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在自动驾驶领域,扩散模型主要用在哪些方面?

自动驾驶之心  · 公众号  ·  · 2024-09-12 07:30

正文

作者 | 我叫有才同学  编辑 | 自动驾驶之心

原文链接:https://www.zhihu.com/question/644539091/answer/3406206947

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在自动驾驶领域中,扩散模型是一种概率模型,它描述了信息、物质、能量等如何在空间中传播和扩展。扩散模型在自动驾驶的多个方面都有广泛应用,下面详细介绍其在各个领域的应用及其作用。

  1. 感知
  • 场景重建 :扩散模型可用于从一系列传感器测量值中重建周围环境的三维结构。例如,激光雷达(LiDAR)数据可以通过扩散模型处理,以识别障碍物、道路标志和行人。
  • 传感器融合 :不同类型的传感器(如雷达、摄像头、激光雷达)提供的信息可以通过扩散模型融合,以提高感知任务的准确性和鲁棒性。
  1. 决策
  • 概率推理 :扩散模型可以用于表示不同决策方案的概率分布,并在决策过程中进行概率推理,以选择最可能的行动方案。
  • 风险评估 :扩散模型可以评估在不同驾驶决策下潜在风险的概率分布,帮助车辆做出更安全的决策。
  1. 控制
  • 轨迹规划 :扩散模型可用于规划车辆在未来一段时间内的轨迹,考虑不确定性因素,并确保轨迹的安全性。
  • 稳定性控制 :通过扩散模型,可以对车辆的动态进行建模,并设计控制策略以确保车辆在复杂路面或极端条件下的稳定性。
  1. 车路协同






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