自动驾驶领域有哪些cornercase及解决方法?

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• 2024-09-29 15:42

自动驾驶领域面临的cornercase，无疑为安全驾驶带来挑战。实际路测中，各种意外情况层出不穷，以下列举部分case及其解决策略。

1. 运树车违规装载：车辆整体遮挡在树丛中，难以被识别。解决方法在于增强传感器的性能，提高对非标准物体的识别能力，以及优化路径规划算法，确保在复杂环境中的安全行驶。

2. 漂移的水泥墩：路政车使用铁链拖行水泥墩，转弯时铁链贴地难以检测。这要求自动驾驶系统具备更精准的障碍物检测能力，通过多重传感器融合提高判断准确率，确保在各种路况下安全避障。

3. 美国路上的鹿与国内的猫：野生动物和出人意料的宠物可能突然出现在路面上。系统需要训练深度学习模型，识别各种动物和物体，通过提前减速和路线调整，避免碰撞。

4. 路边跳跃的老大爷：横穿马路的行为增加安全隐患。引入行人检测算法，通过动态风险评估系统预测行人行为，提前采取避让措施。

5. 运车的车辆：车头朝向各异，增加了识别难度。采用更先进的物体识别技术，结合车辆特征库，优化车辆识别算法，确保正确识别。

6. 路中央开车门骂街的行人：这类行为虽少见，却能干扰自动驾驶系统。系统应具备对非预期行为的识别和适应能力，通过增加行为模式识别模块，减少误判。

7. 祖安人士故意别车：这类恶意行为要求系统具备更强的防御机制，通过监控车辆周围环境，及时发现并避开潜在威胁。

解决这些cornercase需要大量研发投入，包括算法优化、传感器升级、人工智能模型训练等。通过不断积累数据，完善风险预测与应对策略，自动驾驶技术将逐步克服这些挑战，实现更安全、可靠的驾驶体验。

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