红豆姐姐的育儿日常
无人驾驶汽车行驶决策依赖计算机处理系统算法，常见算法各有特点，在不同场景发挥关键作用，保障安全高效行驶。
常见算法类型
- 深度学习算法：借助大量驾驶数据对深度神经网络进行训练，让汽车学会识别各类道路状况、交通标志和其他物体。例如卷积神经网络（CNN）可用于图像识别，准确识别道路、行人与车辆；循环神经网络（RNN）能处理序列数据，预测其他交通参与者的未来行为，为行驶决策提供依据。
- 强化学习算法：通过奖励机制让汽车在模拟环境中不断尝试不同驾驶策略，根据环境反馈的奖励信号调整决策。比如在复杂路口，系统不断尝试不同通过方式，若顺利通过且用时短、遵守规则就给予高奖励，逐步学习到最优通过策略。
- 决策树算法：依据不同条件进行判断和分支，形成决策树结构。例如根据当前车速、与前车距离、交通信号灯状态等条件进行决策，若车速较快且与前车距离近，就决策减速；若信号灯为红灯则决策停车。
这些算法并非独立工作，往往相互配合。深度学习负责感知环境，强化学习优化决策策略，决策树进行快速判断，共同实现无人驾驶汽车的行驶决策。