人工智能在自动驾驶技术中的的应用
人工智能在自动驾驶技术中的应用
摘要：随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能等术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域，并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。
关键词：人工智能；自动驾驶；智能汽车；图像识别
0. 引言
人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来，直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义，现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算，如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist证明了《数学原理》中前52 个定理中的38 个。Simon 断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题( 这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”) ，认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956 年，“人工智能”( AI) 由美国的JohnMcCarthy 提出，经过早期的探索阶段，人工智能向着更加体系化的方向发展，至此成为一门独立的学科。五十年代，以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究；六十年代，以搜索法求解一般问题的研究为主；七十年代，人工智能学者进行了有成效的人工智能研究；八十年代，开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究；九十年代，知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。
1. 人工智能在自动驾驶技术中的应用概述
人工智能发展六十年，几起几落，如今迎来又一次热潮，深度学习、计算机
视觉和自然语言理解等各方面的突破，使得许多曾是天方夜谭的应用成为可能，无人驾驶汽车就是其中之一。作为人工智能等技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。目前，人工智能在汽车自动驾驶技术中也有了广泛应用。
自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，它是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统, 它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术, 是典型的高新技术综合体。这种汽车能和人一样会“思考”、“判断”、“行走”，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。
按照SAE（美国汽车工程师协会）的分级，共分为：驾驶员辅助、部分自动驾驶、有条件自动驾驶、高度自动驾驶、完全自动驾驶五个层级。
第一阶段：驾驶员辅助
目的是为驾驶者提供协助，包括提供重要或有益的驾驶相关信息，以及在形势开始变得危急的时候发出明确而简洁的警告。现阶段大部分ADAS主动安全辅助系统，让车辆能够实现感知和干预操作。例如防抱死制动系统（ABS）、电子稳定性控制（ESC）、车道偏离警告系统、正面碰撞警告系统、盲点信息系统等等，此时车辆是能够通过摄像头、雷达传感器获知周围交通状况，进而做出警示和干预。
第二阶段：部分自动驾驶
车辆通过摄像头、雷达传感器、激光传感器等等设备获取道路以及周边交通信息，车辆会自行对方向盘和加减速中的多项操作提供驾驶支援，在驾驶者收到警告却未能及时采取相应行动时能够自动进行干预，其他操作交由驾驶员，实现人机共驾，但车辆不允许驾驶员的双手脱离方向盘。例如自适应巡航控制（ACC）、车道保持辅助系统（LKA）、自动紧急制动（AEB）系统、车道偏离预警（LDW）等。
第三阶段：有条件自动驾驶
由自动驾驶系统完成驾驶操作，根据路况条件所限，必要时发出系统请求，必须交由驾驶员驾驶。
第四阶段：高度自动驾驶
由自动驾驶系统完成所有驾驶操作，根据系统请求，驾驶员可以不接管车辆。车辆已经可以完成自动驾驶，一旦出现自动驾驶系统无法招架的情形，车辆也可以自行调整完成自动驾驶，驾驶员不需要干涉。
第五阶段：完全自动驾驶
自动驾驶的理想形态，乘客只需提供目的地，无论任何路况，任何天气，车辆均能够实现自动驾驶。这种自动化水平允许乘客从事计算机工作、休息和睡眠以及其他娱乐等活动，在任何时候都不需要对车辆进行监控。
2. 自动驾驶的实现
