自动驾驶需要学哪些算法

简述信息一览：

• 1、聊聊自动驾驶中两种AI大模型GPT算法
• 2、自动驾驶路径规划几大常用算法对比分析
• 3、自动驾驶算法工程师需要的技能

聊聊自动驾驶中两种AI大模型GPT算法

1、自动驾驶领域的AI大模型，特别是GPT算法，正日益受到关注。这些模型主要用于数据生成和场景分析表达，旨在直接从原始感知数据生成车载控制指令，以实现自动驾驶。自动驾驶控制器设计通常涉及局部感知方法和端到端学习方法。

2、从事机器翻译的技术人员通过GPT模型的训练可以改善翻译的准确性并提高生产力。同时，GPT也可以根据文本自动生成高质量的文章或评论。比如说，可以基于一篇文章或博客的主题获得一篇与其主题相关的文章，并且让其语境和风格与原文非常相似。

3、把Token输入到模型，输出就是下一个字词的概率，这种概率分布体现的是语言中的知识和逻辑，大模型在输出下一个字词时就是根据语言知识和逻辑进行推理的结果，就像根据一部******的复杂线索来推理凶手是谁。

4、和ChatGPT在AIGC（AI-GeneratedContent，人工智能生成内容）领域一样具备颠覆性的事情正在发生。在本周的在第八届毫末AIDAY上，毫末智行发布了首个应用GPT模型和技术逻辑的自动驾驶算法模型DriveGPT，并正式官宣中文名为“雪湖·海若”。

自动驾驶路径规划几大常用算法对***析

1、**Dijkstra算法**：由Edsger W. Dijkstra于1956年提出，用于寻找图形中节点间的最短路径。通过贪心策略，每次选择距离起点最近且未访问过的节点进行扩展。优点是如果最优路径存在，一定能找到。缺点是计算效率较低，可能适用于负边权重图。

2、横向规划：优化轨迹形状，确保车辆能够沿着最优路径平稳行驶。纵向规划：涉及速度分配，通过求解QP问题等方法，确保车辆能够遵循交通规则和安全距离要求，同时实现高效行驶。

3、路径规划算法可分为四大类：基于***样的算法（如 PRM、RRT）、基于搜索的算法（如 A*、D*）、基于插值拟合的轨迹生成算法（如 β样条曲线）、以及用于局部路径规划的最优控制算法（如 MPC）。本文将按照上述顺序逐一讲解。

4、首先，Dijkstra算法***用贪心策略，通过每次选择与当前节点距离最近的子节点，逐步逼近最短路径。A*算法则结合了贪心和启发式搜索，利用目标点的估计距离，优化搜索过程，f值等于实际距离加估计距离。D*算法作为反向增量式搜索，从目标点出发，遇到障碍时根据已有信息动态规划。

5、路径规划常用的几种算法主要包括以下几种：Dijkstra算法：特点：***用贪心策略，通过每次选择与当前节点距离最近的子节点，逐步逼近最短路径。适用场景：适用于全局路径规划，基于预先获取的完整环境信息。A*算法：特点：结合了贪心和启发式搜索，利用目标点的估计距离优化搜索过程，f值等于实际距离加估计距离。

自动驾驶算法工程师需要的技能

自动驾驶算法工程师需要具备以下技能： 数学基础：需要掌握高等数学、线性代数、概率论等数学知识，以便于理解自动驾驶算法的原理和实现。 编程技能：需要掌握Python、C++等编程语言，熟悉Linux操作系统和相关工具，能够进行算法的编写、调试和优化。

自动驾驶算法工程师需要掌握一系列专业知识，其中计算机科学、电子工程、通信工程以及数学是主要的学习方向。这些专业都涉及到复杂的理论与实践，能够为工程师提供解决实际问题的工具和方法。算法是一种解决问题的逻辑步骤，算法工程师的任务就是设计和实现这些步骤，确保它们能在特定时间内给出正确的输出结果。

计算机视觉 计算机视觉是一种将计算机科学与图像处理、模式识别和机器学习相结合的领域。算法工程师需要掌握图像处理和计算机视觉的基本概念和算法，如边缘检测、特征提取、物体识别和目标跟踪等。这些技术可以在自动驾驶、医疗诊断和安防应用中得到广泛的应用。

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