用。vSLAM 是自动驾驶汽车和无人机实现视觉理解与环境导航的关键，使机器能够“看见”并构建周围环境的地图。有研究提出了一种针对自动驾驶的集成框架，结合了迁移学习与卷积神经网络（CNN），用于识别具备旋转不变性的特征，即使物体发生旋转也能保持稳定。该系统在运动处理中采取双重策略：对于简单的直线运动使用 ORB 特征，对于旋转运动则启用 CNN 特征，并通过专注于静态背景特征来减少误差，借助三维点的深度信息更准确地确定车辆的位置。

另一项研究展示了一个完全基于深度学习组件构建的灵活 vSLAM 系统，引入了嵌入距离损失函数这一关键模块以提升系统训练效果。在 KITTI 数据集上，该系统表现出良好的泛化能力与误差修正能力，例如通过图优化实现回环检测。

为了提升自动系统中的特征提取效率，一项研究提出在视觉里程计阶段动态调整匹配阈值的方法，从而提升了设备的运动感知能力。该方法使系统可根据数据自动调整，无需对每个数据集进行复杂的微调。另一研究聚焦于单目摄像头的深度估计，结合了 DenseNet 与 CNN，并借助迁移学习与编码器-解码器结构来提高深度估计效果。该模型在已有知识的基础上进一步优化，通过结合快速旋转不变描述子（ORB）与后端的颜色-深度联合优化过程，增强了 RGB-D SLAM 的效果，尽管详细重建仍存挑战，但为单镜头摄像系统提供了较为完善的解决方案。

此外，一项采用对抗性迁移学习（ATL）的方法提升了语义分割的性能，其网络结构基于 ResNet，能在不同特征空间中实现无监督学习。同时，还有研究构建了一个适用于大规模动态户外环境的先进语义 SLAM 系统。该系统是在 ORB-SLAM 的基础上演进而来，融合了迁移学习技术，将几何约束与语义特征结合，使其在复杂动态场景中的导航能力更为出色。系统还整合了 S2R-DepthNet 和特征点过滤机制，使其能关注关键细节，增强了整体鲁棒性。

SLAM 技术在机器人与自动系统中起着核心作用，使设备无需依赖 GPS 即可完成未知环境中的建图与定位，尤其适用于水下、室内或高楼林立等 GPS 信号不可靠的场景。然而，SLAM 在真实世界中也面临许多挑战，如动态环境中的移动物体或结构变化可能破坏 SLAM 流程；传感器噪声与测量不确定性也会干扰定位精度，特别是在复杂空间中更易出现错误。在技术层面，SLAM 算法需在实时条件下高效处理来自多个传感器（如摄像头、激光雷达或毫米波雷达）的数据，并持续更新地图与位置信息，对计算资源和算法效率提出了极高要求。

当前，SLAM 研究日益聚焦于通过先进的机器学习技术提升其鲁棒性与精度。例如，深度学习显著优化了特征提取与数据关联，增强了 SLAM 在复杂环境中的表现能力。此外，多模态 SLAM 系统的发展通过整合不同类型的传感器来弥补单一传感器的局限性，例如在低光条件下使用其他传感器辅助视觉感知。语义 SLAM 的探索也日益受到关注，不仅完成地图构建，还能识别并标注环境中的关键物体，有望提升自动系统与环境的交互能力，特别适用于家庭机器人或城市导航等场景。

为减轻 SLAM 的计算压力，研究者还在不断优化算法并提升硬件效率。尽管挑战依旧存在，持续的研究与技术创新正逐步推动 SLAM 系统的发展边界，拓展其在复杂动态环境中的实际应用能力。

五、决策与控制

当自动驾驶车辆在动态环境中行驶时，其做出安全且最优决策的能力至关重要。决策不仅仅是对感知信息的反应，更涵盖了一系列任务：选择合适的驾驶操作、预测其他交通参与者的行为、适应环境的变化等（见下图）。借助复杂的神经网络结构和强大的数据处理能力，深度学习已成为实现自动驾驶车辆高级认知功能不可或缺的工具。

（一）深度强化学习决策算法

决策过程涉及复杂的系统，使车辆能够实时感知、分析并响应周围环境，从而实现安全高效的导航。本节探讨了深度强化学习（DRL）在自动驾驶中的发展，强调了该技术如何通过与环境的试错交互，使车辆学习最优行为。DRL结合了深度学习的感知能力与强化学习的目标导向算法，使系统能够进行复杂的导航与驾驶决策。

深度强化学习已展现出在应对自动驾驶难题方面的巨大潜力。该技术可分为基于模型和无模型的方法，包括探索策略、逆强化学习和迁移强化学习等。例如，有研究提出了随机潜变量行为者-评论家模型（SLAC），专为处理大规模图像输入设计。该方法通过序列化的随机状态空间模型，将表示学习与强化学习结合，提高了训练效率，并有助于复杂任务的学习。此外，另一项研究利用深度强化学习框架开发了非线性控制器，将控制问题转化为马尔可夫决策过程，并通过PPO算法训练神经网络策略，快速掌握了急转弯和避障等复杂驾驶动作。

在高层决策方面，一项研究评估了DeepSet-Q架构在如变道等决策任务中的表现，发现其在面对陌生或未标注场景时优于传统CNN和注意力模型，并探讨了其嵌入瓶颈与最大集合规模之间的关系，展示了其在处理动态不确定输入方面的可扩展性和有效性。此外，“智能物联网”（AIoT）概念也借助DRL实现传感器自主感知与控制决策，为多种AIoT应用提供了通用框架。

