我正在学校开发自动驾驶汽车系统，我正在努力寻找谷歌或特斯拉等人使用的流行/广泛使用的避障算法/技术。
我已经阅读过有关错误算法，潜在字段算法和VFH算法的内容，但我无法弄清楚它们是否真的在行业中使用过，或者它们只是因为这么简单而受欢迎。 / p>
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是的你是对的 - 他们很受欢迎。我是一名自动驾驶汽车工程师，到目前为止还没有使用这些算法。实际上它不再是algos了
外行语言：自主车辆需要足够通用，而且通用算法不足以满足道路上的实际情况。
您可能想知道自动驾驶在空中和海上车辆中已经在实践中，而不是在陆地上。因为陆地上的实时场景非常复杂。例如，不同类型的交通标志，驾驶行为，天气和亮度条件。这需要机器学习和图像处理。
需要图像处理和增强来训练车辆在这种情况下表现得像人类一样。
机器只是从以前的经验中学习并以类似的方式行事。
答案 1 :(得分：0)
构建自动驾驶汽车最流行的技术之一是使用深度强化学习算法（例如 DQN、Rainbow、DDPG、PPO 等）。 DRL 算法的优点是您不必指定或描述车辆在其环境中的行为。 DRL 的目标是为车辆代理找到最佳行为。要查看有关自动驾驶汽车算法的更多信息，请在此处查看我的存储库：
https://github.com/kochlisGit/autonomous-vehicles-deep-reinforcement-learning