面对复杂路况，如何保证自动驾驶系统做出正确决策？ 编辑｜Debra AI 前线导读：在全球发展的潮流中，自动驾驶技术仿佛变成了智能的代名词。一辆车里融合了边缘计算、传感器、嵌入式系统、高速网络、高精地图、LBS 精准定位等诸多高精尖技术，但你是否有想过，无人驾驶是否会有选择困难症呢？面对一些复杂性路况时，自动驾驶系统推断出来的处理方法是否真的是最佳方法呢？ 更多干货内容请关注微信公众号“AI 前线”（ID：ai-front） 人生从来都不是一条单行道，路也一样。人面临不同处境时，一个正确的抉择可以让人平步青云；而车在面对不同路况时，一个抉择也可能决定生死存亡。那么，如果车上没有人，车要如何才能做出正确的抉择呢？ 在自动驾驶行业，一般采用决策模块来为无人车提供帮助。决策模块在无人驾驶系统中有着非常重要的作用，除了必要的保障行车的安全外，也需要为轨迹规划提供指导和限制信息。但是，道路结构和周围障碍物行为具有多样化特性，当前自动驾驶决策依然面临诸多挑战。 那么如何保证复杂场景下行车决策在空间上的统一性和时序上的一致性？如何设计和实现包含一系列状态的复杂决策？我们邀请了百度资深软件工程师 Yifei Jiang，在群内分享《Apollo 决策技术分享》，来讲一讲 Apollo 如何设计和落地无人驾驶的决策系统。本次社群分享的讲师和内容提供来自百度 Apollo 开发者社区。 分享主题 Apollo 决策技术分享（决策系统的设计和无人驾驶的实现） 分享嘉宾 Yifei Jiang ，百度资深软件工程师。2013 年毕业于 University of Colorado Boulder，获得计算机科学博士学位。博士期间研究方向为移动感知，室内定位及地图。毕业后加入三星美国研究院，任职研究员，继续室内定位及地图生成方向的研究。2015 年加入百度美国研发中心，任职资深软件工程师。期间从事无人车决策和规划方向的研发工作。Yifei Jiang 在移动感知和上下文信息分析方向发表了 20 多篇的论文以及 20 多篇的专利及专利申请。 课程形式 微信社群直播，图文形式 分享时间 3 月 26 日（周二）20:00-21:30 分享提纲 交通规则决策 交通标示， 信号的决策 路权的决策 路径规划决策 速度规划决策 决策场景 决策的发展的讨论 如何报名 长按海报上的二维码，点击中间菜单栏 “加群学习” 提示操作，即可加入社群参与本次公开课分享。 你也「在看」吗？??