通过将决策建模为强化学习问题，研究者利用DQN与PPO自主学习并优化驾驶策略。DQN近似状态-动作值函数，引导最优动作选择；PPO则通过优化策略函数提升决策性能。为了进一步提高战术决策能力，另一方法将蒙特卡洛树搜索与深度强化学习相结合，在多样化高速公路场景中表现优于传统规划方法，并显著减少了所需训练样本数。此外，有研究提出Fast-RDPG方法，用于提升大规模环境中无人机导航效率。该方法允许在回合结束前更新策略参数，从而提升了样本利用率。

为了在复杂城市驾驶中应用无模型DRL，研究者提出了鸟瞰视角的环境表示，压缩为低维状态以提升样本效率，并在高保真模拟器中利用DDQN、TD3和SAC等算法完成复杂环岛场景导航。尽管初步效果良好，但在多样化环境中的适应能力仍需提升。另一研究提出了启发式规划强化学习方法，在三车道高速场景中制定超车策略，引入Dyna-H算法，将改进的Q学习与启发式规划结合，实现了更快的收敛速度和更优的控制效果。

针对城市交通中的不确定性与复杂道路结构，一项研究提出了Scene-Rep Transformer。该方法将先进的场景表示与预测性分析相结合，用多阶段编码器捕捉车辆与环境间的动态交互，包括对周围车辆意图的预测，从而增强了情境感知。其顺序潜变量Transformer通过自监督学习整合预测与实时场景，使用SAC算法实现了数据效率、任务表现、安全性和驾驶效果的全面提升。

虽然DRL因其能持续学习与适应复杂环境的能力而备受关注，但仍面临重大挑战，尤其是如何安全全面地训练这些系统。其中一个关键问题是如何生成充足、真实的训练场景来反映现实驾驶中的复杂性。为此，研究正在开发高逼真度的仿真平台，不仅模拟真实物理环境，还能模拟不同交通参与者行为，确保所学策略可迁移至实际应用。

由于强化学习本身的不可预测性可能导致不安全行为，因此研究者正推动“安全强化学习”的发展，将安全约束纳入训练与部署过程。此外，DRL系统对算力需求高，也推动了算法优化与专用硬件的发展。

将DRL与其他学习或决策系统相结合，是未来的重要研究方向。例如，将DRL与监督学习或规则系统结合，可提升决策系统的稳定性与鲁棒性。而在自动驾驶等复杂应用中，系统的可解释性也变得至关重要。让系统的决策逻辑变得透明，有助于技术人员理解模型行为，同时满足监管与伦理需求，提升公众信任。发展可解释人工智能（XAI）的方法将是推动DRL在关键安全场景中落地应用的关键一步。

（二）端到端决策算法

随着深度学习技术的不断发展，其在自动驾驶中的端到端决策能力愈发重要。相比传统将感知、定位和控制分离处理的模块化策略，端到端系统通过神经网络直接将传感器输入与车辆动作（如转向、加速和制动）相连接，大幅提升了决策链路的效率与响应速度。

本节探讨了深度学习在端到端系统中的演变，展示了神经网络如何承担整个决策过程，利用来自摄像头和其他传感器的原始数据，直接输出控制命令。

研究表明，端到端深度学习在处理复杂任务时表现突出，能够实现输入到输出的直接映射。有研究提出了一种面向多任务的高效端到端感知网络 BiFPN，并通过精细调整的宽高比和特有的损失函数进行训练，发展出“HybridNets”结构，在准确率和计算效率方面均超越以往模型。此外，另一项综述系统梳理了端到端自动驾驶方法的研究进展，指出单一神经网络已可替代整个驾驶处理流程。

通过对CARLA仿真平台上的单模态（RGB）与多模态（RGB+D）感知数据进行对比，研究发现多模态输入在端到端驾驶任务中的表现更优，启发了对单传感器和多模态融合（如GNSS等）的进一步探索。另一研究则利用深度确定性策略梯度（DDPG）算法，在开源赛车模拟器 TORCS 上测试了一个可将驾驶状态转化为动作的端到端模型，展示了该方法在自动驾驶决策中的有效性，并可视化了其“评论者网络”的内部行为。

端到端深度学习的最大优势在于可直接从原始感知数据中学习与运行，这种统一模式使得自动驾驶系统能够自适应处理复杂环境。其中，卷积神经网络（CNN）用于处理空间数据，LSTM或Transformer用于建模时序动态，从而实现持续学习与更新。但与此同时，系统需将图像、雷达、激光雷达等多种数据融合为统一模型，远比传统模块化结构更具挑战性。因此，研究者正致力于开发能够准确高效处理多模态输入的专用神经网络。

此外，训练端到端模型所需的数据量庞大，对数据多样性与质量要求极高，同时模型验证与可解释性问题也极为重要，特别是在自动驾驶等安全关键场景中。因此，如何使模型的决策逻辑清晰可追溯，是满足法规认证与赢得公众信任的关键所在。

当前研究也聚焦于多个关键方向，包括通过仿真技术生成合成训练数据、采用可视化与层级相关传播（LRP）等方法提升神经网络可解释性，帮助理解与调试模型行为，推动其通过安全认证。尽管端到端学习在设计上可简化流程，但数据整合、模型训练与验证、计算效率等方面仍面临严峻挑战。

为解决端到端系统在复杂环境下的任务调度问题，有研究提出了 AutoRS 实时调度框架。该框架采用嵌套控制结构：内循环根据环境复杂度动态调度任务以确保时限响应，外循环使用强化学习调整任务频率，以提升资源利用率与系统效率。实验显示，AutoRS 在仿真与硬件平台上均显著提高了自动驾驶性能，是端到端决策的一种稳健解决方案。