车辆实现自动驾驶，必须经由三大环节：第一，感知，也就是让车辆获取，不同的系统需要由不同类型的车用感测器，包含毫米波雷达、超声波雷达、红外雷达、雷射雷达、CCD \CMOS影像感测器及轮速感测器等来收集整车的工作状态及其参数变化情形。第二，处理，也就是大脑将感测器所收集到的资讯进行分析处理，然后再向控制的装置输出控制讯号。第三，执行，依据ECU输出的讯号，让汽车完成动作执行。其中每一个环节都离不开人工智能技术的基础。2.1 人工智能在自动驾驶定位技术中的应用
定位技术是自动驾驶车辆行驶的基础。目前常用的技术包括线导航、磁导航、无线导航、视觉导航、导航、激光导航等。其中磁导航是目前最成熟可靠的方案,现有大多数应用均采用这种导航技术。磁导航技术通过在车道上埋设磁性标志来给车辆提供车道的边界信息,磁性材料具有好的环境适应性,它对雨天,冰雪覆盖,光照不足甚至无光照的情况都可适应,不足之处是需要对现行的道路设施作出较大的改动,成本较高。同时磁性导航技术无法预知车道前方的障碍,因而不可能单独使用。视觉导航对基础设施的要求较低,被认为是最有前景的导航方法。在高速路和城市环境中视觉方法受到了较大的关注。
2.2 人工智能在自动驾驶图像识别与感知中的应用
无人驾驶汽车感知依靠传感器。目前传感器性能越来越高、体积越来越小、
功耗越来越低，其飞速发展是无人驾驶热潮的重要推手。反过来，无人驾驶又对车载传感器提出了更高的要求，又促进了其发展。用于无人驾驶的传感器可以分为四类：
1. 雷达传感器。主要用来探测一定范围内障碍物（比如车辆、行人、路肩等）的方位、距离及移动速度，常用车载雷达种类有激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达。激光雷达精度高、探测范围广，但成本高，比如Google无人车顶上的64线激光雷达成本高达70多万元人民币；毫米波雷达成本相对较低，探测距离较远，被车企广泛使用，但与激光雷达比精度稍低、可视角度偏小；超声波雷达成本最低，但探测距离近、精度低，可用于低速下碰撞预警。
2. 视觉传感器。主要用来识别车道线、停止线、交通信号灯、交通标志牌、行人、车辆等。常用的有单目摄像头、双目摄像头、红外摄像头。视觉传感器成本低，相关研究与产品非常多，但视觉算法易受光照、阴影、污损、遮挡影响，准确性、鲁棒性有待提高。所以，作为人工智能技术广泛应用的领域之一的图像识别，也是无人驾驶汽车领域的一个研究热点。
3. 定位及位姿传感器。主要用来实时高精度定位以及位姿感知，比如获取经纬度坐标、速度、加速度、航向角等，一般包括全球卫星定位系统（GNSS）、惯性设备、轮速计、里程计等。现在国内常用的高精度定位方法是使用差分定位设备，如RTK-GPS，但需要额外架设固定差分基站，应用距离受限，而且易受建筑物、树木遮挡影响。近年来很多省市的测绘部门都架设了相当于固定差分基站的连续运行参考站系统（CORS），比如辽宁、湖北、上海等，实现了定位信号的大范围覆盖，这种基础设施建设为智能驾驶提供了有力的技术支撑。定位技术是无人驾驶的核心技术，因为有了位置信息就可以利用丰富的地理、地图等先验知识，可以使用基于位置的服务。
4. 车身传感器。来自车辆本身，通过整车网络接口获取诸如车速、轮速、档位等车辆本身的信息。
2.3 人工智能在自动驾驶深度学习中的应用
驾驶员认知靠大脑，无人驾驶汽车的“大脑”则是计算机。无人车里的计算机与我们常用的台式机、笔记本略有不同，因为车辆在行驶的时候会遇到颠簸、
震动、粉尘甚至高温的情况，一般计算机无法长时间运行在这些环境中。所以无人车一般选用工业环境下的计算机——工控机。工控机上运行着操作系统，操作系统中运行着无人驾驶软件。如图1所示为某无人驾驶车软件系统架构。操作系统之上是支撑模块（这里模块指的是计算机程序），对上层软件模块提供基础服务。支撑模块包括：虚拟交换模块，用于模块间通信；日志管理模块，用于日志记录、检索以及回放；进程监控模块，负责监视整个系统的运行状态，如果某个模块运行不正常则提示操作人员并自动采取相应措施；交互调试模块，负责开发人员与无人驾驶系统交互。
图1 某无人驾驶车软件系统架构
除了对外界进行认知之外，机器还必须要能够进行学习。深度学习是无人驾驶技术成功地基础，深度学习是源于人工神经网络的一种高效的机器学习方法。深度学习可以提高汽车识别道路、行人、障碍物等的时间效率，并保障了识别的正确率。通过大量数据的训练之后，汽车可以将收集到的图形，电磁波等信息转换为可用的数据，利用深度学习算法实现无人驾驶。
在无人驾驶汽车通过雷达等收集到数据时，对于原始的训练数据要首先进行数据的预处理化。计算均值并对数据的均值做均值标准化、对原始数据做主成分分析、使用PCA白化或ZCA白化。例如：将激光传感器收集到的时间数据转换为车与物体之间的距离；将车载摄像头拍摄到的照片信息转换为对路障的判断，
对红绿灯的判断，对行人的判断等；雷达探测到的数据转换为各个物体之间的距离。
将深度学习应用于无人驾驶汽车中，主要包含以下步骤：
1. 准备数据，对数据进行预处理再选用合适的数据结构存储训练数据和测试元组；
2. 输入大量数据对第一层进行无监督学习；
3. 通过第一层对数据进行聚类，将相近的数据划分为同一类，随机进行判断；
4. 运用监督学习调整第二层中各个节点的阀值，提高第二层数据输入的正确性；
5. 用大量的数据对每一层网络进行无监督学习，并且每次用无监督学习只训练一层，将其训练结果作为其更高一层的输入。
6. 输入之后用监督学习去调整所有层。
2.4 人工智能在自动驾驶信息共享中的应用
