在自动驾驶领域，扩散模型主要用在哪些方面？

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。

2. 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。

3. 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。

4. 车路协同 ：