在动态不可预测的驾驶环境中，实现实时处理至关重要。端到端系统消除了模块之间的数据传输与转换过程，显著降低了延迟。但这也要求模型具备极高的计算效率，因此轻量级Transformer、CNN、模型压缩与硬件加速技术成为研究重点。

此外，多模态传感器融合（如激光雷达、雷达、摄像头）是系统鲁棒性的关键。未来研究应聚焦于提升融合算法的效率，在保证感知准确性的前提下控制计算成本。

安全性同样是端到端系统落地的核心要素。系统必须在面对传感器噪声、遮挡、恶劣天气和突发状况时保持稳定运行。为此，需构建严格的验证框架，引入形式化验证流程，确保模型能够在实际部署中做出安全、可解释的决策。大型高保真仿真与多样化实景数据集将有助于训练与评估系统，尤其是在标准数据难以覆盖的极端场景中。

为进一步提升系统安全性，将可解释人工智能（XAI）方法引入端到端自动驾驶系统变得尤为重要。具备透明决策能力的系统在高风险场景中更易获得监管认可与公众信任。同时，增强不确定性建模与因果推理能力，也将帮助车辆更准确地预测并规避潜在风险。

从长远来看，结合端到端学习灵活性的混合架构可能是未来发展方向。这类架构兼具端到端系统的效率与模块化系统的安全性与可解释性，有望成为自动驾驶系统的新范式。要实现真正意义上的实时与安全端到端系统，亟需在计算效率、模型解释性、系统鲁棒性和合规性方面取得全面突破。随着这些难题逐步被攻克，自动驾驶技术将更进一步走入现实，迈向安全、高效的交通未来。

（三）可解释深度学习决策算法

可解释的深度学习对自动驾驶中的决策制定至关重要，它提升了人们对人工智能系统的信任与理解。本节回顾了深度学习在可解释性方面的最新进展，并介绍了用于揭示神经网络决策机制的方法（见下表 ）。这些方法帮助人们理解具体特征如何影响深度学习模型的输出，从而缓解了传统“黑箱”模型缺乏透明度的问题。可解释方法的引入使利益相关方能够验证并信任模型决策，确保其行为具有透明性与可理解性。

可解释人工智能（IAI）在自动驾驶领域尤为重要，它能提升系统在复杂环境中做出快速、安全决策的可信度。IAI为车辆行为提供清晰解释，有助于用户和监管机构理解其背后的逻辑，促进技术的落地与社会接受。一项系统综述对现有可解释机器学习技术进行了分类，强调以用户为中心的解释方式，并提出了可评估可解释性的指标。

近期研究显著推动了模型可解释性的提升。例如，有研究基于累积前景理论（CPT）提出了一种模型，用于预测交互驾驶场景中的人类行为，较传统方法在准确性与贴合实际行为方面均表现更优。另一项研究提出了可解释的目标导向预测与规划系统（IGP2），通过理性逆向规划方法（RIP）实现对周围车辆意图的理解，提升了长远规划与预测能力，同时简化了预测解释，便于人类理解其决策流程。

还有研究将类脑神经计算与深度学习相结合，开发了一种简洁的神经控制器，将高维输入直接转化为转向指令，实现了通用性、可解释性和鲁棒性的兼顾。为了将人类价值观纳入自动驾驶的工程设计决策，研究者还提出了“价值敏感设计”方法，推动工程实践与社会伦理、法律标准相一致，使工程师在多方参与的设计中扮演关键角色。

一项面向城市驾驶场景的端到端强化学习方法尤为突出，不仅学习了驾驶策略，还提供了可解释的环境建模能力。该模型输出基于鸟瞰图的语义遮罩，从视觉上明确了对环境的理解，在CARLA模拟平台上的表现优于传统基准强化学习方法，具备现实应用潜力。

对行人行为的理解同样重要。一项利用虚拟现实模拟无信号人行横道场景的研究，采集了高维度行为数据，同时保障了参与者安全，深入探讨了从自动化水平到天气状况等多重因素对行人行为的影响。

自动驾驶算法中，可解释性与性能的平衡至关重要。一项研究引入了基于注意力机制的模块，用于揭示交通主体之间的互动逻辑。该模块与全局视角结合，准确预测驾驶行为的同时，也提供了关注区域的可视化表示，提升了透明度与系统间的互操作性。

为了破解深度神经网络“事后难解释”的难题，有研究引入人类参与，通过人机协作提取具象概念。这一方法名为ConceptExtract，通过融合人类直觉与机器学习训练概念提取器，改善了对模型行为的理解与预测能力。

由于模型缺乏可解释性导致用户信任不足，研究者还提出了一种基于Transformer架构的可解释自动驾驶系统，可从视觉数据中推导驾驶决策并提供相应解释，不仅提升用户信任，也有助于在模型开发阶段发现潜在弱点。

IAI 的目标是让人类理解复杂的深度神经网络。这种透明性在自动驾驶等关键领域尤其重要。深度神经网络需处理高维复杂数据，导致其决策过程常被称为“黑箱”或“灰箱”。研究方向主要包括：一是简化模型结构但不损失性能，二是提升决策路径的可追溯性。例如，特征重要性映射和层级相关传播（LRP）等方法可以帮助定位关键输入并解释决策路径。

此外，研究者还探索构建“本身可解释”的模型结构，如决策树和广义加法模型（GAM），它们具有更清晰的决策逻辑，但在准确率上可能不及复杂神经网络。为此，一些方法尝试将深度学习集成到这些模型中，以在保留透明度的同时提升性能。

