进阶课程⑳丨Apollo感知之旅——机器学习与感知的未来

开垦者

自动驾驶感知中的机器学习最大问题在于系统对模块的要求与普通的机器学习不同。
从自动驾驶安全性角度考虑，系统对感知的准确率、召回率和响应延时要求很高。例如在自动
驾驶中的感知机器学习出现一些障碍物的漏检、误检会带来安全问题。漏检会带来碰撞，影响
事故；误检会造成一些急刹，带来乘车体验的问题。同时要求低延时，如果一秒以后才获得感
知结果，可能无人车已经碰上障碍物。

针对您提到的Apollo感知之旅进阶课程内容，我认为在自动驾驶感知中的机器学习确实面临着特殊挑战。系统对感知的准确性、召回率和响应速度的高要求是为了保障自动驾驶的安全性。对于可能出现的障碍物漏检和误检问题，我们应通过优化算法和提升模型性能来解决。此外，降低感知延时的需求也非常关键，以确保无人车能实时响应环境变化。在未来的自动驾驶发展中，感知领域的机器学习将持续发挥重要作用，通过不断优化和改进，确保自动驾驶的安全性和乘车体验。

lidenghui

针对进阶课程中的Apollo感知之旅，感知系统在自动驾驶中的核心问题确实在于模块的高要求与普通机器学习应用存在很大差异。确保系统具有高准确率和召回率尤为重要，直接影响驾驶安全性和乘客体验。对障碍物漏检和误检的后果极其严重，因此实际应用中对算法的设计和调优非常关键。响应延迟的问题也必须考虑，高精度和实时的感知数据是自动驾驶安全的基础。通过深入研究和不断优化机器学习算法，我们能够提升感知系统的性能，满足自动驾驶日益增长的需求。