端到端自动驾驶是近年来兴起的自动驾驶技术，它利用深度学习网络模仿人类驾驶行为来替代复杂的规则系统，具有结构简单、成本低廉的优势。其核心思想是从车辆的实时摄像头捕捉的图像输入直接映射到方向盘转角输出，实现端到端的控制，无需人工编写复杂的规则，这是自动驾驶领域的一个重要突破。
然而，端到端自动驾驶技术在复杂路况下的稳定性问题仍是一个挑战。为了应对这一挑战，研究者尝试了各种方法，其中一种是利用车道线检测来辅助决策。文章中提出了一种新的方法，将车辆所在车道的面积作为辅助任务，通过计算车辆所在的车道面积，辅助神经网络做出更准确的决策，从而提高车辆在复杂路况下的行驶稳定性。
为了更好地理解这一方法，文章首先在虚拟环境中利用神经网络可视化技术分析了车辆偏离车道的原因。通过可视化注意力分配，可以明确哪些因素导致了决策上的问题，进而针对性地进行优化。
文章中还比较了提出的端到端方法与传统的递归神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）方法在平稳性上的差异。LSTM是一种特殊的RNN结构，能够更好地处理和预测时间序列中的重要事件，已经广泛应用在自动驾驶中。通过对比分析，发现文章提出的方法在稳定性和计算资源需求上均表现出色，稳定性效果与LSTM相近，但操作应用更为简单。
具体实现上，文章提出将方向盘转角序列作为CNN（卷积神经网络）的输入，并通过车道线检测辅助确定车辆所在车道的面积。这样的序列输入有助于神经网络学习到驾驶过程中时间相关的动态信息，增强了模型对于时间序列数据的处理能力。
在自动驾驶中，车道线检测是关键技术之一，它允许车辆理解和解释道路标记，这对于保持车道控制至关重要。车道线检测可以提供精确的车辆位置信息，并辅助自动驾驶系统做出准确的导航和驾驶决策。文章提出的方法在车道线检测的基础上，增加了对车辆所在车道面积的计算，以此作为辅助输入，强化了系统的决策能力。
在实验部分，作者进行了虚拟实验和实车实验，验证了方法的有效性。实验结果表明，该方法能够有效改善车辆在复杂路况下的行驶平稳性，与LSTM方法相比，在稳定性上具有相似的效果，但计算资源的使用更经济。
文章作者简介提到闫春香是广州汽车集团股份有限公司汽车工程研究院的算法责任工程师，具有硕士学历。闫春香和其他作者共同撰写了这篇专业论文，显示了他们在端到端自动驾驶领域的深厚研究背景和实操经验。
总结而言，端到端自动驾驶技术在深度学习的助力下展现出巨大的潜力，但同时存在一定的局限性，特别是在复杂路况下的稳定性问题。通过结合车道线检测技术和神经网络序列输入，可以有效提升自动驾驶系统的稳定性，为未来的自动驾驶技术提供了一条切实可行的发展路径。
