在感知方面,机器学习技术可以通过训练模型来识别道路上的各种物体,如车辆、行人、道路标记等。这些模型可以通过分析大量的传感器数据来实现对周围环境的感知和理解。例如,深度学习技术可以通过分析图像和视频数据来识别车辆和行人,从而实现自动驾驶和辅助驾驶等功能。
在决策方面,机器学习技术可以通过训练模型来预测车辆的行为和结果。这些模型可以通过分析大量的历史数据和当前数据来预测未来的交通情况和其他车辆的行为,从而帮助车辆做出更加明智的决策。例如,强化学习技术可以通过与环境进行交互来学习和优化车辆的驾驶行为,从而实现更加高效和安全的驾驶。
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发布于2023-11-22 14:34 杭州