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Enhancing Autonomous Vehicle Navigation Using Deep Learning-Based Scene Understanding

提升自动驾驶导航能力：基于深度学习的场景理解技术

摘要-为应对复杂环境下的自动驾驶导航，系统高度依赖场景理解的准确性。本研究提出一种基于深度学习的新方法，将目标识别、场景分割、运动预测与强化学习相结合以提升导航性能。该方法首先采用U-Net架构分解可行驶区域与障碍物实现场景分割，末端集成YOLO算法实现实时目标识别。通过长短期记忆网络(LSTM)，自动驾驶系统可预测移动物体的潜在行为。在路径规划中，RRT*算法被证明是最优的避碰方案。结论表明：基于深度Q学习的强化学习系统能提升实时导航性能，为动态决策与车辆控制场景提供优化框架。仿真与实验结果证实该技术使导航效率提升23%，碰撞频率降低41%，障碍物规避流程得到显著改善。其中U-Net架构的分割精度达到92.5%。

关键词——自动驾驶汽车、深度学习、目标检测、场景分割、U型网络。

一、导言

自动驾驶车辆将通过提升道路安全、消除交通拥堵和杜绝人为失误彻底改变运输行业[1]。尽管已取得重大进展，但在应对不可预测性、复杂性和动态环境方面仍存在巨大空白，这阻碍了自动驾驶技术的全面普及[2]。这些问题都源于车辆需要具备瞬时决策、危险预判、移动物体识别和卓越视觉能力。基于传感器融合和规则算法的传统方法构成了自动驾驶导航的基础方案，但难以适应环境变化和突发障碍。这些传统方法在面对复杂路况时常常失效，特别是在人口稠密的都市区——那里车辆密度高、行人穿行频繁、静止与移动物体数量庞大[3]。随着深度学习在计算机视觉领域与决策系统取得突破性进展，应对这些难题的新方法应运而生。

**深度学习模型与卷积神经网络（CNN）**具有显著兼容性的原因之一，在于它们在语义分割、目标识别乃至图像识别等多个领域都展现出卓越性能[4]。这使得自动驾驶系统能够利用这些模型快速分析海量视觉数据，以获取关键信息——包括行人位置与移动轨迹、其他车辆的位置与运动状态，以及交通信号灯状态。生死攸关的场景需要即时响应，因此决策必须既迅速又准确[5]。

这些技术进步对于自动驾驶至关重要。场景理解指的是对视觉输入进行解析，以识别前方道路上的表面、物体及其关联。场景理解被视为自主导航的关键要素。通过采用基于深度学习的物体识别与图像分割技术，自动驾驶车辆能够区分可行驶区域与非可行驶区域、检测移动交通标志并识别接近的动态障碍物，但仅靠场景理解无法确保导航过程的安全性[6]。要实现事故规避与未来事件规划，必须掌握对运动物体未来轨迹的预测能力。

运动预测有助于提升自动驾驶车辆的决策能力。通过预测动态物体的运动轨迹，自动驾驶系统能够规避危险状况并规划行驶路线[8]。长短期记忆网络等深度学习算法因能分析历史数据并预测未来轨迹而获得成功。这类预测对自动驾驶车辆路径规划算法至关重要，可确保车辆安全通过高度复杂或密集的交通场景[9]。例如，RRT*方法就是一种可用于路径规划并探测可行路径的标准算法。

然而，当与实时学习决策框架相结合时，它们的性能可能会得到更大提升。强化学习作为机器学习的一个分支，在提升决策能力方面已展现出显著成效。该技术进一步使自动驾驶车辆能够应对转向、制动和加速过程中的新场景与最优策略。深度Q学习则精准聚焦于单一应用方向：增强自动驾驶车辆在实时转向、制动、加速及环境因素考量方面的能力[10]。将基于深度学习的运动预测、强化学习与场景感知技术相结合，可能为人类在自动驾驶导航中面临的挑战提供长效解决方案。这项技术显著提升了自动驾驶车辆的环境感知能力，使其能够实时监测周边动态、预判潜在危险，并在车辆密度持续增长的动态复杂环境中实现精准导航——这种优势在交通状况瞬息万变的人口稠密城区显得尤为重要。

ii 文献综述

郭等人[11]对这项拟议研究如何专注于开发用于场景自主解析的深度学习技术进行了更广泛的讨论。他们将这类方法进