摘要
无人驾驶汽车作为汽车产业与人工智能领域深度融合的产物，近年来备受瞩目。
障碍物检测系统作为无人驾驶汽车的核心模块之一，其性能直接关系到车辆的行驶安全性和可靠性。
本文首先介绍了无人驾驶汽车障碍物检测系统的研究背景及意义，并对国内外研究现状进行了综述。
接着，详细阐述了障碍物检测系统的关键技术，包括传感器技术、目标识别技术、数据融合技术和决策规划技术。
然后，重点分析了基于深度学习的障碍物检测模型设计，包括数据集选择与处理、模型选择与优化、模型训练与评估等方面。
最后，总结了无人驾驶汽车障碍物检测系统设计与实现的研究成果，并展望了其未来发展趋势。
关键词：无人驾驶汽车；障碍物检测；深度学习；传感器融合；决策规划
#1.1研究背景及意义随着人工智能、计算机视觉、自动控制等技术的快速发展，无人驾驶汽车技术取得了显著的进步，并逐渐从实验室走向实际应用。
无人驾驶汽车是指能够依靠车载传感器、人工智能算法和控制系统，在没有人为干预的情况下，安全、可靠地完成环境感知、路径规划、自主导航和避障等驾驶任务的智能车辆。
障碍物检测是无人驾驶汽车环境感知的核心功能之一，其目标是实时准确地检测车辆行驶环境中的静态和动态障碍物，为后续路径规划和避障决策提供依据。
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