混合模型被认为是有前景的解决方案，结合了深度学习的强大表现力与可解释模型的透明性，实现高性能与高可理解性的兼容。研究者还尝试将专家知识嵌入神经网络架构中，引导模型产生更具可解释性的结果。同时，为了让利益相关方更好地理解模型的运行机制，开发直观的可视化工具也变得至关重要。这类工具能清晰展现输入与输出之间的关系，有助于模型调试、优化与信任构建。

尽管深度神经网络的复杂性带来了挑战，但方法论、模型结构与教育工具的持续进步正逐步提升AI系统的透明性与可问责性。这一进展将大幅改善自动决策系统的可靠性与公平性，为多领域的落地应用奠定基础。

（四）多智能体决策算法

多智能体决策中的深度学习在自动驾驶中扮演着基础性角色，因为它在协调多辆车辆与基础设施之间的行为方面至关重要。本节回顾了多智能体决策背景下深度学习的发展（见下表），重点介绍了采用强化学习（RL）与图神经网络（GNN）的框架，如何促进自动体之间的复杂交互与协作行为。这些方法使车辆在做出决策时，不仅能考虑自身目标，也能综合周围其他车辆与行人的行为，从而提升整体交通效率与安全性。该领域的研究正在持续探索更高效的算法与网络结构，以提升多智能体系统在动态驾驶环境中的可扩展性与可靠性。

深度学习在多智能体决策中的应用正不断增长，尤其集中在交通控制与自动驾驶运营等关键领域。有研究将混合交通情境下的变道任务建模为一个在线策略的多智能体强化学习问题，采用 A2C 架构并引入局部奖励机制与参数共享策略，以适应多智能体环境。类似地，另一个强化学习变体将图卷积网络（GCN）与深度 Q 网络（DQN）融合，用于协同控制多辆联网自动驾驶车辆（CAV）执行变道操作。该方法通过协作感知整合局部与全局信息，使变道行为更安全、更高效且更可靠，且在不同交通密度下均表现稳健，无需重新训练。

在更广泛的层面上，联网自动驾驶车辆的交叉路口管理能够显著提升安全性与通行效率。车辆可与基础设施或彼此交换信息，有效安排穿越时间，避免不必要的停车，提高通行效率、减少能耗，并降低因人为错误造成的事故风险。围绕界面设计、车辆建模、冲突检测、多路口协同、人车混合情境、安全性、鲁棒性、应急响应、信息安全与评估方法的研究，为提升交通系统的安全性与稳健性提供了强有力的工具。

为提升端到端多任务学习能力，有研究同时关注自动驾驶中的感知与控制部分。在 CARLA 模拟器上的测试显示，该模型可基于全局规划器提供的路径执行点到点导航，并展现出处理多任务的强大能力。另一项研究表明，即便仅有 5% 的车辆为自动驾驶系统，就能在瓶颈路段显著改善交通流出效果，效果可媲美 40% 市场渗透率下新交通信号灯的影响。

此外，有研究探索了智能环境下的智能车交互，利用确定性状态演化与风险溢价将其整合进效用函数中，实现子博弈完美纳什均衡。该研究提出了一种自适应优化方法，在降低计算开销的同时，适应不同代理偏好与场景设定，并在双车道高速场景中展现出面对突发障碍的强鲁棒性。针对车-行人互动，另一项研究提出了一种基于多智能体强化学习的自动驾驶行人过街系统。尽管行人行为不可预测，系统依然能有效避免碰撞，并建议通过更先进的仿真工具与更广泛的道路使用者建模进一步提升性能。

为了提升多智能体系统的可扩展性，有研究采用参数共享策略，在长期互动任务中展现出较单智能体模型更真实的表现。另一项交通管理研究利用基于 A2C 的多智能体强化学习方法，引入邻近代理信息与空间折扣因子，提升了学习效果。不过，在现实部署前，交通仿真精度与算法鲁棒性仍面临挑战。

基于深度学习的多智能体决策正在快速发展，解决涉及多个自主实体交互的复杂情境，这对于自动驾驶与机器人系统等应用至关重要。在这些场景中，多辆车或机器人需协调行动以实现系统最优。面临的核心挑战包括交互行为的高度动态性、代理数量增加带来的可扩展性问题、通信负载控制，以及隐私与安全保障。

在环境信息或他方意图有限的情况下开发鲁棒决策策略更具挑战性。当前研究正探索多种创新路径。例如，多智能体强化学习允许代理通过试错学习与他方交互以获得最优策略；策略梯度法与 Q 学习正被不断调整，以更好支持代理间的协调与竞争。循环神经网络（RNN）与注意力机制的进展使系统能更好地处理不完整与序列化信息，聚焦关键要素以提升学习效率。博弈论被用于建模策略性互动，帮助代理预测并响应他方行为。

此外，联邦学习逐渐成为构建共享模型的重要工具，在保护数据隐私的同时提升系统可扩展性与安全性。

六、自动驾驶计算效率研究

自动驾驶中的深度学习模型在实现过程中面临一系列与效率相关的独特挑战。尽管在目标检测、语义分割和决策制定等任务中追求高性能至关重要，但这些模型必须在严格的计算资源、能耗和存储限制下运行，尤其是在车载设备等资源受限的环境中。为了使自动驾驶系统能够及时响应动态道路状况，同时有效管理功耗与处理负载，实现软件（如深度学习算法）和硬件（如车载或边缘设备）层面的整体效率至关重要。

