学习笔记---自动驾驶

一、理论知识

在自动驾驶系统中，自动驾驶决策层扮演核心角色。该层通过整合感知层提供的数据信息来构建相应的决策模型，并对获取的信息进行分析，并制定相应的策略以指导车辆行驶行为。

端到端深度神经网络：基于深度神经网络把感知数据直接关联至控制命令，并有效地减少了决策过程的时间复杂度。

3. 卷积神经网络（CNN） ：其核心算法主要负责提取图像中的关键特征信息，并通过多个关键组件协同工作实现对输入图像数据的整体解析与建模。该方法主要包括以下几大类核心组件：第一类是卷积层（Convolutional Layer），用于提取空间域中的局部特征信息；第二类是激活函数（Activation Function），通过引入非线性响应特性增强模型的学习能力；第三类是池化层（Pooling Layer），通过下采样操作降低计算复杂度并提高模型的鲁棒性。这些组件共同作用下完成从原始图像到高层次抽象表征的完整特征提取过程

4. 循环神经网络（RNN） ：对序列数据进行分析处理，并以车辆运行速度的历史记录为例进行建模研究以揭示时间序列动态特性

5. 长短时记忆网络（LSTM） 是一种改进型循环神经网络（RNN），它特别适用于处理长序列数据，并能够有效捕捉长程依存关系。

6. ResNet网络： 引入残差学习解决梯度消失问题，提升网络性能。

7.端到端自动驾驶决策方法：基于传感器数据作为输入数据来源，在深度学习模型中生成相应的驾驶指令（例如转向角度和速度参数）。

8. 多任务端到端自动驾驶决策模型： 为了解决车辆特征提取能力不足的问题，在现有技术基础上设计了一种多任务学习机制，并通过参数稀疏共享的方式显著提升了网络的特征提取能力；同时结合空间信息和时间序列数据预测车辆转向角和速度。

9. 注意力机制 ：采用空间及时间注意力机制，在提升模型在关键目标特征提取方面的表现的同时，并注重车辆运动速度序列的时间依赖关系建模。

10. 未来帧时空特征： 在模型训练阶段引入这些标签以增强空间-时间特征的提取能力。

多任务学习：借助同时训练多个相关任务来增强模型的泛化能力，并在同步预测转向角和速度时展现出良好的效果。

二、多任务学习机制在自动驾驶决策模型中是如何具体实现的？

关键步骤：

任务设定

2. 网络架构设计 ：构建一个神经网络架构使其具备多任务处理能力。通常包括通用特征提取模块以及针对每个具体任务有专门的设计模块以确保高效的任务处理效率

3. Parameter Sharing Strategy:

• Hard Parameter Sharing: In the lower-level network, the same weights and biases are uniformly applied to handle all tasks. Conversely, upper-level networks are individually tailored for specific tasks, with no shared parameters between them.
• Soft Parameter Sharing: All tasks share parameters across the entire network, but through regularization techniques, similar parameter values are encouraged among different tasks to enable knowledge transfer.
• Sparse Parameter Sharing: During training, dynamic mechanisms such as masking are employed to selectively determine which parameters should be shared across tasks and which should remain task-specific.

4. 损失函数的设计：对每个任务分别设定相应的loss function，并将其整合成一个整体的loss function体系。在具体实现过程中，针对每一个task的任务构建相应的loss function时会引入不同的权重系数，并根据这些系数来调整各个子模型的重要性与复杂度关系。

5. 联合训练：采用反向传播算法更新网络参数的同时对所有任务进行同步训练。在模型进行联合训练的过程中（或说，在模型进行联合训练的过程中），系统会自动优化各子任务之间的平衡关系（或称协调关系），从而实现整体系统的多任务性能表现提升。

6. 特征融合 ：在适当的位置融合来自不同任务的相关特征，在合理的位置上进行相关操作以促进模型能够学习出更加丰富的表征。这种做法使得每个任务都能获得更好的性能。

7. 注意力机制 ：在多任务学习过程中，在处理每个具体任务时，在线性代数框架下通过神经网络构建权重矩阵以实现特征选择与信息提取的动态优化以增强模型效能

8. 评估与优化 ：在训练过程中定期进行评估与优化，并根据具体情况调整模型架构、参数共享策略或损失函数权重

在自动驾驶系统中的决策模型中, 多任务学习机制使得该系统可以在同一框架内同时处理多个相关联的任务, 这一过程将显著提升其泛化能力与决策精度. 该系统通过共享基础层来提取共同特征, 并根据不同任务的需求设计专门化的模块来满足其独特需求.

三、在多任务学习中，如何确定不同任务之间的参数共享程度？

任务间的关联度分析 ：对各不同任务间的关联程度进行考察。当不同任务间具有较高的关联度时，则这些高关联的任务可能从中获益更多。具体而言，这种关联程度可通过任务的输入端、输出端以及其所属领域中的应用情况来衡量。

实验验证 ：基于实验结果评估不同参数共享策略对模型性能的影响。可以选择不同的参数共享策略方案进行比较分析：包括全不共享、半共性和全共性三种类型。

模型结构设计：在设计模型时, 我们可以特意设置公共特征提取模块来实现跨任务学习, 而对与任务无关的部分则不作为共享层处理。比如在自动驾驶场景中, 图像的公共特征提取模块可以被配置为共享层, 但用于预测转向角和速度的输出模块则不属于这种安排。

动态调整：在训练阶段中采用一系列技术手段来调节共享程度，在这一过程中可结合门控机制或注意力机制来精确控制信息流动路径，并以此实现跨任务间的参数资源分配与共享优化

理论探讨：通过多任务学习的理论框架对不同任务的最优共享策略展开深入分析。如采用Caruana的任务相关性理论框架来指导参数共享的设计。

四、在自动驾驶决策模型中应用多任务学习机制相较于单一任务学习具有哪些优势与挑战？

多任务学习机制相比单一任务学习在自动驾驶决策模型中的优势包括：

效率提升：采用共享底层特征提取器的方式，则能够减少模型训练所需的参数数量，并从而提高训练过程的效率和速度。

性能提升：多任务学习使模型在学习一个任务时获得的知识能够迁移到其他相关联的任务中,从而提升每个任务的性能水平.

通过多任务学习的方式，模型能够学到更加丰富的特征表示，并且这种机制能够帮助提升其泛化能力。这是因为不同任务通常会带来多样化的数据视角与知识储备。

资源的利用：在数据资源受限于有限性的情况下，多任务学习通过各任务间的知识共享机制，在某种程度上能够更加充分利用现有数据。

然而，多任务学习也面临一些挑战：

任务间的冲突：各不相同的任务之间可能存在相互之间的冲突，并非所有的共享表示都能确保模型能够有效地协调并优化所有相关联的任务

超参数调整：在深度学习模型中进行超参数优化是一项细致的过程，在这一过程中需要对任务权重以及共享层的设计进行精确的安排与优化以达到最佳效果；值得注意的是这样的优化步骤可能会使模型调优变得更加复杂

在多任务学习过程中...难以实现全面优化

计算资源：尽管多任务学习能够提升参数利用率，在同时训练多个学习场景时可能会导致计算资源负担加重。

为了构建自动驾驶系统的决策模型，在研究过程中，研究者需综合评估现有优势与潜在挑战，则需选择最合适的多任务学习策略。