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汽车端到端自动驾驶现状与发展趋势

摘要：端到端自动驾驶研究的目的是通过简化系统架构、提高系统性能、降低开发成本、提高泛化能力和推动技术发展，实现更加先进、可靠的自动驾驶技术。端到端自动驾驶是指直接从原始传感器数据输入到车辆控制输出的端到端学习方法，旨在简化自动驾驶系统的复杂性并提高系统性能。端到端自动驾驶技术的意义不仅在于技术层面的突破和创新，更在于其对交通、经济和社会的深远影响。目前端到端自动驾驶是行业的共识，随着技术的不断进步和应用的推广，端到端自动驾驶技术将为出行方式带来革命性的变化，推动智能交通和智慧出行的发展。

关键词：端到端自动驾驶智能交通智慧出行

在人工智能技术迅猛发展的今天，自动驾驶已经成为汽车行业一个重要的发展方向，自动驾驶技术有助于提高通行效率，减少道路拥堵[1]。在传统的自动驾驶系统中，通常采用模块化的开发策略，将感知、预测、规划等关键功能作为独立的模块进行开发，并最终集成至车载系统中。当前研究和开发的趋势正逐渐转向利用大规模数据集，并探索基于机器学习的方法来实现规划功能，作为传统基于规则设计的可行替代方案。这种方法的优势在于其能够通过学习大量的驾驶数据来提取模式，并泛化至新的、未见过的情境中，从而提供更加灵活和适应性强的规划策略。端到端自动驾驶技术采用数据驱动的学习方法，通过大规模数据的训练来学习特征和决策规则，使得系统能够更好地理解环境和任务，提高了系统的泛化能力和适应性，推动了汽车新四化（电动化、智联化、网联化、共享化）进程，为更多汽车新功能的实现提供了技术支持和解决方案[2-3]。本调研旨在全面分析端到端自动驾驶的技术背景、发展现状、面临的挑战以及未来的发展趋势。

1端到端自动驾驶技术概述

1.1定义与原理

端到端自动驾驶（End-to-EndAutonomousDriving）是一种全新的自动驾驶技术，在经典模块化自动驾驶框架中，方案有很多不足，比如每个模块的优化目标不一致，导致最终的性能有累积误差，泛化性也不好，应对不了源源不断的cornercase等等。然而，由于各个模块可能针对不同的优化目标进行工作，如感知模块追求平均精度（meanAveragePrecision，mAP），而规划模块则侧重于驾驶的安全性和舒适性，这可能导致整个系统难以与一个统一的优化目标（最终的规划或控制任务）保持一致性。随着系统处理流程的逐步推进，每个模块的误差有可能被累积和放大，从而导致信息的损失，影响自动驾驶系统的性能。此外，部署多个任务和多个模型可能会显著增加计算资源的需求，并可能导致计算资源的非最优分配和使用。因此，尽管模块化设计在某些方面具有优势，但在整合不同模块以实现系统级优化方面仍存在挑战，需要进一步的研究和创新以实现更高效和可靠的自动驾驶系统。

1.2技术优势

端到端自动驾驶技术的主要优点是简化了自动驾驶系统的结构。端到端学习可以从原始数据中学习特征和决策规则，使系统能够更好地理解环境和任务，从而提高了系统的性能、效率和泛化能力[4-5]。在自动驾驶技术的研究与开发中，采取数据驱动的方法对模型进行迭代优化是至关重要的。面对不良案例（Badcase），传统的自动驾驶系统需要首先进行问题定位，以确定缺陷是源自规划控制（planningandcontrol）还是感知（perception）模块。在某些情况下，问题的解决依赖于基于规则的推理方法。相比之下，端到端自动驾驶系统的优势在于其整个处理流程是可微分的。这种设计允许通过反向传播算法在整个网络中传播误差信号，从而实现对模型的端到端优化。当系统遇到Badcase时，可以通过收集与问题场景相似的数据样本，并将这些样本纳入训练集中，以此来提升模型的泛化能力，有效解决特定问题场景下的性能下降问题。端到端方法的另一个显著优势在于其简化了问题诊断和解决流程。由于整个系统是通过单一的神经网络模型实现的，因此可以利用自动化技术来识别和定位模型中的薄弱环节，而无需人工逐一检查各个模块。这种方法不仅提高了问题解决的效率，还有助于减少人为规则引入的偏见和误差。端到端自动驾驶系统通过统一的模型框架处理从感知到决策的全过程，能够更有效地捕捉输入数据与输出决策之间的复杂关系。通过这种方式，系统能够自动学习并适应新的或未见过的情境，从而提高其在各种复杂环境中的表现。

2端到端自动驾驶技术的发展现状

2.1技术进步

近年来，随着深度学习技术的持续进步，端到端自动驾驶技术取得了显著的发展。端到端自动驾驶技术的起源可以追溯至1988年的ALVINN项目，该项目首次尝试使用神经网络来处理来自摄像头和激光测距仪的输入数据，并成功地生成了转向指令。这一开创性工作为后续的自动驾驶研究奠定了基础。Bojarski等研究者设计并实现了一个基于卷积神经网络（CNN）的端到端