基于持续学习的无人驾驶：感学算一体化的感知智能方案

随着人工智能技术的不断发展，无人驾驶技术成为了近年来备受瞩目的研究领域。然而，当前无人系统感知面临的‘三个爆炸和一个不足’问题，即感知精度亟待提高、感知范围亟待扩展、感知场景亟待丰富、感知耗时亟待缩短，成为了无人驾驶技术发展的瓶颈。

为了解决这些关键问题，张燕咏教授提出了一种基于持续学习的感学算一体化的感知智能方案。该方案将感知、学习和推理三个环节有机地结合起来，实现了无人驾驶系统的智能化。

感知方面

张燕咏教授指出，当前无人驾驶系统感知精度亟待提高的主要原因在于缺乏真实场景下的标注数据。为了解决这一问题，她提出了一种基于持续学习的感知算法。该算法通过不断地与环境互动，收集感知数据并进行标注，从而逐步提高感知精度。此外，该算法还采用了多传感器融合的方法，实现了感知范围的扩展和场景的丰富。

学习方面

张燕咏教授提出了一种基于多学习器的学习算法。该算法通过将多个学习器结合起来，实现了对复杂场景的有效学习。此外，该算法还采用了增量学习的方法，实现了对新场景的快速适应。

推理方面

张燕咏教授提出了一种基于深度学习的推理算法。该算法通过将深度学习模型与传统推理方法相结合，实现了对复杂场景的高效推理。

最新研究成果

最新的研究成果表明，基于持续学习的感学算一体化的感知智能方案可以显著提高无人驾驶系统的感知精度、感知范围、感知场景和感知耗时。同时，该方案还可以提高无人驾驶系统的自适应性和鲁棒性，从而实现更加稳定和可靠的自动驾驶。

总结

基于持续学习的无人驾驶技术是未来无人驾驶技术发展的重要方向。张燕咏教授的感学算一体化的感知智能方案为无人驾驶技术的研究和应用提供了新思路和新方法，有望在未来的实践中发挥重要作用。

报告人简介

张燕咏，教授，博士生导师，人工智能研究院资深研究员，IEEE Fellow（2017年），中国科大计算机科学与技术学院副院长。现任ACM中国理事会副主席，现（曾）任多个期刊的编委，担任了十余次IEEE和ACM国际学术会议组织委员会的不同职位，并被长期邀请担任多个重要国际学术会议的程序委员会委员。