中国工程院李骏院士详解L5级自动驾驶技术

中国工程院李骏院士详解L5级自动驾驶技术

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1.

https://github.com/FreeFlyXiaoMa/fake_news_detect/blob/master/data/test_stage1.csv

2.

https://github.com/shuxiao9058/wubi_table_convert_dvorak/blob/master/1.06c_16016.txt

3.

http://www.news.cn/tech/20240625/d21252e6ec504019b5a65472192e578f/c.html

4.

https://www.autohome.com.cn/ask/10470088.html

5.

https://xueqiu.com/8722976110/297442594

6.

https://www.aigcopen.com/content/corporate_news/30570.html

7.

https://mob.quanxi.cc/NewsDetails?id=1111841&type=kepu&url=https://mob.quanxi.cc/News?page=11&SiteName=kepu&index=0

8.

https://www.xyxww.com.cn/jhtml/chanjing/11274.html

9.

https://chejiahao.autohome.com.cn/info/17990421

10.

https://www.cnblogs.com/apachecn/p/18518260

11.

https://jalicvoygc0.feishu.cn/wiki/Q3bQwsksiinoMbkNDbNcZCosnlE

近日，中国工程院李骏院士在《迈向L5级自动驾驶汽车的发展原则》一文中，详细阐述了实现完全自主驾驶的技术路径。作为我国汽车工程领域的权威专家，李骏院士提出的创新方法为高等级自动驾驶汽车的研发提供了全新思路。

李骏院士提出的“大脑-小脑-器官”框架，是实现L5级自动驾驶的关键技术基础。这一框架将自动驾驶系统分为三个层次：

• 大脑层：负责高级决策和规划，相当于人类的大脑，需要处理复杂的交通场景和突发情况，制定最优行驶策略。
• 小脑层：负责运动控制和执行，类似于人类的小脑，确保车辆能够平稳、精准地完成各种驾驶动作。
• 器官层：负责感知和信息采集，包括各种传感器和数据处理单元，为系统提供全方位的环境信息。

这种分层架构的优势在于实现了系统各部分的协调平衡。通过将复杂的功能分解为不同的层次，每个层次可以专注于特定的任务，从而提高系统的整体性能和可靠性。

在李骏院士看来，要实现L5级自动驾驶，仅仅依靠传统的机器学习方法是不够的。他创新性地提出了“乌鸦推理+鹦鹉学舌”的混合学习模式：

• 乌鸦推理：强调自主学习和创新。乌鸦是一种非常聪明的鸟类，能够通过观察和实验学会使用工具。在自动驾驶领域，这代表了系统通过自我学习和探索来适应新环境的能力。
• 鹦鹉学舌：侧重模仿学习。鹦鹉能够模仿人类语言，这在自动驾驶中对应于系统通过学习人类驾驶员的行为来提高驾驶技能。

这种混合模式结合了自主学习和先验知识的优势。通过自主学习，系统可以不断优化其决策过程；而通过模仿学习，系统可以从人类驾驶员的经验中快速获取知识，避免重复犯错。

为了应对L5级自动驾驶面临的多场景叠加、非理想环境适应以及交通状态不确定等挑战，李骏院士还提出了“自主学习+先验知识”的研究范式：

• 自主学习：系统通过不断积累驾驶经验，优化其决策模型，提高对复杂环境的适应能力。
• 先验知识：将人类专家的知识和经验融入系统，帮助系统在面对未知情况时做出更安全的决策。

这种范式的核心优势在于提高了系统的可靠性和安全性。通过将自主学习与先验知识相结合，系统不仅能够快速适应新环境，还能够在关键时刻依靠专家知识做出更明智的决策。

李骏院士的研究为L5级自动驾驶技术的发展指明了方向。然而，要实现真正的完全自动驾驶，仍需克服诸多挑战：

• 技术层面：需要进一步提升环境感知的精度和可靠性，优化决策控制算法，完善高精度地图和定位系统。
• 法规层面：需要建立完善的法律框架，明确自动驾驶汽车的责任归属和安全标准。
• 社会层面：需要提高公众对自动驾驶技术的信任度，推动相关基础设施的建设。

尽管面临诸多挑战，但随着技术的不断进步和各方的共同努力，L5级自动驾驶的未来值得期待。李骏院士的研究成果为这一目标的实现提供了重要的理论支持和实践指导。