自动驾驶技术新突破：传感器融合与深度学习齐飞

自动驾驶技术新突破：传感器融合与深度学习齐飞

随着大算力、大数据、大模型等技术的快速发展，自动驾驶技术正迎来新的突破。工业和信息化部部长金壮龙在2024世界智能网联汽车大会上表示，高级自动驾驶技术有望实现新的重大突破，智能网联汽车也将进入全新的发展阶段。

在自动驾驶系统中，感知层负责收集和处理车辆周围的环境信息，是实现自主行驶的基础。然而，单一传感器往往存在局限性，例如激光雷达在恶劣天气下性能下降，摄像头在低光照条件下识别能力减弱。为了解决这些问题，多传感器融合技术应运而生。

天津职业技术师范大学等机构的研究人员通过融合激光雷达点云数据和摄像头图像，显著提升了自动驾驶汽车的物体探测能力。研究采用PointPillars和YOLOv5两种深度学习模型，分别处理激光雷达数据和摄像头图像。实验结果表明，在不同环境条件下，融合算法都能产生更全面、准确的探测结果，特别是在低光照环境下，能够更完整地识别行人和车辆目标。

在决策层，深度学习算法的应用是实现高级别自动驾驶的关键。其中，YOLO（You Only Look Once）和LSTM（Long Short-Term Memory）是两种常用的算法。

YOLO是一种实时目标检测算法，将图像分成SxS的网格，每个网格预测B个目标，每个目标由5个参数表示：x、y、w、h、confidence。YOLO的特点是速度快、精确度高，适合实时处理图像。

LSTM则是一种循环神经网络，擅长处理序列数据，如时间序列数据。其结构包括输入门、遗忘门、输出门和记忆单元，能够学习长期依赖关系，适用于路径规划和预测。

通过深度学习算法，自动驾驶系统能够更准确地识别和预测周围环境中的动态目标，从而做出更明智的驾驶决策。

金壮龙表示，我国将从融合创新、应用场景、标准法规等方面推动智能网联汽车产业发展。在联合国国际标准化组织框架下，我国还将加强与各国开展标准法规合作，研究数据跨境流动便利政策。

此外，2024世界智能网联汽车大会上还发布了智能网联汽车全球十大发展突破，包括基于大模型的汽车人工智能技术、智能化网联化融合、中央计算式新型架构、智能底盘技术、自动驾驶系统安全技术、车云数据闭环、L2级规模化落地、L3级及以上智能网联汽车研发加速、立法进展和自动驾驶法规标准研究。

这些突破预示着自动驾驶技术正朝着更安全、更智能、更高效的方向发展，我们距离真正的无人驾驶时代已经越来越近。