神经网络在使自动驾驶汽车感知环境、做出决策并随时间推移改进方面发挥着关键作用。它们处理原始传感器数据（如相机图像、激光雷达和毫米波雷达），以识别物体、预测行为并规划安全路径。通过从海量数据集中学习模式，神经网络使车辆能够处理难以用传统基于规则的系统编程的复杂现实场景。
一个主要应用是感知和物体识别。卷积神经网络（CNN）分析相机图像，以检测行人、车辆、交通标志和车道线。例如，CNN 可以处理 360 度相机视图，以分割道路、识别被树枝遮挡的停车标志，或跟踪正在并入交通的骑行者。激光雷达和毫米波雷达数据通常使用 PointNet 或循环神经网络（RNN）等专门架构进行处理，以处理稀疏的 3D 点云并预测物体轨迹。这些模型必须实时运行，平衡准确性和计算效率，以满足驾驶系统严格的延迟要求。
另一个关键用途是决策和控制。神经网络，特别是强化学习（RL）模型或基于 Transformer 的架构，可以预测其他道路使用者的行为并规划安全的操作。例如，车辆可以使用经过训练的 RL 策略，通过评估附近汽车的速度和意图来决定何时在高速公路上变道。在城市环境中，Transformer 模型可以处理连续的传感器数据和历史驾驶模式，以预测突发事件，例如汽车闯红灯。这些网络通常与传统的控制系统协同工作，后者处理保持速度或转向角度等低级任务，从而确保了适应性和可靠性的结合。
最后，神经网络通过数据实现了持续改进。自动驾驶汽车收集兆兆字节（TB）的真实驾驶数据，这些数据用于重新训练模型并解决边缘情况。例如，如果车辆遇到罕见场景，如鹿穿过雾蒙蒙的道路，这些数据可以添加到训练集中，以改进未来的检测。仿真环境也会生成合成数据，以测试神经网络如何处理那些危险或难以物理复制的场景。通过无线更新（OTA），将这些改进的模型部署到车辆队列中，形成一个反馈回路，在无需硬件更改的情况下增强了安全性和性能。这种迭代过程确保了神经网络随着实际路况不断演进，长期保持强大的自主性。