AI算法是自动驾驶技术的关键组成部分

据报道，从感知、决策到实施，自动驾驶实现过程仅通过各种传感器收集车辆本身和外部信息。决策是汽车计算单位。根据具体算法，分析上述信息，做出适合当前情况的决策，然后实施。

算法在整个过程中非常重要。作为人工智能技术的重要应用场景之一，自动驾驶技术的实现离不开算法的大规模部署，包括从感知环节的特征提取到神经网络的决策。在复杂场景中，有必要依靠算法的改进来提高障碍物检测的准确性和决策能力。

AI这种算法是自动驾驶技术的关键组成部分。目前，主流的自动驾驶公司已经使用了机器学习和人工智能算法来实现它。大量的数据是机器学习和人工智能算法的基础，V2X从设施和高精度地图信息中获取的数据，以及从周围环境中收集的驾驶行为、驾驶经验、驾驶规则、案例和数据信息，可以识别和最终规划路线并操纵驾驶。

从技术角度来看，自动驾驶领域算法可分为感知算法、集成算法、决策算法和执行算法。感知算法将传感器BD179G数据转换为车辆所在场景的机器语言，包括对象检测、识别和跟踪，3D环境建模、物体运动估计等。

融合算法的核心任务是对图像或点云等不同传感器获得的数据进行统一处理。L2+自动驾驶提高了多传感器集成精度的要求。集成算法将逐步向前，其水平将逐渐从域控制器等后端部件向前移动到传感器水平，从而完成传感器的内部集成，从而提高数据处理。

决策算法，即根据感知算法的输出结果给出最终的行为指令，包括行为决策，如跟随、停止和追赶，以及行动决策，如转向、速度和路径规划。

根据自动功能的程度，自动驾驶分为L0-L5级别，L1-L3主要起辅助驾驶功能，到达L4级后，车辆控制权基本可以全部交给人工智能系统。

不同的层次需要实现不同的功能，需要不同的算法，例如L1的ACC自适应巡航，LKA偏离辅助车道，AEB自动制动，BSM需要使用盲点监测ACC系统控制算法，LDW车道偏离警告算法，LKA车道保持辅助算法，AEB自动制动算法，BSM盲点监测算法。

比如L3+，需要TJP辅助交通堵塞算法，HWP高速公路辅助算法，城市道路自动驾驶算法，高速公路自动驾驶算法，AVP自动停车算法，L使用各种自动驾驶算法等来实现相应的功能。

不同厂商提供算法的能力也不一样，比如传统Tier1厂商，博世、大陆、德赛西威，以及一些软件算法厂商等，可以提供一些单一功能模块的算法，可以较好的应用于L1-L2的辅助驾驶；再比如Momenta、Minieye、驭势科技、纵目科技等算法方案商，可以提供完整的ADAS或者自动驾驶解决方案。

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