基于人工智能的智能网联汽车感知及决策系统设计与评估

本文针对智能网联汽车系统中人工智能技术的应用展开研究,提出一种基于深度学习和强化学习的智能决策系统设计方 案。该方案包括环境感知、路径规划、行为决策 3 个核心模块,通过多传感器融合和端到端学习实现了复杂场景下的自主驾驶能 力。文章详细阐述系统的设计过程、关键算法及其在真实道路环境中的测试评估结果。实验表明,该系统在城市道路、高速公路 等多种场景下均表现出良好的感知精度、决策可靠性和控制稳定性,为智能网联汽车的发展提供新的技术方案。