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端到端自动驾驶是一种革命性的技术方法。它将摄像头图像、激光雷达点云等原始传感器数据，通过单一的神经网络系统，直接映射到转向、加速、刹车等车辆控制指令。这种方法跳过了传统自动驾驶中的独立模块，让系统通过大量数据学习从输入到输出的直接映射关系。
在端到端方法出现之前，自动驾驶主要采用模块化架构。这种架构将自动驾驶任务分解为四个独立的、顺序执行的模块：感知模块负责识别环境，预测模块预测动态物体行为，规划模块决定行驶轨迹，控制模块生成车辆控制指令。这种方法清晰易于调试，但各模块间的误差会累积传播。
感知模块是自动驾驶的眼睛，负责识别和理解周围环境。它使用计算机视觉技术检测车辆、行人、车道线和交通标志，通过激光雷达处理获取精确距离信息，并运用传感器融合技术整合多种数据源。预测模块则像大脑一样，预测环境中动态物体的未来行为和轨迹，使用物理模型、行为模型或机器学习算法来实现准确预测。
规划模块是自动驾驶的决策中心，根据感知和预测结果，决定车辆的行驶轨迹和行为决策，如变道、超车、停车等。它使用A星、RRT等路径规划算法，结合行为决策和优化算法来生成最优路径。控制模块则是执行者，根据规划模块输出的轨迹，使用PID控制器或模型预测控制等技术，生成精确的方向盘转角、油门开度、刹车压力等低级别控制指令。
总结一下，传统模块化自动驾驶将任务分解为感知、预测、规划、控制四个独立模块，虽然清晰易于调试，但存在模块间误差累积的问题。而端到端自动驾驶使用单一神经网络直接从传感器数据映射到控制指令，通过数据学习避免了模块间误差累积，代表了自动驾驶技术的发展趋势。两种方法各有优势，共同推动着自动驾驶技术的进步。