首先是利用无线网络进行车与车之间的信息共享。通过专用通道，一辆汽车可以把自己的位置、路况实时分享给队里的其它汽车，以便其它车辆的自动驾驶系统，在收到信息后做出相应调整。
其次，是3D路况感应，车辆将结合超声波传感器、摄像机、雷达和激光测距等技术，检测出汽车前方约5米内地形地貌，判断前方是柏油路还是碎石、草地、沙滩等路面，根据地形自动改变汽车设置。
另外，汽车还将能进行自动变速，一旦探测到地形发生改变，可以自动减速，路面恢复正常后，再回到原先状态。
汽车信息共享所收集到的交通信息量将非常巨大，如果不对这些数据进行有效处理和利用，就会迅速被信息所湮没。因此需要采用数据挖掘、人工智能等方式提取有效信息，同时过滤掉无用信息。考虑到车辆行驶过程中需要依赖的信息具有很大的时间和空间关联性，因此有些信息的处理需要非常及时。
3. 人工智能应用于自动驾驶技术中的优势
人工智能算法更侧重于学习功能，其他算法更侧重于计算功能。学习是智能的重要体现，学习功能是人工智能的重要特征，现阶段大多人工智能技术还处在学的阶段。如前文所说，无人驾驶实际上是类人驾驶，是智能车向人类驾驶员学习如何感知交通环境，如何利用已有的知识和驾驶经验进行决策和规划，如何熟练地控制方向盘、油门和刹车。
从感知、认知、行为三个方面看，感知部分难度最大，人工智能技术应用最多。感知技术依赖于传感器，比如摄像头，由于其成本低，在产业界倍受青睐。以色列一家名叫Mobileye的公司在交通图像识别领域做得非常好，它通过一个摄像头可以完成交通标线识别、交通信号灯识别、行人检测，甚至可以区别前方是自行车、汽车还是卡车。人工智能技术在图像识别领域的成功应用莫过于深度学习，近几年研究人员通过卷积神经网络和其它深度学习模型对图像样本进行训练，大大提高了识别准确率。Mobileye目前取得的成果，正是得益于该公司很早就将深度学习当作一项核心技术进行研究。
认知与控制方面，主要使用人工智能领域中的传统机器学习技术，通过学习人类驾驶员的驾驶行为建立驾驶员模型，学习人的方式驾驶汽车。
4. 无人驾驶技术所面临的挑战和展望
在目前交通出行状况越来越恶劣的背景下，“无人驾驶”汽车的商业化前景，还受很多因素制约。主要有：
1. 法规障碍
2. 不同品牌车型间建立共同协议，行业缺少规范和标准
3. 基础道路状况，标识和信息准确性，信息网络的安全性
4. 难以承受的高昂成本
此外，“无人驾驶”汽车的一个最大特点，就是车辆网络化、信息化程度极高，而这也对电脑系统的安全问题形成极大挑战。一旦遇到电脑程序错乱或者信息网络被入侵的情况，如何继续保证自身车辆以及周围其他车辆的行驶安全，这同样是未来急需解决的问题。
虽然无人驾驶技术还存在着很多挑战，但是无人驾驶难在感知，重在“学习”，
无人驾驶的技术水平迟早会超过人类，因为稳、准、快是机器的先天优势，人类无法与之比拟。驾驶有时并不是负担，相反是一种乐趣，体现了人类拓展自身极限的能力。笔者相信，完全的无人驾驶也许有些遥远，但随着机器学习算法的提升和应用的挖掘，更接地气人机和谐共驾指日可待。不管在自动驾驶这条路上有多少困难，但我相信总有它出现在城市道路上的一天，技术的发展充满激情与动力。在不久的将来，也许自动驾驶会成为主流!
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自动驾驶汽车硬件系统概述
自动驾驶汽车硬件系统概述 自动驾驶汽车的硬件架构、传感器、线控等硬件系统 如果说人工智能技术将是自动驾驶汽车的大脑，那么硬件系统就是它的神经与四肢。从自动驾驶汽车周边环境信息的采集、传导、处理、反应再到各种复杂情景的解析，硬件系统的构造与升级对于自动驾驶汽车至关重要。 自动驾驶汽车硬件系统概述 从五个方面为大家做自动驾驶汽车硬件系统概述的内容分享，希望大家可以通过我的分享，对硬件系统的基础有个全面的了解： 一、自动驾驶系统的硬件架构 二、自动驾驶的传感器 三、自动驾驶传感器的产品定义 四、自动驾驶的大脑 五、自动驾驶汽车的线控系统
自动驾驶事故分析 根据美国国家运输安全委员会的调查报告，当时涉事Uber汽车——一辆沃尔沃SUV系统上的传感器在撞击发生6s前就检测到了受害者，而且在事故发生前1.3秒，原车自动驾驶系统确定有必要采取紧急刹车，此时车辆处于计算机控制下时，原车的紧急刹车功能无法启用。于是刹车的责任由司机负责，但司机在事故发生前0.5s低头观看视频未能抬头看路。 从事故视频和后续调查报告可以看出，事故的主要原因是车辆不在环和司机不在环造成的。Uber在改造原车加装自动驾驶系统时，将原车自带的AEB功能执行部分截断造成原车ADAS功能失效。自动驾驶系统感知到受害者确定要执行应急制动时，并没有声音或图像警报，此时司机正低头看手机也没有及时接管刹车。
目前绝大多数自动驾驶研发车都是改装车辆，相关传感器加装到车顶，改变车辆的动力学模型；改装车辆的刹车和转向系统，也缺乏不同的工况和两冬一夏的测试。图中Uber研发用车是SUV车型自身重心就较高，车顶加装的设备进一步造成重心上移，在避让转向的过程中转向过急过度，发生碰撞时都会比原车更容易侧翻。 自动驾驶研发仿真测试流程 所以在自动驾驶中，安全是自动驾驶技术开发的第一天条。为了降低和避免实际道路测试中的风险，在实际道路测试前要做好充分的仿真、台架、封闭场地的测试验证。 软件在环（Software in loop），通过软件仿真来构建自动驾驶所需的各类场景，复现真实世界道路交通环境，从而进行自动驾驶技术的开发测试工作。软件在环效率取决于仿真软件可复现场景的程度。对交通环境与场景的模拟，包括复杂交通场景、真实交通流、自然天气（雨、雪、雾、夜晚、灯光等）各种交通参与者（汽车、摩托车、自行车、行人等）。采用软件对交通场景、道路、以及传感器模拟仿
