基于深度学习的电动汽车自动驾驶系统开发

1、项目简介

介绍深度学习技术在过去的数年中引领了人工智能发展的潮流，它可以对几乎任何从输入到输出的映射变换进行准确建模。在自主驾驶的各项关键技术包括感知、规划、决策等环节的实现中，深度学习都扮演着重要角色。以感知模块为例，构建深度神经网络，通过大量实景数据的学习训练，获得准确的对物体分类识别的能力，已经成为业内标准的解决方案。但是目前深度学习大多只是被独立的应用于一些模块/技术中，没有系统化的作用于自主驾驶系统，促进其整体性能提升，因此尚未发挥全部能力。本项目将提出和建立一种自主驾驶全过程的闭环深度学习机制：通过深度学习技术建立从环境感知到决策规划全过程的多层次关联，再通过采集的海量驾驶行为数据进行感知、规划、决策等关键技术的闭环训练，不断迭代优化自主驾驶系统性能。 项目主要研究基于深度学习的自动驾驶关键技术，建设自动驾驶感知、决策、规划等关键技术的核心算法和学习框架，通过深度学习训练获得不同场景下的车辆感知和控制优化策略，为自动驾驶开发提供数据和知识库支持，实现复杂环境感知与多源信息融合，建立高速工况下的实时行为决策和规划策略，最终实现3级自动驾驶系统的研发与道路测试。

2、企业需求

1、产业合作需求产品合作

2、国际化合作需求国际人才

3、京津冀合作需求人才需求

4、融资需求股权融资

5、其他需求高新认证

6、各级政府相关资金申报相关政策支持