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自动驾驶汽车能不能用深度学习做决策
自动驾驶汽车利用深度学习技术可以识别交通标志和道路标志牌、车辆相关的信息，包括型号、颜色、速度和位置，然后根据这些数据来作出及时决策。
首先，深度学习是一种模拟人脑神经网络的机器学习方法，可以用于识别和理解复杂的环境信息。在自动驾驶汽车中，深度学习可以用于识别道路标志、行人、其他车辆等，以及预测他们的行为。
深度学习可以用于感知，识别周围环境，各种对车辆有用的信息；也可以用于决策，比如AlphaGo的走子网络（Policy Network），就是直接用DNN训练， 如何基于当前状态作出决策。
只是视频可以利用多帧图像运动物体的视差进行额外的判断。
人工智能和深度学习：自动驾驶汽车需要利用人工智能和深度学习技术来处理大量的传感器数据，并进行环境感知、路径规划和决策。这包括计算机视觉、自然语言处理和强化学习等技术。
而这一进步可能可以挽救生命，毕竟深度学习已经在现实世界中得到了应用。此种网络的确定性水平可能就在于自动驾驶车辆确定“很清楚可以通过十字路口”以及“可能很清楚，所以停下车以防万一”之间。
自动驾驶技术主要是依靠什么人工智能技术?
自动驾驶技术主要是依靠深度神经网络；传感器技术。自动驾驶本身就是一项技术，而且自动驾驶分为好几个等级，每个等级的原理和所使用的技术又是不同的。
【太平洋汽车网】只有以下四种基础技术到位并且融合，完全自动驾驶车辆才能成为现实，此四种技术分别为人工智能（AI）、云（thecloud）、边缘计算（edgecomputing）和物联网（IoT）连接。
【太平洋汽车网】自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。
自动驾驶是指交通工具在没有人类操作的情况下，依靠计算机与人工智能技术，完成环境的感知与导航，顺利到达目的地。这是一项前沿科技，它能够在没有人为操纵的情况下，完成完整、安全、有效的驾驶。
摘要：自动驾驶技术是依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，来完成汽车自动行驶的一种技术。
一是以汽车制造商为代表的ADAS和单车智能技术阵营，二是以互联网企业为代表的人工智能和网联化技术阵营。
想要实现自动驾驶技术,需要具备哪些条件?
条件一：自动驾驶的五官，先进的传感器技术 说白了人驾驶 汽车 也是 通过人的五官感知到周围的环境变化从而做出的正确的驾驶反映 。
系统结构强大的电脑替代品！无论用五官或传感器如何***集信息，最终都要经过大脑的判断和分析，然后才能用四肢可视化。
数字基础设施。各个国家和地区在建设自动驾驶相关数字基础设施方面仍存在分歧。在特定条件下，4级自动驾驶车辆可能会受限于具有适当数字基础设施的区域。建设允许车辆连接基础设施通信的数字基础设施可能是重要的解决途径。
自动驾驶技术架构有哪些
1、图2Waymo的架构从技术层面来看，自动驾驶方面的关键技术不仅包含汽车本身的硬件/软件平台、系统安全平台、整车通信平台、核心算法等基础技术，也包括云控平台的系统架构和核心算法，最重要的核心器件是中央处理器、云端域控制器等。
2、传感器技术：自动驾驶汽车上，前后左右装有认识周围环境、道路、交通状况的各种传感器。
3、L2+级ADAS——面向在高速公路上进行自动驾驶、支持自助泊车，以及可在频繁停车的城市交通中进行驾驶的汽车。L4/L5级完全自动驾驶——面向在城市交通环境中的自动驾驶、无人出租车和机器人物流。
4、软件与硬件的可扩展性与复用性 通过这次分享，宝马的自动驾驶平台架构也能帮助我们更加理解这家德国巨头在自动驾驶设计上的优先级。
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