目錄
1 規劃與控制 PNC
- 出問題的地方： 50%出現在PNC上，25%是硬件問題，25%是天氣問題；5%是感知。
- MPI: 多遠人工接管一次
- PNC:兩個難點：無保護左轉，擁堵式匯入
1.1 預測的兩種方式
- 怎樣看業界這麼解決對應的問題：看業界最知名的公司，看招聘崗位的技術要求
2 車輛預測![]()
2.1 車道模型
RNN對於序列化的數據，有較好的表示，缺點：並行化不夠
- 目前無人駕駛的瓶頸：1）算法上沒有達到最優；2）硬件上的穩定性還不夠。
2.2 數據pipiline
- 下面是google的wayma的一個數據流程
2.3 幾個流行的預測方式
3 行人預測
作者認爲，L4級別最核心的模塊，是PNC和感知模塊。
4 練習