人工智能在汽车自动驾驶中的应用
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/259052302.html, 人工智能在汽车自动驾驶中的应用 作者：蒋海 来源：《商情》2020年第15期 【摘要】近年来随着各类新型技术的逐渐发展进步，汽车行业也逐步被赋予了人工智能的概念。人工智能与汽车驾驶的融合促进了自动驾驶汽车技术的发展。本文就对于人工智能在自动驾驶汽车中的应用进行了简要的探讨分析，从当前阶段自动驾驶汽车发展的实际情况入手，对于实际应用进行了具体的分析，同时也对于人工智能在自动驾驶汽车中的发展前景进行了展望，希望能够为切实强化自动驾驶汽车的实际应用水平起到有力的作用。 【关键词】人工智能 ;汽车自动驾驶 ;应用分析 一、自动驾驶汽车的发展实况分析 所谓自动驾驶，通常又被称为无人驾驶、智能化驾驶等。相对于许多发达国家而言，我国在自动驾驶汽车方面的研究起步较晚，但经过了较长一段时间的研究发展，目前也已经取得了较为突出的成就。早在十几年前就已经有科研人员研发出了智能无人车，通过借助智能行为控制系统的优势性作用，使其能够在不存在特殊情况下的过程当中能够实现无人驾驶。另外还有研究院已经研发出了所谓的脑控汽车，脑控汽车就是通过借助脑电设备来捕捉人腦所发出的脑电信号，并通过对于信号进行全面的识别，将其转换为操作指令传达给汽车，以此来实现通过人脑控制来驾驶汽车的目的。尽管此类研究已经取得了一定的成果，但想要真正获得广泛的应用还需要开展更为深入的研究。目前越来越多的科研人员开始进行自动驾驶汽车方面的研究，在未来的一段时间当中，自动驾驶行业必然获得突出的发展。 二、人工智能在自动驾驶汽车中的应用 （一）人工智能在自动驾驶汽车路线中的应用 自动驾驶属于一类较为完整的软件交互系统，我们可以将自动驾驶软件部分大致分为环境感知模块、行为决策模块以及运动控制模块三大模块类型。其中，环境感知模块，简单来说就是指通过科学合理的运用传感器实现对于周边环境情况的感知。常见的环境感知模块包括雷达、摄像头、传感器等。除了能够掌握周边环境状态之外，同时也能够对于车身本身的状态信息进行了解。行为决策模块则需要充分依据实时路网信息以及周边的交通环境信息确保在满足交通规则要求的情况下实现安全稳定的驾驶决策。运动控制模块通过对于行驶轨迹的科学合理规划以及当前车辆所处位置和运行状态，实现对于汽车、油门刹车以及方向盘等的控制。 （二）人工智能技术在实际驾驶过程当中的应用
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人工智能的概念不在陌生，但是其中的几大专业术语又是什么呢 人工智能进入了一切领域——从自动驾驶汽车，到自动回复电子邮件，再到智能家居。似乎可以获得任何商品（例如医疗健康，飞行，旅行等），并通过人工智能的特殊应用使其更加智能。所以除非相信事件具有终结者般的转折，可能会问自己，人工智能能够预示着工作场所或整体的业务线的什么利益。 人工智能主要有三个分支： 1) 认知AI （cognitive AI） 认知计算是最受欢迎的一个人工智能分支，负责所有感觉“像人一样”的交互。认知AI必须能够轻松处理复杂性和二义性，同时还持续不断地在数据挖掘、NLP（自然语言处理）和智能自动化的经验中学习。 现在人们越来越倾向于认为认知AI混合了人工智能做出的最好决策和人类工作者们的决定，用以监督更棘手或不确定的事件。这可以帮助扩大人工智能的适用性，并生成更快、更可靠的答案。 2) 机器学习AI （Machine Learning AI） 机器学习（ML）AI是能在高速公路上自动驾驶你的特斯拉的那种人工智能。它还处于计算 机科学的前沿，但将来有望对日常工作场所产生极大的影响。机器学习是要在大数据中寻找一些“模式”，然后在没有过多的人为解释的情况下，用这些模式来预测结果，而这些模式在普通的统计分析中是看不到的。 然而机器学习需要三个关键因素才能有效： a) 数据，大量的数据 为了教给人工智能新的技巧，需要将大量的数据输入给模型，用以实现可靠的输出评分。例如特斯拉已经向其汽车部署了自动转向特征，同时发送它所收集的所有数据、驾驶员的干预措施、成功逃避、错误警报等到总部，从而在错误中学习并逐步锐化感官。一个产生大量输入的好方法是通过传感器：无论你的硬件是内置的，如雷达，相机，方向盘等（如果它是一辆汽车的话），还是你倾向于物联网(Internet of Things)。蓝牙信标、健康跟踪器、智能家居传感器、公共数据库等只是越来越多的通过互联网连接的传感器中的一小部分，这些传感器可以生成大量数据（多到让任何正常的人来处理都太 多）。 b) 发现 为了理解数据和克服噪声，机器学习使用的算法可以对混乱的数据进行排序、切片并转换成可理解的见解。（如果你想吓跑你的同事，请先听听常用的不同排序算法） 从数据中学习的算法有两种，无监督算法和有监督算 法。
自动驾驶汽车中人工智能的应用研究
