raphiCal MOdelS)!”陈默的声音斩钉截铁。



“贝叶斯网络(BayeSian NetWOrk) 用于建模变量间的概率依赖关系,马尔可夫随机场(MarkOv RandOm Field, MRF) 用于处理空间关联性。



用它们来融合多传感器数据,估计目标的存在概率、位置、速度、类别...



这是处理感知不确定性的数学利器!”



他目光如电,扫过顾南舟:



“而在这个融合过程中,一个关键挑战是多目标跟踪(MUlti-ObieCt TraCking, MOT) 和数据关联(Data ASSOCiatiOn)。



不同传感器、不同时刻检测到的目标,如何确定谁是谁?



如何避免混淆?



这需要解决一个指派问题(ASSignment PrOblem)!”



“最经典的解法是什么?”陈默微微提高了声音,带着一种引导的意味看向顾南舟。



顾南舟几乎是脱口而出:



“匈牙利算法(HUngarian AlgOrithm)!



一种基于图论的组合优化算法,用于解决二分图最大权匹配问题!



它能高效地解决传感器数据到目标的关联!”



陈默这个时候的表情像极了春晚上的赵本山,不错,都会抢答了。



“没错!”他眼中闪过一丝赞许,语气铿锵有力。



“正是图论和组合优化(COmbinatOrial OptimiZatiOn)!



南舟,你说,一个能将贝叶斯网络、马尔可夫随机场、匈牙利算法等离散数学工具玩转于股掌之间,构建出鲁棒感知融合框架的专家,是不是智能驾驶感知系统的定海神针?”



顾南舟不知道自己已经被忽悠瘸了,只是感到自己的心脏在胸腔里剧烈地跳动,血液奔涌向大脑。



他之前对智能驾驶算法的理解还停留在模糊的概念层面,此刻被陈默用离散数学这把锋利的手术刀,精准地解剖开来,露出了内在最坚实的筋骨。



那些他浸淫多年的数学理论,竟然如此直接、如此核心地映射在自动驾驶的每一个关键环节!



他仿佛看到了一条由他熟悉的数学符号铺就的、通往智能驾驶巅峰的清晰路径。



卞金鳞已经完全坐不住了,他猛地一拍大腿,声音带着难以抑制的激动:



“陈总!您真是...神了!太精辟了!



我们感知组那帮小子,天天跟多目标跟踪的数据关联死磕,用的就是匈牙利算法的变种!



可我们之前只知其然,知其有用,却没能像您这样,从离散数学的根子上把它说得这么透!



还有决策组的博弈建模...



痛点!绝对的痛点啊!



您这一下子就把核心算法需要的人才画像钉死了!”



他看向顾南舟的眼神,已经从好奇探究变成了炽热的期待,仿佛看到了解决他团队核心瓶颈的钥匙。

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