自动驾驶训练模型（自动驾驶的驾驶模型）

今天给各位分享自动驾驶训练模型的知识，其中也会对自动驾驶的驾驶模型进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、谈一谈自动驾驶中的车辆运动学模型
• 2、自动驾驶算法有哪些?
• 3、Wayve的自动驾驶生成式世界模型:GAIA-1
• 4、当GPT遇到自动驾驶,毫末首发DriveGPT

谈一谈自动驾驶中的车辆运动学模型

1、最终得到的惯性坐标系下的单车运动学模型中，车辆状态量包括速度、方向、加速度和偏航角。模型假设后轮转向控制仅影响前轮，从而简化为前轮平均转向角。四轮模型则进一步简化为两前轮平均转向角，与单车模型保持一致。阿克曼转向几何则通过调整内外轮转向角，确保车辆顺畅转弯。

2、运动学模型和动力学模型在自动驾驶车辆控制中扮演着关键角色，它们各自关注的焦点和复杂度不同。运动学模型主要关注车辆的路径规划与速度控制，通过后轮速度等输入量来预测和控制车辆运动。

3、控制模型的建立（以运动学为例）MPC，即模型预测控制，其核心在于模型。车辆模型主要分为动力学模型和运动学模型。在Autoware框架中，MPC算法主要运用三种控制模型。在低速场景中，运动学模型即可满足要求，因此本文以运动学模型为基础介绍MPC算法的实现流程。

4、自动驾驶运动规划（Motion Planning）是将自动驾驶车辆从当前位置导航到目的地的方法，它需在遵循道路交通规则的前提下解决复杂多变的场景。运动规划过程需满足多种约束条件，包括车辆运动学约束、静态障碍物约束、动态障碍物约束和道路交通规则约束。

5、首先，车辆运动学模型的推导可以参考我的另一篇博客，详细内容请参阅 Coursera self-driving car Part1 Final Project——自动驾驶轨迹跟踪之MPC模型预测控制原理推导及Python实现 1小节。这里，我们关注的是后轮车速v，以及在大地坐标系中的位置坐标x，y和方向角φ。

自动驾驶算法有哪些?

自动驾驶算法主要包括以下几类：车辆与路端设备感知算法：这类算法主要用于自动驾驶车辆对周围环境的感知，包括车辆、行人、交通标志等的识别和跟踪。例如，通过摄像头、雷达、激光雷达等传感器获取的数据，利用深度学习等技术进行目标检测和识别。

自动驾驶中的车辆与路端设备感知算法综述，论文题为《Towards Vehicle-to-everything Autonomous Driving： A Survey on Collaborative Perception》。 多模态融合感知在自动驾驶中的应用，论文题为《Multi-modal Sensor Fusion for Auto Driving Perception： A Survey》。

**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。

Hector算法是移动机器人建图的关键技术，其核心在于激光点与地图的扫描匹配。以下是关于Hector算法的详细解析：基本原理：Hector算法通过将新扫描的激光数据与现有的地图进行对比，利用高斯牛顿法求解最优解，实现激光点在栅格地图中的映射。

自动驾驶系统的路径规划算法是关键技术，它分为两个关键阶段：全球路径生成和局部路径优化。全球路径通常基于GPS和地图数据，而局部路径则需要避免碰撞，解决的是 NP 难问题，搜索效率受节点数量影响。尽管AD系统其他部分研究深入，但路径规划仍是难点。

Wayve的自动驾驶生成式世界模型:GAIA-1

近期，英国自动驾驶创业公司Wayve发布了一款名为LINGO-1的自动驾驶具身智能解释器，其设计意图在于替代之前的GAIA-1模型。GAIA-1，即“Generative AI for Autonomy”，是一种生成世界模型，它通过视频、文本和动作输入，生成真实驾驶场景，并对车辆行为和场景特征进行精细控制。

GAIA-1是一种创新的自主生成式人工智能模型，旨在利用视频、文本和动作输入创建逼真的驾驶视频。它能输出对自我车辆行为的细致控制以及场景特征，使其成为研究、模拟和培训的理想选择。GAIA-1的推出为自动驾驶领域的研发创新打开了新天地，体现了AI系统理解并再现世界规则与行为的能力。

Wayve自2017年成立以来，推出了GAIA-LINGO-2两大自动驾驶大模型，主打端到端策略。毫末智行，同样聚焦端到端布局，通过自监督感知大模型、自监督认知大模型的构建，开始了端到端的训练探索。引入大模型后，自动驾驶的解题思路发生根本性改变。

对于长尾场景，Wayve给出的一个解决方法是GAIA-1，一个为智能驾驶打造的生成式世界模型。 GAIA-1架构 GAIA-1首先是一个多模态生成模型，利用视频、文本和动作输入，生成逼真的驾驶场景视频。它能够对车辆的行为和其他基本场景特征，进行细粒度控制。无论是改变车辆的行为，还是修改整体场景，模型都能完成。

当GPT遇到自动驾驶,毫末首发DriveGPT

1、月11日，在第八届毫末AIDAY上，毫末CEO顾维灏正式发布了基于GPT技术的DriveGPT，中文名雪湖·海若。 DriveGPT能做到什么？又是如何构建的？顾维灏在AIDAY上都做了详细解读。此外，AIDAY还展示了毫末自动驾驶数据体系MANA的升级情况，主要是其在视觉感知能力上的进展。

2、毫末判断，DriveGPT雪湖·海若还将在城市NOH、智能陪练、驾驶捷径推荐、脱困场景中得到应用，最终目标是要实现端到端自动驾驶毫末在AIDAY上宣布，DriveGPT雪湖·海若将在即将量产上市的新摩卡DHT-PHEV首发。超级充电站刚讨论过GPT上车没几天，就有厂商带来新进展。

3、当GPT遇到自动驾驶，毫末首发DriveGPT月11日，在第八届毫末AIDAY上，毫末CEO顾维灏正式发布了基于GPT技术的DriveGPT，中文名雪湖·海若。DriveGPT能做到什么？又是如何构建的？顾维灏在AIDAY上都做了详细解读。

4、在实现过程上，DriveGPT雪湖·海若首先在预训练阶段通过引入量产驾驶数据，训练初始模型，再通过引入驾驶接管Clips数据完成反馈模型（Reward Model）的训练，然后再通过强化学习的方式，使用反馈模型去不断优化迭代初始模型，形成对自动驾驶认知决策模型的持续优化。

5、DriveGPT雪湖·海若的底层模型采用GPT（Generative Pre-trained Transformer）生成式预训练大模型，与ChatGPT使用自然语言进行输入与输出不同，DriveGPT输入是感知融合后的文本序列，输出是自动驾驶场景文本序列。1 毫末宣布DriveGPT雪湖·海若首发车型是新摩卡DHT-PHEV，即将量产上市。

6、易车讯 日前，我们从官方渠道获悉，在第八届HAOMO AI DAY上，毫末智行发布自动驾驶生成式大模型DriveGPT，中文名雪湖·海若。生态方面，毫末官宣取得3个主机厂定点合同，商业化迎来跃升一步；同时毫末推出的中国首个重感知、不依赖高精地图的城市NOH即将量产上车，最先落地北京、上海、保定等城市。

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