机构名称：
¥ 1.0
自动驾驶汽车（也称为自动驾驶汽车（AV））最近由于革新运输和提高道路安全性而引起了极大的关注。Gupta等。 [25]引入了这些车辆取决于人工智能（AI）和深度学习，以自主的方式导航，感知其周围环境并做出驾驶决定。 本文献综述研究了在自动驾驶汽车领域采用AI的关键研究和进步。 我们研究了AV创新领域的历史背景，技术基础，挑战和潜在发展。 自主驾驶的概念吸引了人们多年的人们。 该领域的初步调查为自动驾驶汽车开发奠定了基础。 2000年代初期，DARPA的Dave（用于增强视觉增强的驾驶员协助）展示了使用摄像头和转向说明来训练模型进行自动驾驶的可能性。 这项工作标志着自动导航的端到端学习的开始。 自动驾驶车辆进化的基本要素是卷积神经网络（CNN）的应用。 这些先进的深度学习模型是为处理视觉信息而定制的，使其对于计算机视觉任务（包括对象检测，图像分类和细分）非常有价值。Gupta等。[25]引入了这些车辆取决于人工智能（AI）和深度学习，以自主的方式导航，感知其周围环境并做出驾驶决定。本文献综述研究了在自动驾驶汽车领域采用AI的关键研究和进步。我们研究了AV创新领域的历史背景，技术基础，挑战和潜在发展。自主驾驶的概念吸引了人们多年的人们。该领域的初步调查为自动驾驶汽车开发奠定了基础。2000年代初期，DARPA的Dave（用于增强视觉增强的驾驶员协助）展示了使用摄像头和转向说明来训练模型进行自动驾驶的可能性。这项工作标志着自动导航的端到端学习的开始。自动驾驶车辆进化的基本要素是卷积神经网络（CNN）的应用。这些先进的深度学习模型是为处理视觉信息而定制的，使其对于计算机视觉任务（包括对象检测，图像分类和细分）非常有价值。
使用人工智能的自动驾驶汽车
主要关键词
相关文件推荐