车辆工程技术 85车辆技术 0 引言 汽车自动驾驶系统与人工智能的结合，为汽车自动驾驶系统智能化发展提供更多技术支持，并且明确了汽车自动驾驶系统的发展方向。尤其是人工智能中的各种算法与Agent 技术等的应用，在很大程度上带动了汽车自动驾驶系统的发展。 1 汽车自动驾驶系统、人工智能浅析 1.1 人工智能 人工智能是科学发展与智能技术应用的产物，人工智能技术简称为AI，具备多元化研究系统，并且集开发算法、拓展专属于人的智能以及系统模拟等技术于一身，人工智能是现代化领先技术之一。人工智能技术的研究，从1956 年着手，经过不断的研究探索，70 年代在数据处理方面取得巨大突破，并且逐渐被应用到市场中，人工智能的研究价值得以显现。人工智能在2016 年中，以人工智能围棋软件的形式挑战欧洲围棋冠军，这代表着人工智能技术发展进入到新的发展阶段。根据人工智能技术研究为载体，逐渐将研究领域进行拓展，增加语言、图像识别与自主学习等功能，并且在研究理论方面不断创新。 人工智能通过对人的模拟，延伸更多智能科学技术，重点进行计算机科学分析，认清人工智能本质，通过模拟人的行为控制机器设备。当前人工智能技术越来越成熟，在很多领域开始应用，自动驾驶技术便是重要体现[1]。 1.2 汽车自动驾驶系统 汽车自动驾驶系统的兴起，主要基于人工智能技术，将人工智能研究与汽车自动驾驶技术相结合，更多发展领域得到人工智能的支持。汽车作为当代生活的关键设备，为人们出行带来很多便利。人工智能渗透到汽车发展领域，逐渐衍生出无人驾驶技术。无人驾驶技术下的汽车被称之为智能汽车，主要通过GPS 定位、雷达以及激光、传感器等智能设备，及时获取汽车行驶信息，并且全面分析路况，对汽车行驶进行彻底判断，结合驾驶情况选择适当的驾驶路径，以此实现对汽车的有效控制。无人驾驶技术对于智能技术要求十分严格，当前还在不断探索中，并没有得到全面性的驾驶普及。但是随着无人驾驶技术的发展成熟，该技术的普及速度加快，人工智能与汽车自动驾驶系统的有效结合，为汽车行业发展创造了更多机会。 2 人工智能在自动驾驶汽车领域的应用 2.1 总体技术路线 自动驾驶系统是一个由不同软硬件构成的交互式系统，其中，硬件包括自动驾驶芯片与汽车制造技术，软件包括自动驾驶软件、地图和通信网络。在软件部分，可以分成下列三个功能模块： （1）环境感知模块：采用传感器进行环境信息的感知，如利用摄像头等装置来进行环境信息的实时获取，并利用GPS实现车身状态信息的动态获取。 （2）行为决策模块：以现有的路网、环境与驾驶等信息为依据，在遵循交通规则的基础上，给出最佳自动驾驶决策，即运动控制指令。 （3）运动控制模块：以规划确定的行驶路线为依据，结合当前车辆所处位置、时速及姿态，发出对相应的控制指令[2]。 2.2 人工智能具体应用 （1） 保证交通的高效性。地图以大数据网为依据为用户提供实时信息并给出更改线路的建议，这样能大幅度提高交通效率，同时这也是车联网具体应用表现形式。将汽车接入到互联网后，能与周围物联网相关数据相结合，此时利用人工智能技术能实现实时处理，从而更加智能且快速地给出最佳规划路线。 （2）保证驾驶的安全性。实现自动驾驶前，智能化的辅助驾驶系统已经开始大规模应用。现在以ADAS等为主要代表的智能系统已经在汽车上得到广泛应用。对于ADAS，它引入了人工智能技术，如图像识别与传感器技术等，使自动驾驶达到了第二级，部分达到第三级。这为后续更高级别的自动驾驶奠定了良好基础。同时，通过对人工智能的引入，还能从根本上保证驾驶安全性，减少或避免由于驾驶者自身能力有限产生的事故意外。 （3）保证管理的水平。人工智能还能应用于管理环节，如企业和渠道管理，包括市场营销，通过对人工智能的引入，能降低成本，保证管理的效率与水平。例如，在营销管理中可以利用人工智能实现大数据分析，从而掌握不同消费者的需求，实现精准营销。 （4）保证出行的舒适性。将人工智能引入到车载应用方面能在良好响应指令的基础上，提高行车舒适性。如，在汽车解锁方面采用生物识别技术，如步态、声纹或面部识别；利用人工智能还能使汽车以天气状况为依据，结合用户实际状态对空调系统进行自动调整，使车内空间温度保持在舒适状态下。 2.3 自动驾驶实现难点 汽车和人工智能之间的结合，需要经过以下三个阶段：第一阶段为技术爆发、第二阶段为混合过渡、第三阶段为智能交通，现在我国还处在第一阶段，企业将重点放在研发新技术方面，降低传感器等装置的生产成本，提高商用水平等。要使自动驾驶真正变成现实，需要解决以下几个问题：其一，政策法规的制定和完善；其二，基础设施建设；其三，高精地图软件开发；其四，技术标准制定；其五，提高民众接受度。 每一个问题都是一个很大的挑战，调查结果表明，现在全球每年都会有约130万人因交通事故丧生，但只有不足60%的人可以接受汽车自动驾驶，对于自动驾驶，它最令人担忧的还是安全性。然而，理论上讲，自动驾驶要比驾驶者驾驶更安全，因为它不会产生任何对驾驶安全不利的负面情绪。由此可见，当务之急是要在开发的同时打消对人们对自动驾驶的错误认识，使人们对自动驾驶产生足够的信心[3]。3 结束语 当前，自动驾驶系统中还存在一定问题，想要实现车辆自动驾驶并真正推广，还有些遥远，但是，随着及其学习算法等技术的发展，自动驾驶技术必然上升更高台阶。相信在未来实现自动驾驶将成为必然趋势。 参考文献： [1]赵铭炎.浅析人工智能在自动驾驶中的应用[J].中国新通信,2019, 21(05):107-108. [2]冯玮.车辆自动驾驶中人工智能的应用实践微探[J].中国战略新兴产业,2018(16):135. [3]井泉.浅谈人工智能在自动驾驶汽车中的应用[J].轻型汽车技术，2018(Z1):51-54. 自动驾驶汽车中人工智能的应用研究 张永翔 （山东科技大学,山东 青岛 266000） 摘 要：无人驾驶汽车拥有一个显著特征，信息化程度非常高，对电脑系统安全性等要求较高。若电脑程序出现混乱、信息泄露、病毒入侵等，极易危害汽车行驶安全，这些问题必须解决，才能保障自动驾驶系统的应用与推广。本文主要分析了自动驾驶汽车中人工智能的应用。 关键词：自动驾驶；人工智能；汽车工程
