


Von der Science-Fiction bis zur Realität: Vor welchen Problemen steht die Entwicklung des autonomen Fahrens noch?
Mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für autonomes Fahren ist in den letzten Jahren die Kommerzialisierung des autonomen Fahrens bei niedriger Geschwindigkeit allmählich zur Realität geworden. In Zukunft wird autonomes Hochgeschwindigkeitsfahren definitiv populär werden, und autonomes Fahren wird auch im Transportwesen eine wichtige Rolle spielen. Mit der praktischen Anwendung des autonomen Fahrens sind jedoch viele Probleme immer wichtiger geworden. Darunter sind technische Sicherheit, Datensicherheit und Richtlinienverbesserung die drei wichtigsten Probleme, die bei der Popularisierung des autonomen Fahrens entdeckt wurden.
01 Technische Sicherheit
Die technische Sicherheit hängt davon ab, ob selbstfahrende Autos Passagiere sicher an ihr Ziel bringen können. Derzeit gibt es bereits fortschrittliche assistierte Fahrsysteme wie automatisches Parken, automatisches Folgen und automatischen Spurwechsel In komplexen und überlasteten Szenarien wie städtischen Straßen müssen diese Funktionen jedoch immer noch kontinuierlich verbessert werden, was auf einer Vielzahl technischer Mittel wie Sensortechnologie, hochpräziser Kartentechnologie und Technologie der künstlichen Intelligenz beruht .
Sensorik
Sensoren sind ein wichtiger technischer Bestandteil zur Realisierung autonomen Fahrens und dienen vor allem der Gewinnung von Informationen über die Umgebung des Fahrzeugs. Zu den Sensoren für autonomes Fahren gehören fahrzeugmontierte Kameras, Lidar, Millimeterwellenradar, Ultraschallradar usw. Fahrzeugmontierte Kameras werden hauptsächlich zur Erkennung visueller Informationen wie Verkehrsschilder, Ampeln, Fußgänger und Hindernisse rund um das Fahrzeug verwendet -Wellenradar, Ultraschallradar usw. Es wird hauptsächlich zur Identifizierung von Hindernissen und anderen Informationen rund um das Fahrzeug verwendet.
Derzeit ist die selbstfahrende Sensortechnologie relativ ausgereift, aber in Verkehrsszenarien wie schlechtem Wetter und Nacht nimmt die Erkennungsgenauigkeit selbstfahrender Sensoren ab, was sich negativ auf die Sicherheit selbstfahrender Autos auswirkt. Aus diesem Grund muss die Sensorik für autonomes Fahren noch kontinuierlich verbessert werden und kann auf verschiedene komplexe Szenarien angewendet werden, um die Zuverlässigkeit und Sicherheit autonomer Fahrzeuge zu verbessern.
Hochpräzise Kartentechnologie
Hochpräzise Karten beziehen sich auf Kartendaten mit hochpräziser Identifizierung und hoher Echtzeitleistung, die Fahrzeuge mit Umgebungen wie Straßenmarkierungen und Verkehr versorgen können Lichter, Hindernisse usw. Detaillierte Informationen über die Umgebung, autonome Fahrzeuge können die Umgebung durch hochpräzise Karten analysieren, um autonomes Fahren zu erreichen.
Derzeit ist die Abdeckung hochpräziser Karten noch relativ begrenzt. Der Hauptgrund dafür ist, dass die Sammlung hochpräziser Karten detaillierte Informationen zu städtischen Straßen umfasst und die hochpräzisen Karten erweitert werden müssen Städte unter der Aufsicht der Regierung und der zuständigen Behörden. Darüber hinaus müssen der Datenschutz und das Sicherheitsmanagement von hochpräzisen Karten gestärkt werden, um zu verhindern, dass hochpräzise Kartendaten manipuliert oder gestohlen werden.
Künstliche Intelligenz-Technologie
Künstliche Intelligenz ist eine der Kerntechnologien bei der Entwicklung des autonomen Fahrens. Sie kann maschinelles Lernen, Deep Learning und andere Algorithmen nutzen, um es autonomen Fahrzeugen zu ermöglichen, die Umgebung besser zu verstehen Verkehrssituationen vorhersagen und selbstfahrenden Autos ermöglichen, die richtigen Entscheidungen zu treffen. Derzeit wurden einige Fortschritte bei der Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz erzielt, ihre Anwendung in komplexen Szenarien bedarf jedoch noch kontinuierlicher Verbesserung und Verbesserung.
