无人驾驶领域中人工智能技术的应用

胡晔

摘 要：现代社会，人工智能技术发展水平不断提升，为推动社会快速发展贡献着重要力量。当前，人工智能技术成为社会关注的焦点。人工智能技术逐渐地渗入无人驾驶领域，改变了单纯依靠人工驾驶汽车的状况。本文阐述了人工智能技术的内涵，论述了无人驾驶汽车的概念，分析了无人驾驶与人工智能技术结合的优势，研究人工智能技术在无人驾驶汽车领域中的应用，提出了无人驾驶人工智能汽车的问题和对策。

关键词：人工智能技术;无人驾驶;汽车

中图分类号：U463.6文献标识码：A文章编号：1003-5168（2020）35-0027-03

Abstract： In modern society， the development level of artificial intelligence technology continues to improve， contributing an important force to the rapid development of society. Currently， artificial intelligence technology has become the focus of social attention. Artificial intelligence technology gradually penetrated into the field of unmanned driving， changing the situation of relying solely on manual driving of cars. This paper explained the connotation of artificial intelligence technology， discussed the concept of driverless cars， analyzed the advantages of the combination of unmanned driving and artificial intelligence technology， studied the application of artificial intelligence technology in the field of driverless cars， and put forward the problems and countermeasures of driverless artificial intelligence vehicles.

Keywords： artificial intelligence technology;unmanned driving;cars

現如今，人工智能技术逐渐地走进人们的生活中，使得越来越多的人认识该技术。人工智能技术指的是通过依靠计算机技术、信息技术，模仿人类的思维，增强技术的创造性。这样就可以更好地满足人们对各种生活的需求。人工智能技术属于计算机技术的分支，代表着技术发展水平，体现着一个国家的智能化发展程度。由于人工智能技术对社会发展具有推动意义，人们要主动地把人工智能技术融入各种领域，提升社会发展水平[1-3]。

1 无人驾驶汽车的概念

无人驾驶汽车指的是不依靠人就可以顺利地启动，进而开展运输活动的智能汽车。无人驾驶汽车对感知系统性能要求比较高。而汽车需要以获取的道路信息、行人信息、障碍物信息和红绿灯信息等为行驶行为开展的依据，同时要根据这些信息做好行驶规划。最终，无人驾驶汽车需要到达指定地点，完成驾驶任务。无人驾驶汽具有良好的市场发展前景，值得相关人员研究和探讨无人驾驶技术、人工智能技术、红外线感知技术，以此更好地降低交通事故发生风险[4-6]。

2 无人驾驶与人工智能技术结合的优势

在传统的司机驾驶中，驾驶人员需要长期集中注意力，观察路况，以便安全驾驶。但是，驾驶人员在长期驾驶时容易出现疲惫的问题，不能够充分地集中注意力。这种情况容易提高事故发生率，在面对突出情况时，驾驶人员往往不能够在较短的时间内采取有效的处理措施。总之，传统司机驾驶模式不能够切实保障人员安全。然而，在无人驾驶与人工智能的科学结合下，驾驶安全水平将会不断地提高。随着科学技术发展水平的不断提高，人工智能技术日趋成熟，并被应用在无人驾驶中，大大提升了无人驾驶水平。无人驾驶与人工智能结合具有突出优势，传感器系统主要通过搜集无人驾驶汽车周围信息，保证无人驾驶汽车安全行驶。所以，无人驾驶的研发和应用离不开传感器。另外，中央处理器主要通过处理所搜集的信息，开展路线规划，以此不再依靠人工驾驶汽车，而5G技术与中央处理器通过无缝对接数据来强化驾驶的安全性。由此可见，通过把无人驾驶与人工智能进行结合，无人驾驶的安全性得到了极大的保障[7-8]。