人工智能三大分类
人工智能三大分类 认知学习;机器学习;深度学习 人工智能的概念不在陌生，但是其中的几大专业术语又是什么呢 人工智能进入了一切领域——从自动驾驶汽车，到自动回复电子邮件，再到智能家居。似乎可以获得任何商品（例如医疗健康，飞行，旅行等），并通过人工智能的特殊应用使其更加智能。所以除非相信事件具有终结者般的转折，可能会问自己，人工智能能够预示着工作场所或整体的业务线的什么利益。 人工智能主要有三个分支： 1) 认知AI （cognitive AI） 认知计算是最受欢迎的一个人工智能分支，负责所有感觉“像人一样”的交互。认知AI必须能够轻松处理复杂性和二义性，同时还持续不断地在数据挖掘、NLP（自然语言处理）和智能自动化的经验中学习。 现在人们越来越倾向于认为认知AI混合了人工智能做出的最好决策和人类工作者们的决定，用以监督更棘手或不确定的事件。这可以帮助扩大人工智能的适用性，并生成更快、更可靠的答案。 2) 机器学习AI （Machine Learning AI） 机器学习（ML）AI是能在高速公路上自动驾驶你的特斯拉的那种人工智能。它还处于计算机科学的前沿，但将来有望对日常工作场所产生极大的影响。机器学习是要在大数据中寻找一些“模式”，然后在没有过多的人为解释的情况下，用这些模式来预测结果，而这些模式在普通的统计分析中是看不到的。 然而机器学习需要三个关键因素才能有效： a) 数据，大量的数据 为了教给人工智能新的技巧，需要将大量的数据输入给模型，用以实现可靠的输出评分。例如特斯拉已经向其汽车部署了自动转向特征，同时发送它所收集的所有数据、驾驶员的干预措施、成功逃避、错误警报等到总部，从而在错误中学习并逐步锐化感官。一个产生大量输入的好方法是通过传感器：无论你的硬件是内置的，如雷达，相机，方向盘等（如果它是一辆汽车的话），还是你倾向于物联网(Internet of Things)。蓝牙信标、健康跟踪器、智能家居传感器、公共数据库等只是越来越多的通过互联网连接的传感器中的一小部分，这些传感器可以生成大量数据（多到让任何正常的人来处理都太 多）。 b) 发现 为了理解数据和克服噪声，机器学习使用的算法可以对混乱的数据进行排序、切片并转换成可理解的见解。（如果你想吓跑你的同事，请先听听常用的不同排序算法）
人工智能在车辆自动驾驶中的应用
人工智能在车辆自动驾驶中的应用 王洪升,曾连荪,田蔚风 (上海交通大学电信学院导航与控制研究所,上海200030) 摘要:本文提出了一种新的基于人工智能的感知/计划/动作agent结构实现智能车辆自动驾驶的方案。首先通过描述该结构的原理说明该结构可以解决自动驾驶中存在的一些问题,接着通过建立自动驾驶知识库阐述如何具体实现自动驾驶,最后通过仿真实验验证了该方法能够为智能车辆实现自动或辅助驾驶提供一种非常有效的机制。 关键词:智能交通系统;人工智能;智能车辆;自动驾驶;知识库 中图分类号:TP18文献标识码:A文章编号:1003-7241(2004)06-0005-04 Application of Artificial Intelligence in Autom atic Drive for Intelligent Vehicles WANG Hong-sheng,ZENG Lian-sun,TIA N Wei-feng (Institute of Navigation and Control,Shanghai Jiaotong University,Shanghai200030,China) Abstract:This paper presents an innovative method for implementing automatic drive for i ntelligen t vehicles using Artificial Intelli gence based on the sense/plan/act agent architecture.Theory of the archi tecture is described which explains that some problems in automatic driving can be solved efficiently.The i mplementation of the automatic dri ving using knowledge database based on this archi tecture is discussed.Simulation studies have been conducted to verify that the proposed method can be efficien tly utilized in automatic driving for intelligent vehicles. Key words:Intelligent transportation systems;Artificial i ntelligence;Intelligent vehicles;Automatic driving;Knowledge database 1引言 20世纪80年代后,日益拥挤的交通给人们带来交通堵塞、事故频发、环境污染和危害人类生命财产等一系列的困扰。