CHINASAE生成式人工智能在自动驾驶中的应中智能驾驶白皮书（一)D
编与委员会主编陆丽俐(中国汽车工程学会副秘书长)熊璐（同济大学教授)胡笳(同济大学教授)黄岩军（同济大学教授）编姿(按拼音排序)边有钢（湖南大学教授)陈志军（武汉理工大学教授)封硕（清华大学副教授）龚思远（长安大学教授）高铭(湖南大学副研究员)何忱远(江苏大学教授)陆秋婧（清华大学助理研究员)李国法(重庆大学教授)李昕怡（长安大学讲师)任秉韬（北京航空航天大学副教授)王浩然（同济大学副教授)吴霞（长安大学副教授)许男(吉林大学教授)徐少兵（清华大学副教授于会龙（北京理工大学教授)庄伟超（东南大学副教授主要执笔人余长剑何林轩闫博张苏男童非凡蒋晨王子豪曾利王忻歆张一鸣张聪颖王霞张洲宇杨贺丁毓琨曾露尹佳凯张舒文冷姚罗鹏冯进培杨金松
目录Contents第1章引言与背景1.1引言1.2背景111.2.1汽车和自动驾驶技术的发展1.2.2自动驾驶技术面临的挑战和限制1.23人工智能的发展和大模型的爆发1.2.4GAI有望带动新-轮技术创新周期第2章研究现状分析000002.1自动驾驶的发展需求12.1.1拟人化的自动驾驶2.1.2个性化的自动驾驶吕二四2.1.3可进化的自动驾驶2.2GAI技术概述12.2.1GAI发展简述12.2.2GAI的技术特性1:可解释性2.2.3GAI的技术特性2:泛化性2.24GAI的技术特性3:学习性2.3GAI与自动驾驶的关联度分析
第3章技术与应用趋势研判3.1数据平台3.1.1面向自动驾驶的GAI底层数据形式与标准化3.1.2GAI可助力大规模驾驶场号自动标注与数据挖掘3.1.3针对多源数据底层的统一输入编码维度分析314针对多样化下游仟务的数据平台接口与微调方法3.2认知强化321GA可增强未知、开放目标的驾驶场景鸟瞰感知3.2.2GAI可适配长短时空尺度的且身级驾驶场县理解3.3决策规划3,.3.1面向GAI的决策规划整体概述3.3.2面向一般场暑的决策规划学习性的研究88122888893.3.4面向长尾场景的决策规划泛化性研究3.3.5GAI赋能决策规划系统的产品案例分析3.4人机共驾3.4.1强化学习在驾驶决策中的应用3.42基干强化学习的智能车人机共融应用3.5智能底盘3.5.1底盘数字变生3.5.2全牛命周期质量管理3.5.3全地形识别与轮地接触状态感知
3.6自动驾驶测试3.6.1基于GAI综合评估特性的关键测试场景识别3.6.2基于GAI数据泛化与精细化特性的测试场暑数据库重构3.7车联网通信114心3.7.1车联网亭米波通信技术面临的挑战3.7.2车联网毫米波通信感知一体化系统设计及挑书3.7.4GAI在车联网高米波通信感知一体化方面的应用3.8特种环境3.8.2井工无人矿车三维决策方法3.8.3GAI加强露天矿山场景生成真实度3.8.4GA助力露天矿山拟人化综合调度3.9特种车辆3.9.1基干GAI车辆造型设计3.9.2基干GAI的特种车辆环境理解3.9.3GAI认知强化的特种车辆多车协同对抗3.9.4基于GA|泛化的特种车辆测试与评估第4章总结与建议4.1观点总结1444.2发展建议145参考文献
生成式人工智能在自动驾驶中的应用第1章引言与背景1.1.口近年来,自动驾驶技术的迅速发展引起了全球范围内的广泛关注和讨论。作为未来交通运输领域的核心技术之一，自动驾驶不仅能够提升交通效率、减少交通事故，还能为实现智慧城市、绿色交通等目标提供强有力的技术支撑。然而，实现这一技术的规模商业化应用仍面临诸多挑战。生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence,GAI)作为新兴技术,正在为自动驾驶领域注入新的动力，提供创新性解决方案。1)第一章:引言与背景。总结了白动驾驰、人T智能以及GA的发展现状。2）第二章:研究现状分析。分析了当前自动驾驶面临的主要挑战和发展需求。然后对GAI技术进行概述,包括其发展历程、技术原理、分类以及发展趋势。重点探讨GAI的可解释性、泛化性和学习性等关键技术特性,并分析这些特性如何赋能自动驾驶,提高自动驾驶系统的性能和安全性。3）第三章:技术与应用趋势研判。深入探讨GAI在白动驾种中的具体应用和趋势。从数据平台、认知强化、决策规划、人机共驾智能底盘轮胎、白动驾驶测试、车联网通信以及特种环境和特种车辆等多个方面,分析GAI如何助力自动驾驶技术的创新和进步。每个方面都将结合具体的技术和应用案例,展示GAI在自动驾驶中的实际应用效果和潜在价值。...
