Momenta智駕的智能決策算法運行過程較為復(fù)雜且精妙。它基于復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，憑借高精度環(huán)境感知能力，依靠傳感器監(jiān)測車輛周邊環(huán)境。其通過DDLD算法感知環(huán)境、DDPF算法定位位置、深度學習算法規(guī)控路徑，將感知與規(guī)劃整合。同時采用長短期記憶結(jié)合模式積累數(shù)據(jù)，還有“安全邏輯網(wǎng)絡(luò)”保障安全，以此綜合分析路況，在復(fù)雜場景下做出實時、精準的決策 。

首先，在環(huán)境感知環(huán)節(jié)，Momenta智駕的攝像頭等傳感器會利用DDLD - Data Driven Landmark Detection車道線識別算法，敏銳捕捉車輛周圍環(huán)境的各種信息，精準識別車道線等關(guān)鍵元素，為后續(xù)決策提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

位置定位方面，DDPF - data driven pose fusion位置融合算法發(fā)揮著重要作用。通過采集車輛運動執(zhí)行器以及姿態(tài)的傳感器信息，進行融合運算，從而確定車輛在實時地圖中的精確位置，讓車輛清楚知曉自身所處方位。

路徑規(guī)控則基于導(dǎo)航信息、當前環(huán)境狀況以及車輛的運動位置，運用Deep learning planning深度學習算法。該算法會綜合考慮各種因素，結(jié)合實時路況，規(guī)劃出最佳行駛路徑，引導(dǎo)車輛安全前行。

在數(shù)據(jù)處理與決策生成上，Momenta智駕采用獨特的長短期記憶結(jié)合模式。短期快速驗證所獲取的數(shù)據(jù)，當積累到一定量的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)后，便存儲到長期記憶中。同時，“安全邏輯網(wǎng)絡(luò)”時刻監(jiān)控整個運行過程，確保車輛行駛的安全性。當遇到復(fù)雜路況或突發(fā)狀況時，系統(tǒng)能迅速調(diào)用存儲的知識和經(jīng)驗，綜合分析當前場景，做出預(yù)判并生成實時直覺反應(yīng)，調(diào)整行車策略。

總之，Momenta智駕的智能決策算法通過多環(huán)節(jié)緊密配合，從環(huán)境感知到位置定位，再到路徑規(guī)控與決策生成，形成一套高效且精準的運行體系，為用戶帶來安全、智能的駕駛體驗。