泊车属于驾驶行为活动的重要组成部分。一般而言，泊车的难度较大，稍微不注意就容易出现剐蹭、碰撞等事故。驾驶人员主要根据驾驶经验，进行泊车。而后视镜、倒车影像与车载雷达的介入便于驾驶人员泊车。由于驾驶人员泊车的主观性较强，如果泊车判断失误，就容易增加安全事故发生率。随着人工智能技术在无人驾驶中的应用，泊车难度进一步下降。人工智能可以探测周围环境，并根据停车环境精准计算泊车位置，进而安全准确停车。同时，科学的规划路线有利于降低耗油量。在传统的驾驶过程中，驾驶人员可能选择的不是最优路线，进而增加耗油量。依靠人工智能，驾驶人员可以获知目的地与出发地之间的路况以及距离，进而更好地规划行驶路径。与此同时，在人工智能的作用下，无人驾驶汽车能够科学地选择最佳行驶速度，这也有助于降低油耗，节约行驶成本[9-10]。

3 人工智能技术在无人驾驶汽车领域中的应用

3.1 无人驾驶汽车图形识别与感知

3.1.1 雷达传感器。雷达传感器主要通过探测周围路况的方法，避免无人驾驶汽车在行驶的过程中遇到障碍物，提高安全驾驶水平。激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等常被应用在无人驾驶汽车中。这几种雷达拥有各自的应用优势和劣势。激光雷达的优势在于探测的精度高，能够准确感知周围事物;探测的范围广，有利于保障无人驾驶汽车安全行驶。劣势在于探测的成本较高。毫米波雷达的优势在于探测费用低，探测距离远，不过相比激光雷达，其探测精度不高。超声波雷达的优势在于探测费用最低（这三种雷达对比），劣势在于探测精度低。

3.1.2 视觉传感器。视觉传感器主要通过识别车道线、交通信号灯、行人及车辆等，确保无人汽车安全行驶。视觉传感器作用的发挥离不开摄像头。其中，摄像头主要分为有单目、双目、红外摄像头。总体来看，视觉传感器的应用成本并不高，也就是说，只需要花费极少的费用，就可以安装视觉传感器。不过，视觉传感器性能的稳定性不高，容易受周围环境的影响。在这种情况之下，就不容易发挥视觉传感器在感知周围事物方面的作用。为提高无人驾驶汽车的感知能力，人们需要认真地研究、开发图像识别技术。

3.1.3 定位及位姿传感器。其通过进行定位、位姿感知，避免无人驾驶汽车偏离正确方向。当前，我国主要应用RTK-GPS技术，获得经纬坐标、速度及行驶角度等信息。不过，RTK-GPS技术在实际应用过程中会出现一定的问题。比如，周围建筑物会影响所获得信息的准确性;随着距离的增加，RTK-GPS技术应用的准确度会降低。为促进无人驾驶事业发展，我国在一些省市建立了固定差分基站系统。这样就可以大大保证获得的经纬坐标、速度及行驶角度等信息的精准性。

3.1.4 车身传感器。其是车辆自带的系统，在车身传感器的作用下，就可以获取车速、轮速以及挡位信息，以此提高安全驾驶水平。

3.2 无人驾驶汽车深度学习系统

在无人驾驶汽车中，计算机代替了人类大脑，其需要根据周围环境，准确做出行驶判断，合理地规划行驶路线。无人驾驶汽车应用的计算机与平常所指的计算机存在差异。无人驾驶汽车在行驶过程中容易因道路障碍物而产生振动。因此，人们要优化无人驾驶汽车中应用的计算机，保证计算机的适用性。通常主要应用工控机，通过运行智能系统，完成各项操作。为提升无人驾驶水平，人们要积极地研究无人驾驶汽车深度学习技术，进而构建相应的系统。可以说，无人驾驶汽车深度学习技术的发展水平直接影响无人驾驶水平。无人驾驶汽车深度学习主要通过研究人的神经系统来构建一种无人驾驶技术。无人驾驶汽车深度学习系统可以更好地根据外部情况，适时调整驾驶行为。

