简介：摘要：本文探讨了深度学习在无人车辆感知与决策系统优化中的关键作用。首先介绍了深度学习在无人车辆感知领域的应用，特别是在视觉、雷达和激光雷达等传感器数据处理中卷积神经网络和循环神经网络的有效性。其次，深入研究了深度学习在无人车辆决策中的关键技术，包括路径规划、交通场景理解和驾驶策略生成。针对感知与决策系统的集成，提出了一种有效的融合方法，旨在提高无人车在复杂交通环境中的适应性和鲁棒性。通过实验证实了该方法在真实道路场景中的性能，展示了其在提高车辆感知准确性和决策效果方面的优势。
基于深度学习的无人车辆感知与决策系统优化