本节将回顾近年来为提升自动驾驶应用效率而取得的研究进展，并重点介绍该领域中的重要成果。

（一）计算效率与模型优化

在自动驾驶中实现实时性能至关重要，而降低深度学习模型的计算负载在其中起着关键作用。轻量级网络架构越来越多地被采用，以在计算效率与视觉任务的准确率之间取得平衡。例如，YOLOv4-5D 框架专注于优化自动驾驶中的实时目标检测，在保证精度的同时提升处理速度。它采用了可变形卷积、特征融合模块等先进技术，尤其提升了对小目标的检测能力，并集成了一种剪枝算法，可在特定车辆平台上提高计算效率。该框架不仅在基准数据集上的平均精度得到提升，还显著提高了推理速度，确保在几乎无精度损失的前提下，以超过 66 帧每秒的速度运行。

同时，最近的一项创新“Conv-Adapter”为传统卷积网络提供了一种参数高效的微调方案。通过仅增加极少量的参数，它在多种分类任务中实现了可比拟甚至优于全模型训练的效果，并能有效适应检测与分割任务。这些方法特别适合在计算能力有限的硬件上部署复杂的视觉模型，这是自动驾驶系统中的常见情况。

为了在性能与能耗之间取得平衡，MobileNet 系列显著推动了实时目标检测模型在资源受限平台上的应用，这类平台在自动驾驶中十分常见。例如，MobileNetV1 处理一张标准图像仅需 5.69 亿次浮点运算，远低于传统卷积神经网络，同时仍能提供稳健的视觉任务表现。随后推出的 MobileNetV2 引入了反向残差结构与线性瓶颈，进一步将运算量压缩至 3 亿次浮点运算，并在几乎不牺牲精度的前提下提升了效率，非常适合嵌入式应用。

MobileNetV3 进一步在效率与精度之间优化，采用了神经结构搜索与面向硬件限制的优化策略，在 ImageNet 数据集上实现了 3.2% 的精度提升和 20% 的延迟降低，并在多个任务上表现优越，包括目标检测速度提升 25%，语义分割速度提升 34%。针对极端资源受限的环境，MobileNetV3-Small 在保持相似延迟的前提下，实现了 6.6% 的精度提升。后续版本 MobileNetV4 引入了针对移动平台优化的结构，提升了架构灵活性，并融合了一种专门的注意力机制，使处理速度提升了 39%。该版本在 ImageNet-1K 数据集上取得了 87% 的精度，并具备快速运行能力，适用于从智能手机到高性能加速器的各种计算平台。

与此同时，EfficientNet 提出了一种网络维度（深度、宽度、分辨率）协同缩放的方法，有效优化了模型的精度与计算效率。基础模型 EfficientNet-B0 在仅需 3.9 亿次浮点运算的条件下，在 ImageNet 数据集上达到了 77.1% 的 top-1 精度，标志着效率方面的重大突破。其后续版本 EfficientNetV2 在减小模型体积与加快训练速度方面进一步优化，为实时应用提供了极大优势。

这些模型展示了在构建高性能、资源高效架构方面的最新进展，满足了自动驾驶平台在计算能力与能耗方面日益严苛的要求。

（二）面向节能的自动驾驶应用

在自动驾驶中，能源效率至关重要，深度学习模型的功耗直接影响车辆的续航能力。为实现这一目标，研究人员从模型设计和特定应用适配两个层面提出了多种优化策略。其中一种基础性技术是模型量化，它通过将神经网络中的权重和激活从32位数据转换为更低精度（如8位），显著降低了计算负载和内存需求，从而减少能耗。量化技术使深度学习模型在不牺牲准确率的前提下，实现了高效的实时性能，成为降低自动驾驶中深度学习能耗的重要手段。

除了模型级别的优化，应用层面的能效提升也同样关键。一项能效优化的变道运动规划策略通过精细化轨迹设计，提升了能耗表现。该策略采用轨迹跟踪与五次多项式，将变道操作转化为一个综合考虑变道时长与车辆动态特性的优化问题。实验结果表明，该方法可降低 2.87% 至 5.73% 的能耗，同时满足驾驶安全性和个性化偏好需求。

此外，自适应算法选择也是一种高效节能的方法，它根据交通密度和驾驶场景动态调整检测模型的复杂度，实现精度与能耗之间的平衡。例如，在城市交通测试中，自适应模型选择相较于精度最高的配置（YOLOv5x CBAM），节能率分别达到了 46.08% 和 53.82%。在每秒30帧、T4 GPU功耗为每GFLOP仅0.003瓦的条件下，YOLOv5x在低流量阶段表现出最优性能，尤其适合行人较少的城市环境。

与此同时，一种专门针对小目标检测优化的轻量化检测框架 IS-YOLOv5，通过多样化网络剪枝进一步降低计算成本，同时提升检测速度与准确率。该框架引入了结构性改进，如组深度可分离卷积和基于注意力机制的空洞CSP模块，使其在能耗极低的条件下，依然能高效检测如交通标志等小型物体。通过网络剪枝技术，模型复杂度降低了 47.81%，模型体积减少了 39.29%，帧率提升达 52.14%，几乎不影响准确率。这一方案特别适用于计算资源有限的移动平台中的实时自动驾驶任务。

综上所述，模型量化、能效运动规划、自适应算法选择和轻量化模型设计共同构成了面向自动驾驶的多层次节能策略体系。它们在保持高性能和场景适应性的同时，有效减少了功耗，为构建高效、可靠的自动驾驶系统提供了坚实支撑。

（三）内存效率与存储优化

存储限制是自动驾驶面临的一项关键挑战，特别是在管理大规模自动驾驶数据集和在资源受限设备上部署复杂模型时。为应对这一问题，有研究对存储需求进行了深入分析，为未来自动驾驶车辆的存储系统设计奠定了基础。该研究结合理论建模与实证数据，提出了满足自动驾驶系统独特需求的存储解决方案思路，并计划扩大数据收集范围，引入更多类型的传感器，以进一步提升存储模型的准确性，从而推动高效、战略性数据管理方案的发展。