02 Datensicherheit
Datensicherheit ist ein weiterer sehr wichtiger Bereich der autonomen Fahrsicherheit. Zu den beim autonomen Fahren beteiligten Daten gehören Daten, die von autonomen Fahrsensoren erfasst werden, hochpräzise Kartendaten und Fahraufzeichnungsdaten . und Unterhaltungsdaten der Passagiere im Auto hängen mit der Zuverlässigkeit und gesellschaftlichen Akzeptanz autonomer Fahrzeuge zusammen.
Datenschutz und Datenschutz
Datenschutz und Datenschutz stehen im Mittelpunkt der Datensicherheit. Bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge werden zwangsläufig große Mengen an Verkehrsdaten und personenbezogenen Daten, wie z. B. städtische Straßendaten, anfallen , Fahrdaten der Fahrgäste, Daten zum Fahrverhalten des Fahrers usw. Diese Daten müssen ordnungsgemäß geschützt werden, um eine missbräuchliche Nutzung oder Offenlegung zu verhindern. Gleichzeitig muss ein vollständiges Datenverwaltungssystem eingerichtet werden, um die Eigentums- und Nutzungsrechte der Daten zu klären , Datenverschlüsselung. Technische Mittel wie die Datenweitergabe gewährleisten Datenschutz und Sicherheit.
Datenintegritätsgarantie
Die Sicherung der Datenintegrität ist ein weiterer Aspekt, der bei der Datensicherheit beachtet werden muss. Das Fahren autonomer Fahrzeuge erfordert einen wirksamen Schutz hochpräziser Karten, um die Authentizität und Integrität hochpräziser Kartendaten sicherzustellen. Um die Datenintegrität sicherzustellen, müssen technische Maßnahmen wie Datensicherung und Datenverifizierung eingesetzt werden, um Datenmanipulationen oder -verluste zu verhindern.
03 Verbesserte Richtlinien
Die Entwicklung des autonomen Fahrens kann nicht von der Unterstützung und Garantie der Richtlinien getrennt werden, die die Entwicklung des autonomen Fahrens wirksam unterstützen.
Die Formulierung von Gesetzen und Vorschriften
Wenn autonomes Fahren populär gemacht werden soll, ist dies untrennbar mit der Umsetzung und Verwaltung eines vollständigen Gesetzes und Vorschriftensatzes verbunden. Diese Gesetze und Vorschriften müssen die Verantwortlichkeiten klären Gleichzeitig muss bei der Formulierung von Gesetzen und Vorschriften auch auf die Innovation und Entwicklung der autonomen Fahrtechnologie geachtet werden, Vorschriften zur Förderung des technologischen Fortschritts eingesetzt werden und die Entwicklung von Vorschriften durch Technologie vorangetrieben werden. um den gesellschaftlichen und Marktbedürfnissen besser gerecht zu werden und eine schnelle Verbreitung des autonomen Fahrens zu ermöglichen.
Verkehrssicherheitsregeln
Mit der Entwicklung der autonomen Fahrtechnologie werden immer mehr Menschen in den Verkehr einbezogen, wie autonome Fahrzeuge, fahrergesteuerte Fahrzeuge und Fußgänger Umwelt Zu diesem Zeitpunkt ist es notwendig, das Bewusstsein der Öffentlichkeit für Verkehrssicherheit durch die Formulierung und Aktualisierung von Verkehrssicherheitsregeln zu stärken, das Bewusstsein und die Qualität der Verkehrssicherheit in der Öffentlichkeit zu verbessern und die Häufigkeit von Verkehrsunfällen zu verringern.
Formulierung von Verantwortungsverteilungs- und Risikomanagementregeln
Die Entwicklung des autonomen Fahrens erfordert eine klare Verantwortungsverteilung und Risikomanagementmechanismen, die sich aktiv beteiligen und aktiv begleiten, um autonomes Fahren zu etablieren und zu verbessern Verantwortungsverteilung und Risikomanagement Klärung der Verantwortlichkeiten und Pflichten von Fahrern, Anbietern autonomer Fahrtechnologie und anderen Parteien, um sicherzustellen, dass autonome Fahrzeuge in Übereinstimmung mit den Vorschriften fahren können.
