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文件名称:智能网联汽车故障诊断技术 课件 第三章、智能驾驶决策、控制与执行.pptx
文件大小:21.81 MB
总页数:116 页
更新时间:2025-07-09
总字数:约1.15千字
文档摘要
;;;;;;;;;;;图像识别与感知增强原理为:卷积神经网络(CNN)通过卷积层、池化层、全连接层等结构,逐层抽象图像中的特征,如边缘、纹理、形状等,最终实现对目标对象的分类与定位。其权值共享与局部连接的特性,使得CNN在处理图像数据时具有高效性与准确性。在智能网联汽车中,CNN被广泛应用于道路、车辆、行人及交通标志的检测与识别,提高了自动驾驶系统的环境感知能力。;深度强化学习(DRL)结合了深度学习的特征提取能力与强化学习的决策优化能力。通过模拟环境中的试错学习,DRL模型能够不断优化其行为策略,以最大化累积奖励为目标。在自动驾驶领域,DRL被用于训练车辆在不同交通场景下的行驶策略,如路径规