CNN与RNN在自动驾驶中的融合应用：多模态感知与决策优化

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自动驾驶系统面临的核心挑战是如何将瞬间的视觉感知转化为连续的驾驶决策。传统分模块架构（感知→规划→控制）存在明显缺陷：

信息传递延迟 ：各模块间需要序列化 / 反序列化数据，实测会增加 80-120ms 延迟
遮挡场景失效 ：纯 CNN 方案在车辆被遮挡时，无法预测潜在风险（如突然出现的行人）
时序依赖缺失 ：单帧检测无法理解「加速中的卡车」与「减速的轿车」的行为差异

网络类型	参数量 (M)	FLOPs(G)	准确率 (%)
ResNet-50	25.5	4.1	76.2
EfficientNet-B3	12.0	1.8	81.1
MobileNetV3	5.4	0.6	75.2

实际选择建议：
– 算力充足选 EfficientNet-B3（适合 GPU 部署）
– 边缘设备选 MobileNetV3+ 知识蒸馏

# LSTM 与 GRU 的实测效果对比
lstm_layer = nn.LSTM(input_size=256, hidden_size=128)
gru_layer = nn.GRU(input_size=256, hidden_size=128)

# 在 NuScenes 数据集上的表现：# LSTM: 轨迹预测误差 1.2m 
# GRU: 误差 1.3m 但速度快 18%

特征级融合 （早期融合）
将激光雷达点云投影到图像平面
使用 1 ×1 卷积对齐特征维度
优点：信息保留完整
决策级融合 （晚期融合）
CNN 和 RNN 各自输出结果
通过可学习权重加权融合
优点：模块解耦易调试

def create_dataloader():
    transform = Compose([
        # 图像增强
        RandomHorizontalFlip(p=0.5),
        ColorJitter(brightness=0.3),
        # 点云转体素
        Voxelize(voxel_size=[0.1, 0.1, 0.1]),
        # 时序对齐
        TemporalPad(max_len=10)
    ])
    return DataLoader(..., collate_fn=time_collate)

class SpatioTemporalBlock(nn.Module):
    def __init__(self):
        self.cnn = EfficientNet.from_pretrained('b3')
        self.lstm = nn.LSTM(1536, 512, bidirectional=True)

    def forward(self, x):
        # x: [B,T,C,H,W]
        batch_size, timesteps = x.shape[:2]

        # CNN 特征提取
        cnn_features = []
        for t in range(timesteps):
            feat = self.cnn.extract_features(x[:,t])
            cnn_features.append(feat)

        # RNN 时序建模
        rnn_out, _ = self.lstm(torch.stack(cnn_features))
        return rnn_out[-1]  # 只取最后时间步

# 动态量化示例
model = load_pretrained_model()
quantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic(model, {nn.Linear, nn.LSTM}, dtype=torch.qint8
)

# 实测效果：# FP32: 45ms   Size: 189MB
# INT8: 22ms   Size: 53MB