數據預處理與特征工程
在自動駕駛系統中，數據是驅動決策的核心。從傳感器（如攝像頭、激光雷達、毫米波雷達）收集的原始數據通常包含噪聲、缺失值和異常值，需要進行系統的預處理。Python的pandas庫提供了強大的數據處理能力，而scikit-learn則支持特征提取與轉換。
示例：激光雷達點云數據預處理
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler# 假設加載點云數據為DataFrame格式
def preprocess_lidar_data(df):# 去除無效點（如距離為0或超出傳感器范圍）df = df[(df['range'] > 0) & (df['range'] < 150)]# 處理缺失值，使用中位數填充df.fillna(df.median(), inplace=True)# 標準化坐標系scaler = StandardScaler()df[['x', 'y', 'z']] = scaler.fit_transform(df[['x', 'y', 'z']])return df
時間序列特征構建
自動駕駛場景中的時間連續性至關重要。通過滑動窗口或光流法，可將連續幀數據轉化為時空特征。例如，計算目標物體的速度和加速度：
def compute_velocity_features(df, time_col='timestamp', coords=['x', 'y']):df = df.sort_values(by=time_col)df['delta_time'] = df[time_col].diff().fillna(0)for coord in coords:df[f'{coord}_speed'] = df[coord].diff() / df['delta_time']df[f'{coord}_accel'] = df[f'{coord}_speed'].diff() / df['delta_time']return df.dropna()
目標檢測與跟蹤
基于YOLOv5的實時目標檢測
YOLO系列算法因其高效性成為自動駕駛目標檢測的主流選擇。Python通過PyTorch實現輕量化部署：
import torch
from torchvision import transforms# 加載預訓練模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')# 圖像預處理管道
preprocess = transforms.Compose([transforms.Resize((640, 640)),transforms.ToTensor(),
])def detect_objects(image):input_tensor = preprocess(image).unsqueeze(0)results = model(input_tensor)return results.xyxy[0] # 返回邊界框坐標
Kalman濾波器實現目標跟蹤
對于連續幀中的目標跟蹤，Kalman濾波器能有效平滑軌跡：
from filterpy.kalman import KalmanFilterkf = KalmanFilter(dim_x=4, dim_z=2)
kf.x = np.array([0, 0, 0, 0]) # 初始狀態 [x, y, vx, vy]
kf.F = np.array([[1, 0, 1, 0],[0, 1, 0, 1],[0, 0, 1, 0],[0, 0, 0, 1]])
kf.H = np.array([[1, 0, 0, 0],[0, 1, 0, 0]])
kf.P *= 1000 # 初始協方差def update_track(z):kf.predict()kf.update(z)return kf.x[:2] # 返回修正后的位置
路徑規劃與決策控制
基于A*算法的全局路徑規劃
在已知地圖中，A*算法可計算最優行駛路徑。Python的networkx庫簡化了圖搜索實現：
import networkx as nxdef astar_path(graph, start, goal):return nx.astar_path(graph, start, goal)# 示例：網格化地圖建模
G = nx.grid_2d_graph(10, 10)
path = astar_path(G, (0, 0), (9, 9))
print("Optimal Path:", path)
動態避障的局部規劃（RRT*）
快速擴展隨機樹（RRT*）適用于未知環境下的實時避障：
from rrt_star import RRTStar# 定義障礙物區域和車輛動力學約束
obstacles = [(3, 3, 5, 5), (7, 7, 8, 8)]
rrt = RRTStar(start=(0, 0), goal=(10, 10), obstacles=obstacles)# 生成路徑
path = rrt.plan()
print("RRT* Path:", path)
行為預測與風險評估
基于LSTM的駕駛行為預測
長短期記憶網絡（LSTM）可建模駕駛員或周圍車輛的歷史軌跡，預測未來行為：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense# 構建模型
model = Sequential([LSTM(32, input_shape=(10, 2)), # 輸入10個時間步的二維坐標Dense(64, activation='relu'),Dense(2) # 輸出預測坐標
])
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')# 訓練數據格式：[樣本數，時間步，特征]
X_train = np.random.rand(1000, 10, 2)
y_train = np.random.rand(1000, 2)
model.fit(X_train, y_train, epochs=20)
風險評估模型
通過計算碰撞時間（TTC）和安全距離，評估潛在危險：
def calculate_ttc(obj1, obj2, velocity1, velocity2):relative_vel = np.linalg.norm(velocity1 - velocity2)distance = np.linalg.norm(obj1[:2] - obj2[:2])return distance / relative_vel if relative_vel > 0 else float('inf')
傳感器融合與多模態學習
卡爾曼濾波融合IMU與GPS數據
不同傳感器的數據融合可提升定位精度：
from filterpy.kalman import KalmanFilter# IMU提供角速度，GPS提供位置
kf = KalmanFilter(dim_x=4, dim_z=2)
kf.x = np.array([0, 0, 0.1, 0.1]) # 初始狀態 [lat, lon, vel_lat, vel_lon]
kf.F = np.array([[1, 0, 1, 0],[0, 1, 0, 1],[0, 0, 1, 0],[0, 0, 0, 1]])
kf.H = np.array([[1, 0, 0, 0],[0, 1, 0, 0]])
kf.R = np.eye(2) * 0.1**2 # GPS噪聲
kf.Q = np.eye(4) * 0.01**2 # 過程噪聲def fuse_sensors(gps_measurement):kf.predict()kf.update(gps_measurement)return kf.x[:2]
多模態深度學習模型
結合攝像頭圖像與激光雷達點云，提升感知魯棒性：
import torch.nn as nnclass MultiModalNet(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.cnn = nn.Sequential(nn.Conv2d(3, 16, 3),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(2))self.pointnet = nn.Sequential(nn.Linear(3, 64),nn.ReLU(),nn.Linear(64, 128))self.fc = nn.Linear(128 + 16*8*8, 3) # 假設圖像分辨率為32x32def forward(self, image, point_cloud):image_feat = self.cnn(image).view(-1)point_feat = self.pointnet(point_cloud)combined = torch.cat((image_feat, point_feat), dim=1)return self.fc(combined)
仿真測試與模型部署
Carla模擬器集成Python腳本
在虛擬環境中驗證算法有效性：
import carlaclient = carla.Client('localhost', 2000)
client.set_timeout(10.0)
world = client.get_world()# 控制車輛直線行駛
vehicle = world.get_actors()[0]
vehicle.apply_control(carla.VehicleControl(throttle=0.5))
ONNX格式模型輕量化部署
將PyTorch模型轉換為ONNX格式，適配車載邊緣設備：
import torch
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx")
倫理與系統魯棒性設計
對抗攻擊防御策略
在關鍵任務系統中，需防范惡意攻擊對模型的干擾：
from art.attacks import FastGradientMethod
from art.estimators.classification import PyTorchClassifier# 定義對抗攻擊
attack = FastGradientMethod(estimator=PyTorchClassifier(model), eps=0.1)
perturbed_image = attack.generate(x=test_image)
)