04 Weitere Aspekte
Neben technischer Sicherheit, Datensicherheit und Richtlinienverbesserung, die Aufmerksamkeit erfordern, gibt es viele Aspekte, die im Entwicklungsprozess autonomer Fahrzeuge sichergestellt werden müssen.
Die Formulierung technischer Sicherheitsstandards
Die Kommerzialisierung und Popularisierung selbstfahrender Autos muss genügend Tests durchlaufen. Nur wenn wir selbstfahrende Autos sicherer machen als menschliche Fahrer, können wir sie zulassen Selbstfahrende Autos kommen auf die Straße. Daher ist es bei der Entwicklung des autonomen Fahrens notwendig, Sicherheitsstandards und Erkennungsmethoden für autonome Fahrzeuge zu formulieren. Im Oktober 2022 wurde der erste internationale Standard im Bereich autonomer Fahrtestszenarien, ISO 34501 „Road Vehicle Autonomous Driving System Test Scenario Vocabulary“, unter der Leitung von China offiziell veröffentlicht. Dieser Standard erfüllt die Anforderungen. Der Bedarf der Industrie, standardisierte Sprache zur Beschreibung von Testszenarien zu verwenden, wenn Arbeiten im Zusammenhang mit der Prüfung und Bewertung autonomen Fahrens durchgeführt werden, wird in der Forschung und Entwicklung, Prüfung und Verwaltung globaler intelligenter vernetzter Fahrzeugtechnologien und -produkte für autonomes Fahren weit verbreitet sein , und wird Unterstützung für intelligentes Reisen, regionale Verbindungen und Straßentransport bieten. Bieten Sie wichtige grundlegende Unterstützung für verschiedene Arten autonomer Fahranwendungen.
Gesellschaftliche Anerkennung und Akzeptanz
Der flächendeckende Einsatz autonomer Fahrzeuge erfordert die Anerkennung und Unterstützung des autonomen Fahrens in der Öffentlichkeit. Einerseits ist die öffentliche Anerkennung noch relativ gering Dies liegt vor allem daran, dass alle befürchten, dass die Entwicklung des autonomen Fahrens dazu führen wird, dass einige Menschen, die auf das Autofahren als Haupteinnahmequelle angewiesen sind, ihren Arbeitsplatz verlieren. Andererseits bleibt die Öffentlichkeit weiterhin skeptisch gegenüber der Sicherheit autonomer Fahrzeuge . Zu diesem Zweck müssen die Regierung und relevante Unternehmen Bildung, Öffentlichkeitsarbeit, Ausstellungen, Vorträge usw. nutzen, um Menschen, deren Haupteinnahmequelle das Autofahren ist, dabei zu helfen, ihre Technologie zu transformieren, die öffentliche Anerkennung für selbstfahrende Autos zu stärken, und die rasche Verbreitung selbstfahrender Autos fördern.
Reduzierung der Hardwarekosten
Selbstfahrende Autos erfordern die Fusion mehrerer Sensoren, um Straßeninformationen zu erhalten. Darüber hinaus benötigen sie auch die Unterstützung von Prozessoren, Kommunikationsgeräten und anderer Hardware Die Zuverlässigkeit der Leistung muss gewährleistet sein und die Kosten müssen ebenfalls hoch sein. Die Popularisierung selbstfahrender Autos kann nicht von den Verbrauchern getrennt werden. Wenn die Hardwarekosten zu hoch und für Verbraucher schwer zu erreichen sind, führt dies zu dem Problem, dass selbstfahrende Technologie theoretisch machbar ist, aber nicht populär gemacht werden kann.
Lösung für ethische und moralische Probleme
Wenn die Technologie des autonomen Fahrens populär gemacht werden soll, muss sie sich verschiedenen Problemen stellen. In tatsächlichen Verkehrsszenarien kommt es häufig vor, dass menschliche Fahrer keine Antworten auf ethische und moralische Fragen erhalten. Wie sollten selbstfahrende Autos beispielsweise entscheiden, wenn sie sich in einem Notfall befinden und sich zwischen dem Schutz von Passagieren und dem Schutz von Fußgängern entscheiden müssen? Die Frage, ob Passagieren Vorrang oder Fußgängern Vorrang eingeräumt werden sollte, muss von der Regierung, Unternehmen, der Wissenschaft usw. diskutiert werden und es muss ein für die Öffentlichkeit akzeptabler Plan vorgeschlagen werden.