为了排除这些困扰,集通讯、信息和管理于一体的智能交通系统(ITS)应运而生。 ITS一般由两部分组成,即智能道路及交通控制系统和智能车辆。目前智能道路系统的构建还处于起步阶段,相应的基础设施建设周期长且投资大,所以发展智能车辆及车辆自动驾驶系统,通过提高车辆自身的智能的方案是目前实现安全、高效的自动驾驶的最佳选择,同时它还可以为将来开发完备的自动高速交通网络环境中运行的智能车辆奠定基础。 收稿日期:2003-11-11 车辆自动驾驶系统主要由车辆自动驾驶控制系统和车辆自动路径导引系统组成。其中车辆自动驾驶控制系统对车辆进行横向和纵向的控制,而车辆自动路径导引系统为车辆动态规划最优的路径。近年来,车辆自动驾驶的研究取得了很大的进展,特别是图论法、神经网络法和遗传算法等[1][2][3][4]的应用。其中以Dijkstra算法为代表的图搜索法[2]在各种优化问题中得到了较为广泛的应用,并且这种算法的解是全局最优的。但是这种算法需要建立邻接矩阵,会耗费巨大的存储量,且其计算量与网络结点数目为立方关系。而智能车辆自动驾驶的路径导引要在结点数非常大的数字地图数据库中进行搜索,所以该方法存在计算量大和对计算机存储要求高的缺点。 本文提出将人工智能的基于感知P计划/动作agent结构[5]应用于车辆自动驾驶中,从感知、思维和行为三个层次模拟人为 5 u es of Aut oma tio n&Ap p licat io ns|
人工智能对自动驾驶汽车的影响
http ：//https://www.360docs.net/doc/259052302.html, 近十年来，汽车行业经历了飞速变化，车联网越来越普及，电动机等新的动力系统逐渐成为主流，汽车自动化水平也在不断提高。 每种趋势背后都有强劲的推动力，但其中或许最重要的一个因素是安全。 人类驾驶很容易犯错，每年在交通事故中丧生的130万人中， 有94%是因为这些错误造成的，另外还有2000万到5000万人因交通事故受伤或致残。在许多国家中，除了伤亡人数外，交通事故产生的成本估计占国家GDP 的1%至20%。 为此，许多汽车制造商开始尝试自动驾驶。自动驾驶汽车需要新的摄像头、雷达和激光雷达（LIDAR ）模块，另外还需要处理器和传感器融合引擎控制单元（ECU ）-以及新的算法、测试和验证，这些都是为了实现真正的自动驾驶。根据市场分析公司HIS Market 的数据，从2016年到2023年，自动驾驶预计将推动汽车电子系统价值的复合年增长率达到60%。这种增长将使汽车在未来10到15年内， 自动驾驶水平稳步提高。 汽车设计中引入人工智能和深度学习 汽车系统设计人员最初是在高级辅助驾驶系统（ADAS ）中运用了传统的嵌入式视觉算法。汽车自动化发展的主要推动因素之一是增加了人工智能（AI ）技术，尤其是基于在多层卷积神经网络（CNN ）上实现深度学习算法的人工智能技术。这些算法在汽车自动化所必备的对象识别和场景分割任务中，有着极好的发展前途。 自动驾驶汽车需要“看到”前方的道路并了解周围环境，因此需要综合部署摄像头、雷达、激光雷达（LiDAR ）和超声波来完成这一任务（图2）。 每个摄像头收到要处理的未压缩视频流时，人工智能将启用对场景中多个对象的检测和识别，从而提高车辆的情境感知能力。应用人工智能算法应 该能缩短开发ADAS 所需的时间。原因在于实施了有效的神经网络后，根据新情境对 其进行调整并不涉及 编写新的代码，而只需要用新数据集对其重新 人工智能对自动驾驶汽车的影响 新思科技供稿 *架构基于宝马、沃尔沃、奥迪、 日产现有试制车平台图1随着车辆自动化水平的提高，传感器数量也会随之增加（资料来源：IHS Markit ） 图2自动驾驶汽车能“看到” 周围环境所需的传感器75
自动驾驶人工智能
第20卷第 5.6期 2017年6月POWER SUPPLY TECHNOLOGIES AND APPLICATIONS V〇1.20 No.5.6 Jun.2017 自动驾驶人工智能 茅于抗 (清华大学自动化系，北京100084) 据统计，全世界每天都有八亿辆汽车在马路上 跑。据预测，每年新销售的汽车达1.5亿辆，报废的 车没有这么多，所以全世界运行的汽车总量还在不 断增加，何况我们“发展中国家”，汽车的拥有量还 会增加得更快。 现在的汽车都是有人操作的，学会开汽车一般 要经过驾校训练、考试合格后，才能领取驾驶执照；上路也要经过先有专业驾校老师陪同训练一段时 间后，才能独立上路。这个过程是免不了的。你不能 期望，有了自动驾驶系统，你就不必上驾校学开车 了。 