第588章 都会抢答了 (2/3)

。”他的语气变得如同精密仪器般冷静，“摄像头、激光雷达、毫米波雷达...多源异构传感器，各自输出带噪声、带不确定性的数据。如何将它们统一起来，得到一个对周围环境最可靠、最一致的认知？”

    “核心是概率图模型（PrObabiliStiC GraphiCal 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！

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