引自總結於：1.感知：收集環境資訊，如道路標誌，標記，定位，障礙物的位置，速度以及可能行為，可行駛區域，交通規則等。（主要通過雷射雷達[能夠實時的建立起周圍環境的3維地圖稱為點雲圖]和相機等）
為了更好理解點雲圖，對點雲資料進行處理，包括分割和定位。分割將點雲圖中離散的點聚類成若干個整體，分類則是區分出這些整體屬於哪乙個類別（比如說行人，車輛以及障礙物）。
其中分割演算法：**知乎：最全綜述 | 影象分割演算法
分割出來的目標需要被正確的分類，常採用svm和聚類。svm
聚類在無人駕駛系統中，通常使用影象視覺來完成道路的檢測和道路上目標的檢測。包括：車道線檢測，可行駛區域檢測，路標檢測：其他車輛檢測，行人檢測，交通標誌和訊號檢測等。
1.車道線檢測：車道線檢測資料集及對應**實現
傳統方法：
(1)識別出車道線線，對於彎曲的車道線計算其曲率。
(2)確定車本身在車道線的位置。
端到端方法：直接擬合車道線引數（擬合曲線每一項所對應的係數）。
端到端最小二乘擬合-魯汶大學
基於例項分割的端到端檢測模型
2.可行駛區域檢測：場景分割
3.路標檢測（交通參與者檢測，分類）
（1）以rcnn為代表的基於region proposal的深度學習目標檢測演算法（rcnn，spp-net，fast-rcnn，faster-rcnn等）；
（2）以yolo為代表的基於回歸方法的深度學習目標檢測演算法（yolo，ssd等）。
2.定位
（1）gps+慣性導航定位方法；
（2）地圖輔助類定位方法,包括同步定位與地圖構建(slam)；
3.規劃
包括：任務規劃（路徑規劃-路網圖），行為規劃（決策制定-動作狀態）和動作規劃（基於目的動作處理）。
4.控制
任務：實現既定的動作。
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