05 Lösung
Kurz gesagt, es gibt große Chancen und Potenziale in der Entwicklung des autonomen Fahrens, die die Verkehrseffizienz und Fahrsicherheit verbessern können. Allerdings wird die Entwicklung des autonomen Fahrens noch mit vielen Herausforderungen und Schwierigkeiten konfrontiert sein erfordert die Bemühungen vieler Parteien, die Zusammenarbeit mit mehreren Parteien, die Investition von Energie und Ressourcen sowie die Beschleunigung der Forschung, Entwicklung und Anwendung des autonomen Fahrens. Zu diesem Zweck können folgende Maßnahmen ergriffen werden:
Formulierung relevanter Gesetze , Vorschriften und Standards
Das erste, was die Regierung und die zuständigen Behörden tun müssen, ist die Formulierung relevanter Vorschriften und Standards, wie z. B. die Klärung der Test- und Straßenbedingungen für autonome Fahrzeuge, die Standardisierung der Versicherungshaftung für autonome Fahrzeuge und andere Themen . Dies kann nicht nur die öffentliche Sicherheit und Interessen schützen, sondern auch die Entwicklungsrichtung und Markttrends des autonomen Fahrens für Unternehmen klären. Darüber hinaus kann es auch eine rechtliche und evidenzbasierte Entwicklung für autonomes Fahren ermöglichen.
Technologieforschung und -entwicklung stärken
Unternehmen und Hochschulen müssen die Forschung und Entwicklung autonomer Fahrtechnologie stärken. Sie müssen auch die Prüfung und Verifizierung autonomer Fahrzeuge stärken, um den Anforderungen der Regierung zu entsprechen und relevante Behörden verbessern die Sicherheit der autonomen Fahrtechnologie. Die Regierung kann Unternehmen auch entsprechende finanzielle und politische Unterstützung gewähren, um die Forschung, Entwicklung und Weiterentwicklung des autonomen Fahrens zu fördern.
Verbesserung der gesellschaftlichen Anerkennung und Akzeptanz
Im Entwicklungsprozess des autonomen Fahrens ist die öffentliche Anerkennung ein Problem, das durch Ausstellungen, Vorträge, Testfahrten usw. in der Öffentlichkeit bekannt gemacht werden muss. usw. Stellen Sie die Grundprinzipien und Anwendungsszenarien der autonomen Fahrtechnologie vor, verbessern Sie das Verständnis der Öffentlichkeit für autonomes Fahren und stärken Sie das Vertrauen und die Unterstützung der Öffentlichkeit für die autonome Fahrtechnologie.
Zusammenarbeit und Austausch stärken
Nur durch Selbstentwicklung und Selbsttests kann die autonome Fahrtechnologie keine großen Verbesserungen erzielen. Es ist auch sehr wichtig, dass die Regierung sie organisieren kann Internationale akademische Konferenzen und technischer Austausch, um inländischen Unternehmen den Fortschritt der Entwicklung des autonomen Fahrens zu vermitteln. Auch inländische Unternehmen können dazu ermutigt werden, stärker zu kommunizieren und zusammenzuarbeiten, um gemeinsam die Forschung und Entwicklung sowie den Einsatz autonomer Fahrtechnologie voranzutreiben.
06 Zusammenfassung
Autonomes Fahren ist eine Spitzentechnologie. Seine Entwicklung und Anwendung kann die Entwicklung intelligenter Transportmittel und intelligenter Städte unterstützen des autonomen Fahrens ist kein reibungsloser Ablauf, und autonomes Fahren kann nicht nur durch die Lösung technischer Probleme populär gemacht werden, sondern erfordert die gemeinsamen Anstrengungen mehrerer Rollen und Richtungen, um eine nachhaltige Entwicklung des autonomen Fahrens zu erreichen.