在此基础上，HydraSpace 计算存储系统通过多层架构和先进压缩算法，有效应对自动驾驶传感器产生的海量数据。该系统在不牺牲性能的前提下将存储空间需求减少了 88.6%，满足了当前自动驾驶应用对数据量与精度不断提升的需求，是保障自动驾驶车辆安全、高效运行的重要支撑工具。

与此同时，为实现实时处理，优化内存效率同样至关重要。诸如模型压缩技术（例如知识蒸馏和低秩分解）可显著降低模型的内存占用与计算负担，同时基本保持模型的准确性，因此在自动系统中实现高效数据处理方面发挥着重要作用。

此外，近期一项研究提出了一种面向实时效率与精度的多任务学习模型，用于目标检测、可行驶区域分割和车道线检测等任务。该模型采用编码器-解码器架构，构建共享特征表示，能够高效整合多种传感器输入。在 Berkeley Deep Drive (BDD100K) 数据集上测试时，该模型在计算效率、能耗和准确率方面均表现优异，分别达到了 77.5 的目标检测 mAP50、91.9 的可行驶区域分割 mIoU 和 33.8 的车道线检测 mIoU。其推理速度高达每秒 112.29 帧，全面超越现有多任务模型，展现出在实时自动驾驶系统中优化内存效率的有效策略。

考虑到自动驾驶车辆在大规模落地应用中对存储和内存提出的严苛要求，未来在内存与存储优化方面的持续进展仍至关重要。围绕高效数据管理、模型压缩以及实时处理的研究将是实现自动驾驶系统可扩展性和稳定运行的核心动力。

（四）面向特定硬件的优化与边缘部署

鉴于汽车级硬件的资源限制及其特定需求，优化模型在专用硬件架构（如 GPU、TPU 和 FPGA）上的部署显得尤为关键。基于平台感知的神经网络架构设计与优化已成为提升效率的重要手段，确保深度学习模型能够适配不同硬件平台的计算能力和约束条件。一种常见策略是，在硬件与软件架构中平衡延迟、安全性与成本。有研究表明，施加安全性约束可能导致延迟增加 17%、组件成本上升 18%，从而显著影响实时决策能力。为进一步提升效率，采用强化学习的自主硬件资源分配方法，在保持性能的同时，优化速度比传统方法快了 24 倍，有效降低了计算成本。

此外，面向硬件的神经网络设计（如 EfficientRep）专为高性能计算平台如 GPU 优化，已被应用于 YOLOv6 等系统中。这些设计能够充分利用硬件的计算能力与内存带宽，提升目标检测速度与能效，对实时自动驾驶至关重要。在算法与硬件协同优化方面，资源受限的 FPGA 也展现出巨大潜力，其能效达 79 GOPS/W，吞吐量为 158 GOPS，同时保持低功耗运行。这些策略凸显了针对硬件特性的优化对于提升自动驾驶系统的可扩展性、可靠性与运行能力的重要性。未来持续推进硬件高效设计，将成为实现自动驾驶系统高性价比、强性能落地应用的关键路径。

自动驾驶技术正快速演进，边缘计算在其中扮演着关键角色。通过在车辆本地而非远程服务器处理数据，边缘设备大幅提升了系统的实时响应能力。这种本地化处理降低了通信延迟、加快了响应速度，显著增强了动态高速场景下的安全性与运行效率。感知、地图构建与决策等关键功能在边缘侧完成，不仅提升了整车性能，还节省了带宽资源，减少了对持续网络连接的依赖。

研究指出，在资源受限的边缘设备上，计算需求与能耗成为核心挑战。对低秩近似、剪枝、量化与稀疏化等技术的深入分析表明，这些方法对优化模型参数以适应边缘设备的受限能力至关重要。此外，诸如资源分配策略、设备异构感知以及联邦学习等 AI 部署创新，也有助于优化数据处理过程，从而提升车联网系统（CAVs）的整体性能。

在推进边缘智能实际应用方面，另一项研究聚焦于提升自动驾驶车辆的目标检测与图像分割能力。该研究将边缘 AI 与 5G 技术融合，在网络边缘提升了处理速度与数据传输效率。通过引入高效通道注意力机制和高分辨率网络，对 YOLOv4 检测算法进行了优化，显著提升了检测精度。同时，研究还提出了基于 MobileNetv2 和 softpool 方法的改进版 DeepLabv3+ 图像分割模型，不仅减少了网络规模，还提升了分割精度。实验结果显示，车辆检测准确率从 82.03% 提升至 86.22%，图像分割平均交并比（mIoU）从 73.32% 提升至 75.63%。

这些研究成果共同表明，边缘计算正在深刻变革自动驾驶的发展路径。通过边缘侧的 AI 驱动处理，显著提升了车辆系统的响应速度与感知准确性，为构建更高效、更智能、更安全的自动驾驶系统提供了坚实支撑。

七、现实基准测试

在真实世界和闭环场景中评估先进学习方法的性能，对于理解 AI 模型如何应对实际驾驶环境中的复杂性至关重要。这类评估不仅揭示了各方法的优势与局限，也反映了其落地部署的准备程度。通过分析不同学习范式下的代表性研究，我们可以更细致地比较它们的效果。

例如，有研究将端到端强化学习模型在合成环境中训练后部署于全尺寸自动驾驶车辆。该系统依赖视觉输入（包括 RGB 图像和语义分割）在可控的现实低速驾驶场景中导航，共评估了 10 种强化学习模型变体，覆盖 9 种不同场景，进行了超过 400 次测试。这项大规模实验揭示了正则化、动作表达方式与模型架构等设计选择对“从仿真到现实”策略迁移可行性的影响及其限制。

