超级解密：无人驾驶是如何炼成的( 三 )
大脑是关键 ， 前面的地图、耳目再厉害 ， 也得需要有个厉害的大脑才能真正用起来 。 具体来说就是各种各样的算法 ， 这一部分涉及到很多具体的专业知识 ， 可以细读《智能驾驶技术：路径规划与导航控制》 ， 这里只提一提其中有两个的问题我觉得十分有趣 。
第一个问题就是如何训练 。 无人驾驶依赖人工智能技术 ， 会从各种机器学习、深度学习、深度强化学习的模型中挑选 。 要使用这些模型 ， 都有一个必经环节 ， 那就是训练 ， 而训练是需要试错的 。
读过我写的那本《机器学习算法的数学解析与Python实现》的同学都知道 ， 训练的过程就是不断减少错误的过程 ， 这在别的地方没有问题 ， 但是在无人驾驶这里问题就复杂了 ， 应该没谁希望哪天街上会突然出现一辆发了疯一样的无人驾驶汽车 ， 就算你告诉我模型训练都有这么个过程也不行 。
那这个问题是怎么解决的呢？用仿真环境 ， 无人驾驶是在仿真环境中不断学习进化 ， 等训练成了真正意义上的“老司机”才能真正开车上路 。
第二个问题叫乘坐体验 ， 这是个很有意思的问题 。 我们都知道 ， 开车不仅仅要考虑开车 ， 还要考虑乘车 。 有一种车技烂 ， 不是把车开到河里去 ， 而是开车能把自己给开晕车了 ， 不过 ， 这个问题归为驾驶问题当然可以 ， 不归为驾驶问题当然也可以 。
无人驾驶是把这个问题纳入了考虑 ， 首先就需要考虑另一个问题：如何形式化的问题 。 乘坐体验是一种感受 ， 非常主观 ， 但要使用数学工具解决这个问题 ， 首先就必须要将问题形式化 。 这个问题简单来说 ， 就是我们人的主观体验 ， 真的可以用莫得感情的数学公式来表达吗？
无人驾驶的研究者回答是：可以的 。 譬如说刹车 ， 遇到突发情况当然要刹车 ， 但如果刹车太硬太急 ， 乘客又会很容易觉得恶心 。 这是一对矛盾 ， 而这对矛盾完全可以用数学公式来描述 ， 再进而找到最优解 。
具体的内容还有很多 ， 相关数学公式和介绍可以阅读《智能驾驶技术：路径规划与导航控制》的“基于车辆约束的最优轨迹” 。
关于作者：莫凡 ， 网名木羊同学 。 娱乐向机器学习解说选手 ， 《机器学习算法的数学解析与Python实现》作者 ， 前沿技术发展观潮者 ， 擅长高冷技术的“白菜化”解说 ， 微信公众号“睡前机器学习” ， 个人知乎号“木羊” 。
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延伸阅读《智能驾驶技术：路径规划与导航控制》
推荐语：承担两期中车时代电动智能客车“智能驾驶决策控制系统”开发任务 ， 获批湖南省颁发的第一辆智能驾驶公交车牌照的精心之作！基于实例 ， 深度介绍了智能驾驶的整套流程 ， 并提供完整的仿真系统搭建建议 。
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延伸阅读《机器学习算法的数学解析与Python实现》
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