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Oben geschrieben und persönliches Verständnis des Autors. Dreidimensionales Gaussplatting (3DGS) ist eine transformative Technologie, die in den letzten Jahren in den Bereichen explizite Strahlungsfelder und Computergrafik entstanden ist. Diese innovative Methode zeichnet sich durch die Verwendung von Millionen von 3D-Gaußkurven aus, was sich stark von der Neural Radiation Field (NeRF)-Methode unterscheidet, die hauptsächlich ein implizites koordinatenbasiertes Modell verwendet, um räumliche Koordinaten auf Pixelwerte abzubilden. Mit seiner expliziten Szenendarstellung und differenzierbaren Rendering-Algorithmen garantiert 3DGS nicht nur Echtzeit-Rendering-Fähigkeiten, sondern führt auch ein beispielloses Maß an Kontrolle und Szenenbearbeitung ein. Dies positioniert 3DGS als potenziellen Game-Changer für die 3D-Rekonstruktion und -Darstellung der nächsten Generation. Zu diesem Zweck geben wir erstmals einen systematischen Überblick über die neuesten Entwicklungen und Anliegen im Bereich 3DGS.

Gestern wurde ich während des Interviews gefragt, ob ich irgendwelche Long-Tail-Fragen gestellt hätte, also dachte ich, ich würde eine kurze Zusammenfassung geben. Das Long-Tail-Problem des autonomen Fahrens bezieht sich auf Randfälle bei autonomen Fahrzeugen, also mögliche Szenarien mit geringer Eintrittswahrscheinlichkeit. Das wahrgenommene Long-Tail-Problem ist einer der Hauptgründe, die derzeit den betrieblichen Designbereich intelligenter autonomer Einzelfahrzeugfahrzeuge einschränken. Die zugrunde liegende Architektur und die meisten technischen Probleme des autonomen Fahrens wurden gelöst, und die verbleibenden 5 % der Long-Tail-Probleme wurden nach und nach zum Schlüssel zur Einschränkung der Entwicklung des autonomen Fahrens. Zu diesen Problemen gehören eine Vielzahl fragmentierter Szenarien, Extremsituationen und unvorhersehbares menschliches Verhalten. Der „Long Tail“ von Randszenarien beim autonomen Fahren bezieht sich auf Randfälle in autonomen Fahrzeugen (AVs). Randfälle sind mögliche Szenarien mit geringer Eintrittswahrscheinlichkeit. diese seltenen Ereignisse

Die Trajektorienvorhersage spielt eine wichtige Rolle beim autonomen Fahren. Unter autonomer Fahrtrajektorienvorhersage versteht man die Vorhersage der zukünftigen Fahrtrajektorie des Fahrzeugs durch die Analyse verschiedener Daten während des Fahrvorgangs. Als Kernmodul des autonomen Fahrens ist die Qualität der Trajektorienvorhersage von entscheidender Bedeutung für die nachgelagerte Planungssteuerung. Die Trajektorienvorhersageaufgabe verfügt über einen umfangreichen Technologie-Stack und erfordert Vertrautheit mit der dynamischen/statischen Wahrnehmung des autonomen Fahrens, hochpräzisen Karten, Fahrspurlinien, Fähigkeiten in der neuronalen Netzwerkarchitektur (CNN&GNN&Transformer) usw. Der Einstieg ist sehr schwierig! Viele Fans hoffen, so schnell wie möglich mit der Flugbahnvorhersage beginnen zu können und Fallstricke zu vermeiden. Heute werde ich eine Bestandsaufnahme einiger häufiger Probleme und einführender Lernmethoden für die Flugbahnvorhersage machen! Einführungsbezogenes Wissen 1. Sind die Vorschaupapiere in Ordnung? A: Schauen Sie sich zuerst die Umfrage an, S

0. Vorab geschrieben&& Persönliches Verständnis, dass autonome Fahrsysteme auf fortschrittlichen Wahrnehmungs-, Entscheidungs- und Steuerungstechnologien beruhen, indem sie verschiedene Sensoren (wie Kameras, Lidar, Radar usw.) verwenden, um die Umgebung wahrzunehmen, und Algorithmen und Modelle verwenden für Echtzeitanalysen und Entscheidungsfindung. Dies ermöglicht es Fahrzeugen, Verkehrszeichen zu erkennen, andere Fahrzeuge zu erkennen und zu verfolgen, das Verhalten von Fußgängern vorherzusagen usw. und sich so sicher an komplexe Verkehrsumgebungen anzupassen. Diese Technologie erregt derzeit große Aufmerksamkeit und gilt als wichtiger Entwicklungsbereich für die Zukunft des Transportwesens . eins. Aber was autonomes Fahren schwierig macht, ist herauszufinden, wie man dem Auto klarmachen kann, was um es herum passiert. Dies erfordert, dass der dreidimensionale Objekterkennungsalgorithmus im autonomen Fahrsystem Objekte in der Umgebung, einschließlich ihrer Standorte, genau wahrnehmen und beschreiben kann.