驾驶汽车必须注意力集中，稍不留神就容易出 事故，不是自己的车碰坏了，就是撞了人，还可能自 己受伤了，引起了大麻烦。那么如果采用了自动驾 驶，是不是能更安全了呢？应该是，但没法证明。至 少现在还没有那个国家准许无人驾驶的汽车上路。这说明，"自动驾驶"技术还没有达到人驾驶的水平。至少交通运输的主管部门还不认可自动驾驶会比 有人驾驶可靠。 世界各个大汽车公司都已研究自动驾驶多年，有的公司声称已经有了成熟的自动驾驶系统，但是 为什么交通运输主管部门不敢批准无人驾驶汽车 上路？因为还没法证明：机器自动驾驶会比人驾驶 更安全、更可靠。开了自动驾驶的汽车，万一出了事 故，是驾驶员的责任，还是自动驾驶系统的责任？出售自动驾驶系统的公司还负责赔偿吗？官司就打不清了。 要是你在马路上看见一辆没人驾驶的汽车向 你这边开来，你会不感到害怕吗？至少到现在，无法 想象：竟然有一天，马路上跑的汽车会是没有人在 驾驶的。 其实，无人驾驶技术在飞机上早已实现了。不 用说，众所周知的“无人机”就是没人驾驶的飞机。 其实普通的民航机，驾驶员也不是老坐在那里 “开飞机”的，只要给定目标和驾驶参数，自动驾驶 系统就能维持飞机长时间的正常的飞行。可以想 象，飞机的起飞，操作比较简单，容易实现自动驾 驶。但是飞机下降，技术要复杂得多，可能驾驶员也 不放心完全交给自动化系统去操作。 据说，要实现汽车自动驾驶，必须给汽车装六 个摄像头，监视六个方向的信息。然后根据设定的 道路目标去前行，遇到障碍物时知道回避或后退。现在，已经有了 5P S系统帮助汽车驾驶了，但也只 是给驾驶员一个参考：向前行，或后退，不能代替驾 驶员的工作。道路上的复杂情况是很难预测的，自动驾驶系统首先必须会观察十字路口的红绿灯，根 据红绿灯信号来控制汽车在十字路口该停、该走、可以拐弯，等等，这时，红绿灯还不是开停车的充分 条件，还必须注意观察前后左右有无其他车辆，它 们的行动意图是什么，更要注意，有没有行人出现，还有小孩会自己乱跑到马路中间，必须注意避让。在过环岛（roundabout)时，知道左（下转第64页） -62-
自动驾驶发展及人工智能应用的相互探讨
2019.05科学技术创新-165-自动驾驶发展及人工智能应用的相互探讨 邱苏楠 （苏州市科技服务中心，江苏苏州215000） 摘要：人工智能技术现在已经被广泛的应用到多个领域中，并且对改善生活质量具有重要推动作用，被越来越多的人们所接受。将人工智能技术应用到汽车自动驾驶中，可以直接颠覆整个汽车和相关行业生态，同时还能够改善传统驾驶方式，降低交通风险。本文主要对汽车自动驾驶的发展现状及人工智能技术在自动驾驶领域的的应用方向进行了简单分析。 关键词：人工智能；自动驾驶;智能汽车 中图分类号:U471.1,TP18文献标识码:A 汽车自动驾驶融合了人工智能、通信技术、新材料、传感技术、互联网等多项新兴技术，它的潜在优势包括能够更好的适应人群、提高公路安全性，缓解交通拥堵和环境保护等方面。世界各国都十分重视自动驾驶技术，很多国家制定了自己的自动驾驶技术路线图，集中在驾驶分级、道路测试和规划、汽车制造等方面。目前汽车自动驾驶系统主要处于研发测试阶段,存在各种问题，制约了汽车自动驾驶的实现。人工智能技术的应用，通过进一步研究,有望解决原来研究过程遇到的难题，进一步推动车辆自动驾驶技术的发展。 1汽车自动驾驶技术发展现状 “自动驾驶”的定义经常被人用不同的方式解读,有人用“无人驾驶”来描述相关技术与应用。中国人工智能学会在发布的《中国人工智能系列白皮书禽能驾驶2017》中这样描述:“通常将自动驾驶和无人驾驶视作不同的两个概念。自动驾驶是指可以帮助驾驶员转向和保持在车道内行驶，实现跟车、制动以及变道等操作的一种辅助驾驶系统,驾驶员可以随时介入对车辆的控制，并且系统在 文章编号:2096-4390（2019）05-0165-02 特定环境下会提醒驾驶员介入操控。无人驾驶汽车也配备有各类传感器和相应的控制驱动器，但是取消了方向盘、加速踏板和制动踏板，汽车在没有人为干预的情况下自主完成行驶任务。” 自动驾驶主要分为环境感知、决策规划和控制执行三个功能模块，以及车联网的延伸服务。环境感知是最基础的部分，为了安全与准确的感知，自动驾驶系统配备了多种传感器，能够实现对周围环境的三维感知，然后将所有收集来自感知层的大量传感器的信息,将其处理分析，感知周围环境，为自动驾驶提供的决策依据。决策规划是汽车自动驾驶的关键部分之一，以环境感知得到的信息数据为依据,通过信息融合、异常处理等环节,进而进行轨迹规划、交通预测和行为决策叫可分为全局规划和局部规划两个层次。谷歌、特斯拉等自动驾驶系统的核心竞争力基本体现在决策算法方面。自动驾驶的最后环节是控制执行，使得汽车的驱动与制动控制，方向盘角度的调整以及轮胎力的控制，两个控制系统相互配合，按照决策规划的轨迹稳定行驶。 美国是自动驾驶领域研究最早技术最先进的国家，（转下页） 號玄； 的: ［锹垂加腑盖社；432眉輕濮謎, 图2优化前 3结论 3.1工装组焊代替手工组焊方式可以提高产品组焊精度。3.2能过优化组焊过程方式可以提高产品组焊精度。 提升产品质量必须针对每一个生产中发生的异常问题，把 图3优化后 控整个生产工艺流程，由小及大，由细入深,对问题发生的每个环节分析原因、抓处重点、提升工艺、落实生产，立项攻关，排忧克难,通过不断完善优化工艺技术手段,完成产品质量控制。