ในโลกของยานยนต์อัตโนมัติ การขับขี่ที่ปลอดภัยและนุ่มนวลเป็นเป้าหมายสูงสุดของการวิจัย AI ปัจจุบัน แนวทางแบบดั้งเดิมในการพัฒนาระบบรถไร้คนขับ มักจะแบ่งกระบวนการออกเป็นโมดูลย่อยๆ เช่น โมเดลตรวจจับวัตถุแยกต่างหาก ระบบประมาณระยะห่าง และระบบวางแผนเส้นทางการเคลื่อนไหว ซึ่งแม้ว่าแต่ละส่วนจะมีประสิทธิภาพสูง แต่ก็สร้างปัญหาเรื่องความล่าช้าสะสมและความไม่สอดคล้องกันระหว่าง Decision Boundaries
End-to-End Deep Learning คืออะไรสำหรับการควบคุมการขับขี่?
แนวคิด End-to-End หรือ E2E ในบริบทนี้คือการใช้โครงข่ายประสาทเทียมขนาดใหญ่เพียงตัวเดียวรับภาพดิบจากเซ็นเซอร์โดยตรง (Raw Image Input) แล้วประมวลผลทั้งหมดจนได้คำสั่งปฏิบัติงานสุดท้ายทันที ไม่ว่าจะอยู่ในรูปแบบสัญญาณอนาล็อกเพื่อส่งไปยังแผงวงจรคันเร่ง/เบรก, คำสั่งพิกัดเลี้ยว, หรือแรงหมุนของพวงมาลัย วิธีการนี้ช่วยลดภาระจากการผ่านหลายขั้นตอนด้วยฟิลเตอร์หรืออัลกอริทึมนานาชนิด ทำให้เกิด