Der erste Pilot- und Schlüsselartikel stellt hauptsächlich mehrere häufig verwendete Koordinatensysteme in der autonomen Fahrtechnologie vor und erläutert, wie die Korrelation und Konvertierung zwischen ihnen abgeschlossen und schließlich ein einheitliches Umgebungsmodell erstellt werden kann. Der Schwerpunkt liegt hier auf dem Verständnis der Umrechnung vom Fahrzeug in den starren Kamerakörper (externe Parameter), der Kamera-in-Bild-Konvertierung (interne Parameter) und der Bild-in-Pixel-Einheitenkonvertierung. Die Konvertierung von 3D in 2D führt zu entsprechenden Verzerrungen, Verschiebungen usw. Wichtige Punkte: Das Fahrzeugkoordinatensystem und das Kamerakörperkoordinatensystem müssen neu geschrieben werden: Das Ebenenkoordinatensystem und das Pixelkoordinatensystem. Schwierigkeit: Sowohl die Entzerrung als auch die Verzerrungsaddition müssen auf der Bildebene kompensiert werden. 2. Einführung Insgesamt gibt es vier visuelle Systeme Koordinatensystem: Pixelebenenkoordinatensystem (u, v), Bildkoordinatensystem (x, y), Kamerakoordinatensystem () und Weltkoordinatensystem (). Es gibt eine Beziehung zwischen jedem Koordinatensystem,

Originaltitel: SIMPL: ASimpleandEfficientMulti-agentMotionPredictionBaselineforAutonomousDriving Paper-Link: https://arxiv.org/pdf/2402.02519.pdf Code-Link: https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/SIMPL Autor: Hong Kong University of Science und Technologie DJI-Papieridee: Dieses Papier schlägt eine einfache und effiziente Bewegungsvorhersagebasislinie (SIMPL) für autonome Fahrzeuge vor. Im Vergleich zum herkömmlichen Agent-Cent

Vorab geschrieben und Ausgangspunkt Das End-to-End-Paradigma verwendet ein einheitliches Framework, um Multitasking in autonomen Fahrsystemen zu erreichen. Trotz der Einfachheit und Klarheit dieses Paradigmas bleibt die Leistung von End-to-End-Methoden für das autonome Fahren bei Teilaufgaben immer noch weit hinter Methoden für einzelne Aufgaben zurück. Gleichzeitig erschweren die in früheren End-to-End-Methoden weit verbreiteten Funktionen der dichten Vogelperspektive (BEV) die Skalierung auf mehr Modalitäten oder Aufgaben. Hier wird ein Sparse-Search-zentriertes End-to-End-Paradigma für autonomes Fahren (SparseAD) vorgeschlagen, bei dem die Sparse-Suche das gesamte Fahrszenario, einschließlich Raum, Zeit und Aufgaben, ohne dichte BEV-Darstellung vollständig abbildet. Insbesondere ist eine einheitliche, spärliche Architektur für die Aufgabenerkennung einschließlich Erkennung, Verfolgung und Online-Zuordnung konzipiert. Zudem schwer

Im vergangenen Monat hatte ich aus bekannten Gründen einen sehr intensiven Austausch mit verschiedenen Lehrern und Mitschülern der Branche. Ein unvermeidliches Thema im Austausch ist natürlich End-to-End und der beliebte Tesla FSDV12. Ich möchte diese Gelegenheit nutzen, einige meiner aktuellen Gedanken und Meinungen als Referenz und Diskussion darzulegen. Wie definiert man ein durchgängiges autonomes Fahrsystem und welche Probleme sollten voraussichtlich durchgängig gelöst werden? Gemäß der traditionellsten Definition bezieht sich ein End-to-End-System auf ein System, das Rohinformationen von Sensoren eingibt und für die Aufgabe relevante Variablen direkt ausgibt. Bei der Bilderkennung kann CNN beispielsweise als End-to-End bezeichnet werden, verglichen mit der herkömmlichen Methode zum Extrahieren von Merkmalen + Klassifizieren. Bei autonomen Fahraufgaben werden Eingabedaten verschiedener Sensoren (Kamera/LiDAR) benötigt
