嵌入路網(wǎng)圖模型的自動駕駛場景描述語言

摘要： 深度學習的快速發(fā)展帶動著自動駕駛技術(shù)的迅速進步.深度學習感知模型在識別準確率逐步提升的同時,也存在魯棒性和可靠性不足等隱患,需要在大量場景下進行充分測試以確保達到可接受的安全標準.基于場景的仿真測試是自動駕駛技術(shù)的核心和關(guān)鍵,如何描述和生成多樣化仿真測試場景是需要解決的關(guān)鍵問題之一.場景描述語言能夠描述自動駕駛場景并在虛擬環(huán)境中實例化場景獲取仿真數(shù)據(jù),但現(xiàn)有的場景描述語言大都缺...