模仿学习是另一种有潜力实现现实部署的路径。某研究采用了分层结构，使用超过十万英里、涵盖复杂城市环境的专家驾驶数据进行训练。在与交互式智能体闭环模拟中，该策略展现出稳健性能，即使在全新的路线中也能进行零样本泛化，表现接近平均水平的专家驾驶员。但在罕见或高度复杂情境下仍存在性能瓶颈，突显了应对“长尾事件”的持续挑战。研究也强调了损失函数平衡与训练多样性对实现稳健规划行为的重要性。

评估框架在衡量规划算法的实用性方面起着核心作用。有研究提出了一个综合性基准，用以克服现有运动预测评估中常见的依赖开放环指标、难以衡量长期规划准确性的问题。该基准涵盖响应式智能体、闭环模拟以及多个地区的城市级驾驶数据，并聚焦于目标条件下的规划任务与标准化评估流程，成为公平可复现地比较机器学习规划器的重要工具。

运动预测研究也在持续进展，注意力机制驱动的模型家族已在多个主流数据集上取得领先性能。此类模型采用紧凑的编码器-解码器结构，完全基于注意力机制，通过详细消融实验，分析了输入模态融合策略的权衡，并提出潜在查询注意力机制，有效降低计算延迟，同时保持预测精度，验证了轻量级高性能预测模型在自动驾驶系统中实时应用的可行性。

协同感知成为解决遮挡和传感器故障两大自动驾驶难题的有力手段。最新研究系统性地回顾了协同感知框架，在理想化与现实场景中提出了设计选择与实现策略的分类方法。研究的关键贡献是基于大规模公共数据集对协同模块进行量化评估，提供了有关系统效率、通信瓶颈及噪声或数据缺失情形下鲁棒性的实用洞察。这类研究标志着自动驾驶研究正从理论探讨转向面向真实部署的应用评估，揭示了学术原型与落地需求之间的差距。

仿真仍是自动驾驶系统安全高效开发的基石，尤其在多智能体规划任务中。某研究提出了一个基于现实数据、完全运行于硬件加速器上的灵活数据驱动仿真框架。该系统面向大规模训练与可微分仿真，支持模仿学习与强化学习，并在动作表达与动力学建模方面进行了深入消融研究。通过利用真实轨迹数据构建仿真场景，旨在缩小“仿真到现实”差距。然而，领域泛化仍面临挑战，需进一步整合合成与真实数据，结合领域随机化等技术。

为了提升规划能力，新的世界模型被提出用于未来预测与风险评估。某模型通过联合时空学习与视角因子分解，构建了高保真的多视角驾驶视频仿真。训练于真实数据，该模型可根据驾驶意图预测多种可能的未来，并通过视觉奖励信号支持轨迹选择。实验表明，该模型能生成连贯可控的可视化结果，在不确定性与罕见条件下提升规划准确性。

进一步拓展世界建模理念，另有研究提出一种基于扩散的模型，仅在真实驾驶场景中训练。该方法采用两阶段训练流程：第一阶段编码交通结构约束，第二阶段预测未来状态。所生成的视频不仅支持安全轨迹预测，还为下游感知模型提供真实多样的训练数据。该方法从传统的游戏仿真转向真实世界复杂性的建模，强化了生成模型在规划与决策管线中的作用。

总体来看，这些研究展示了自动驾驶算法在真实环境中经受严格、量化评估的趋势。随着领域迈向感知、预测与规划一体化系统，在逼真环境中的稳健验证将成为推动研究成果落地部署的关键。

八、挑战和前景

在自动驾驶领域，深度学习技术的进步起着关键作用。研究这些技术如何在不久的将来实现类人学习能力至关重要。复杂的人工智能和深度学习方法的融合，预计不仅会提升自动驾驶车辆的功能，还将应对其发展和部署过程中面临的重大挑战和伦理问题。

（一）决策中的安全性与可解释人工智能

在自动驾驶领域，人工智能驱动的决策直接关系到安全，因此透明性和可解释性至关重要。随着人工智能系统承担起关乎生命安全的关键角色，先进的可解释人工智能（XAI）技术成为平衡高性能模型与利益相关者理解和信任需求的关键。最近在自动驾驶领域的XAI进展采用复杂方法来阐明AI决策背后的逻辑。诸如层次相关传播（LRP）等技术可以追踪神经网络的决策路径，SHAP值则量化单个特征对结果的影响，这些工具在提升透明度方面发挥基础作用。这些工具不仅帮助解释复杂决策，还通过识别关键数据特征辅助调试和优化模型性能，确保决策符合预期模式。此外，结合因果推断模型能够应对自动驾驶中典型的动态多变量决策复杂性。因果模型揭示路况、车辆操作及周边交通等因素之间的相互作用，为满足监管和伦理标准提供重要洞见。通过允许系统评估输入变化对结果的影响，如因果推理驱动测试（CART）所示，开发者可以设计出在安全关键场景中表现可预测且能合理说明决策的自动驾驶系统。除了满足监管要求外，可解释性框架还增强了责任感，建立了用户、政策制定者和公众的信任。随着自动驾驶技术迈向复杂的实际应用，这些能力尤为关键。可解释性不仅是技术特性，更是负责任且合乎伦理部署的核心组成部分。随着自动系统的持续发展，优先考虑透明性和责任性的框架将在促进社会接受度和确保技术安全集成方面发挥关键作用。

