自動駕駛系統的核心算法有哪些？

自動駕駛系統的核心算法包含計算機視覺算法、機器學習算法、控制算法等。計算機視覺算法能從圖像數據里提取關鍵特征，助力車輛“看清”周邊環境；機器學習算法可從海量數據中學習模式，為決策提供依據；控制算法則根據環境與決策結果，精準執行控制命令。這些核心算法相互協作、相輔相成，共同為自動駕駛的實現筑牢堅實根基 。

計算機視覺算法的核心步驟涵蓋圖像預處理、特征提取、目標檢測、目標跟蹤以及目標識別等。在圖像預處理階段，諸如灰度轉換、二值化、邊緣檢測等數學模型公式被運用，讓圖像變得更易于分析處理。通過特征提取，車輛能夠敏銳捕捉到環境中的關鍵信息。目標檢測與跟蹤則像精準的獵手，時刻鎖定周圍的目標物體，確保車輛對周邊動態了如指掌。

機器學習算法的流程包括數據預處理、特征選擇、模型訓練和模型評估等。標準化、歸一化、梯度下降等數學模型公式，使得數據能被高效處理。在大量數據中，機器學習算法猶如智慧的學者，從中挖掘出有價值的模式。這些模式為車輛的決策提供堅實依據，讓車輛在復雜路況下也能做出合理判斷。

控制算法主要有狀態估計、控制規劃、控制執行等步驟。卡爾曼濾波、動態規劃、PID控制等數學模型公式，幫助車輛依據環境信息和決策結果，精確執行控制命令。狀態估計能準確知曉車輛的實時狀態，控制規劃則為車輛規劃出最佳行駛路徑，控制執行確保車輛精準按照指令行駛。

自動駕駛系統的這些核心算法，在自動駕駛的過程中，從不同方面發揮著關鍵作用。它們分工明確又緊密協作，共同構建起自動駕駛的智能體系，讓車輛能夠在復雜多變的道路環境中，安全、高效地行駛。