深度学习自动驾驶感知决策

深度学习自动驾驶感知决策

随着科技的不断发展，自动驾驶技术已经成为了当今最为热门的技术之一。在自动驾驶技术中，感知和决策是两个非常重要的环节。感知是通过传感器和摄像头等设备采集环境信息以及车辆自身状态信息，将其转化为数字信号处理的过程。而决策则是针对感知信息进行计算和判断，产生出最合理的驾驶策略。

在感知和决策之间，涉及到了卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的应用。CNN在感知过程中发挥了重要作用，对于高精度的感知而言必不可少。下面我们将介绍关于CNN在自动驾驶技术中的应用。

CNN在感知中的应用

1. 图像处理 在自动驾驶中，摄像头负责获取图像信息，以便进行自动感知和决策。CNN可以通过对图像信息的处理，提取出有关对象、地标、路标等信息，从而为之后的决策提供充分的数据支持。

代码示例：

class ConvNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ConvNet, self).__init__()
        self.layer1 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(32),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2))
        self.layer2 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2))
        self.layer3 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(128),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2))
        self.fc1 = nn.Linear(28*28*128, 512)
        self.fc2 = nn.Linear(512, 10)

    def forward(self