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title: "端到端自動駕駛（End-to-End Learning for Driving）"
slug: end-to-end-learning-for-driving
language: zh-TW
source: https://aiterms.tw/terms/end-to-end-learning-for-driving
updated_at: 2026-07-04
tags: [深度學習, 電腦視覺, 模型訓練, AI應用, source:arxiv]
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# 端到端自動駕駛（End-to-End Learning for Driving）

端到端自動駕駛是一種深度學習架構，直接將感測器資料轉換為駕駛控制指令，無需人工設計中間模組。

## 完整說明

端到端自動駕駛是一種基於單一神經網路的系統架構，用於將車輛感測器的原始輸入直接映射到控制輸出，如方向盤轉角或煞車。它能夠自動學習特徵提取與決策邏輯，常見應用包括高級輔助駕駛系統、無人駕駛計程車與自駕物流車輛的開發。

## 常見問題

### 端到端自動駕駛遇到沒有訓練過的情境會怎麼辦？

當端到端自動駕駛系統遭遇訓練資料集中未曾出現過的罕見情境時，它的表現往往難以預測，這也是目前技術發展的主要挑戰之一。由於神經網路依賴過往的學習經驗來推論當前狀況，缺乏人類的常識判斷能力，因此面對全新狀況時可能會給出錯誤的控制指令。為了解決這個問題，工程師通常會採用多種策略。首先是持續擴大資料集的規模與多樣性，特別是針對罕見邊角案例的收集。其次，許多系統會結合傳統的規則控制模組作為安全底線，一旦神經網路的輸出超出了安全範圍或被偵測到信心度不足，就會由備用系統接管控制權限以確保行車安全。

### 訓練一個端到端自動駕駛模型需要哪些類型的資料？

訓練端到端自動駕駛模型需要海量且多維度的資料支持。最核心的是感測器收集到的環境資料，例如高解析度攝影機拍攝的連續影像串流、光達掃描產生的三維點雲資料以及雷達偵測到的物體距離與速度資訊。除了環境輸入，還必須精確記錄人類駕駛員在對應時刻的控制行為，包括方向盤轉動角度、油門深度、煞車力道甚至是檔位切換。為了讓模型具備良好的泛化能力，這些資料必須涵蓋各種天氣狀況、不同時間段以及多樣的道路類型。資料的標註品質與多樣性直接決定了最終模型的駕駛表現。

### 端到端系統發生車禍時，該如何釐清責任與系統錯誤原因？

端到端自動駕駛系統的除錯與責任釐清是一項極具挑戰性的工作。由於整個決策過程是在一個龐大的神經網路內部完成，缺乏傳統模組化架構中清晰的中間結果輸出，因此當事故發生時，很難像檢查程式碼邏輯那樣精確定位錯誤環節。目前工程界傾向於在系統中加入可解釋性模組，例如輸出神經網路在決策時的注意力熱度圖，或是強制網路同時輸出它所辨識到的車道線與障礙物資訊，以此來輔助事後分析。即便如此，要徹底釐清是因為資料偏差、模型架構缺陷還是不可抗力造成的失誤，仍需要大量資料重放與模擬分析。這也是為何產業界在完全依賴端到端系統上仍保持謹慎態度的原因。

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來源：https://aiterms.tw/terms/end-to-end-learning-for-driving
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最後更新：2026/07/04
深度解說：https://aiterms.tw/learning/what-is-end-to-end-learning-for-driving