（二）提升韧性与真实环境鲁棒性的课程学习

课程学习是一种训练方法，通过让模型从简单任务逐步过渡到复杂任务，类似于人类在结构化教育体系中的学习过程。在自动驾驶领域，这种方法在提升模型的鲁棒性和适应性方面表现出特别的潜力。课程学习框架通常包含难度测量器，用于评估数据的复杂程度，以及训练调度器，负责安排数据顺序，帮助模型先建立基础技能，再逐步进入更具挑战性的场景。自动课程学习方法主要分为四类：自适应学习、迁移教师、强化学习教师和其他自动化策略。每种方法都通过根据模型性能和不断变化的需求动态调整训练，减少了人工干预。例如，基于强化学习的课程学习使用动态教师，根据实时表现调整目标，提高自动系统在不同运行需求下的适应能力。

然而，在自动驾驶中应用课程学习也面临独特挑战。与静态环境不同，自动驾驶需要持续适应不可预测的因素，如多样的道路状况、天气变化和突发障碍。有效实施课程学习需要构建真实反映各种驾驶场景的基准，从基础的城市导航到复杂的混合交通交互。此外，还需要理论模型来预测课程的有效性，确保训练符合安全和可靠性标准。要充分发挥课程学习在自动驾驶中的潜力，必须设计针对高维传感器数据处理和实时决策支持的定制方法。例如，适应性算法可以安排训练顺序，逐步引入复杂的驾驶环境。这样结构化的进阶过程能使模型先掌握车道保持、避碰、多智能体协调等关键技能，再逐步应对动态路线优化和与人驾驶车辆的交互等复杂任务。

将课程学习整合进更广泛的智能交通框架，还能进一步扩大其对城市交通的影响。通过与交通管理系统及其他智慧城市基础设施的协调，课程学习可以帮助自动驾驶车辆优化路线、适应交通流量并实时响应城市环境变化。这种集成不仅能提升安全性和效率，还将支持未来智慧城市中自动驾驶的规模化部署。

（三）面向陌生道路场景自适应反应的人类式概念学习

实现机器具有人类般的概念学习仍然是一个重大挑战。尽管人工智能取得了进展，但当前的机器学习系统仍依赖大量数据才能有效泛化，而人类往往只需一个示例就能掌握新概念。人类能够从极少的输入中理解新概念并灵活应用，支持行动、创造场景并提供解释。这种适应性与大多数人工智能系统的刚性和数据密集型特性形成鲜明对比。一种有前景的解决方案是基于贝叶斯框架下的概率程序归纳方法，通过观察示例生成简单的程序来表示概念。一项研究提出了一个计算模型，利用该技术从极少数据中学习多种视觉概念，模拟了人类“一次学习”的高效性。这种方法通过使模型能够用有限数据泛化概念，缩小了人类与机器学习之间的差距。

在自动驾驶中，人类般的概念学习对于需要高度适应性的任务至关重要，比如一次性分类。例如，自动系统必须在观察到一次后识别并响应陌生的道路标志或障碍物，而传统的人工智能方法难以应对这一任务。除了识别，概念学习还赋予车辆认知能力，如因果推理和在未知场景中创造性地解决问题，从而增强其决策的灵活性。这种先进的学习方法融入了组成性、因果性和元学习等关键认知特征。概念由反映现实驾驶环境中典型因果关系的更简单元素构建。例如，通过理解障碍物可能导致突然变道，模型能够预测驾驶员的行为反应。通过基于过往经验的持续优化，系统不断进化以应对日益复杂的驾驶条件，提升安全性和响应速度。

这些概率方法的发展标志着自动驾驶技术向人类般灵活性和创造力迈出了重要一步。通过嵌入这些受人类启发的学习能力，自动系统能够更快适应新情境，有助于实现更安全、更直观的驾驶体验。

（四）复杂场景中增强自主性的持续学习

终身学习，也称为持续学习，是一种人工智能范式，指系统在不断获取新知识的同时保留之前学到的内容。这种方法使机器能够处理新的任务和环境，而不会丢失已有的信息。在自动驾驶领域，终身学习的价值日益凸显，它能够提升系统在多变且不断变化的驾驶环境中的适应能力。该范式允许自动驾驶系统在其生命周期内融合来自多种传感器的数据，这对于在不可预测环境中实现有效导航和决策至关重要。不同于传统神经网络模型需要定期重新训练以纳入新数据，终身学习赋予系统实时处理和整合连续多传感数据流的能力。

这一能力在自动驾驶中特别有益，使系统能够应对动态情况，如突发天气变化、交通模式演变和意外障碍物，同时保持已学技能。将终身学习应用于自动驾驶系统的一个主要挑战是克服“灾难性遗忘”——这是当前神经网络模型的普遍问题，指的是模型在学习新信息时往往会遗忘旧知识。解决这一问题需要创新的方法，促进增量式和自适应学习，类似于人类技能随时间发展的过程。新兴的神经网络架构，包括带记忆增强的网络和持续学习算法，在帮助机器跨任务保存和优化知识方面发挥着重要作用。

此外，虽然人类能够轻松地在不同任务和环境之间迁移知识，但人工系统通常难以做到这一点，往往需要大量重新训练以适应新场景。为弥合这一差距，关键在于利用多传感器数据并部署模拟人类神经认知功能的神经网络架构。这些系统不仅能够响应即时的传感输入，还能利用积累的知识来应对变化的环境，从而提升自动驾驶在实际中的运行效率和安全性。终身学习技术在自动驾驶中的发展标志着向着构建能够在实际环境中智能进化的人工智能系统迈出了关键一步。通过基于现实世界输入不断适应和改进，这些系统有望在可靠性、适应性和韧性方面达到新的高度，这些都是自动驾驶成功部署及其长期信任的关键特征。

参考文献

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