深度学习技术在无人驾驶汽车中的应用步骤如下：一是数据准备，即进行数据存储训练，为深度学习技术的开展奠定基础;二是无监督学习，主要通过输入大量数据的方式让计算机系统进行学习，提高数据信息处理水平;三是判断、处理数据，即合理地划分数据，并对数据进行判断、处理等;四是运行监督学习系统，不断地提升系统深度学习能力;五是输入后运用监督学习调整所有层，保证深度学习水平。

3.3 无人驾驶汽车信息共享

无人驾驶汽车信息共享的实现与无线网络具有重要的关系。无人驾驶汽车需要应用无线网络把位置信息、路况信息等分享给其他汽车。通过信息共享，其他无人驾驶汽车就可以及时规划最佳的行驶路线。3D路况感应可以更好地感知周围路况信息，为无人驾驶汽车提供切实有效的行驶信息。无人驾驶汽车在行驶过程中会收到大量信息，为发挥信息的指导价值，要合理地过滤无用信息，留下有效信息。

4 无人驾驶人工智能汽车的问题和对策

4.1 无人驾驶人工智能汽车存在的问题

目前，无人驾驶人工智能汽车还存在一定的问题，影响了驾驶效果。一是汽车驾驶的体验感下降。无人驾驶依靠的是计算机技术、人工智能，在这些技术的支持下，无人驾駛才得以实现。由于无人驾驶缺少了人的存在，驾驶爱好者的体验感下降，即不能够真正地感受无人驾驶的乐趣。在这种情况之下，驾驶爱好者容易对无人驾驶出现抵触心理。二是无人驾驶技术并不能够达到人类的判断级别。无人驾驶技术存在一些弊端，不利于保障人员安全。主要表现为在发生危险时，无人驾驶技术会事先感知阻力，进而选择处理危险的方式。通常，冲向汽车的阻力大于冲向人的阻力。无人驾驶汽车往往会选择保护汽车，这样无疑会对人们的生命安全产生极大的威胁。三是无人驾驶汽车仍旧处于初级阶段。虽然我国已经投入了很多年的时间研究无人驾驶技术，致力于研发智能化、自动化的无人驾驶汽车，以便为广大人民群众的生活提供诸多便利，但是无人驾驶汽车仍旧处于初级阶段，并不能够代替传统汽车。未来，很长一段时间内有人驾驶汽车仍居于主导地位。之后，无人驾驶汽车和有人驾驶汽车会并存在社会生活中。为提高交通安全水平，促进社会健康发展，要探究解决两者矛盾与冲突的方法。与此同时，还要积极地推广成熟发展的无人驾驶汽车。

4.2 无人驾驶人工智能汽车问题的解决

为更好地推广无人驾驶人工智能汽车，充分地发挥无人驾驶人工智能汽车的积极作用，人们需要构建解决策略。当前，汽车爱好者大多追求竞技体验感，希望通过比赛获得良好体验。为增强汽车爱好者的体验感，无人驾驶人工智能汽车可以设置实用与竞技两种驾驶模式，生活中可以应用无人驾驶模式，竞赛中规定驾驶人员操作汽车，从而保证无人驾驶的安全性。受阻力的影响，无人驾驶人工智能汽车在保护汽车安全的同时威胁着人员生命安全，这违背了安全研发原则。为保证人员安全，有必要优化防抱死制动系统与牵引稳定控制系统，发挥这些系统的积极作用。新型防抱死制动系统需要具备监控轮胎动向的功能，若是发现异常，则需要及时锁死轮胎，以防事故发生。未来，人们要有效处理无人驾驶汽车与有人驾驶汽车存在的冲突。我国需要完善相关法律法规，进而应用法律法规解决两者的冲突。另外，要深入地开发无人驾驶人工智能汽车，优化其性能，进而更好地推广该种汽车。

5 结语

现如今，人工智能技术深刻地影响着人们的生产、生活，为人们的生产、生活提供了诸多便利。无人驾驶是社会发展的重要方向，因此我国积极地发展无人驾驶技术。而人工智能技术是无人驾驶技术的重要组成部分。随着人工智能技术的发展和成熟，无人驾驶进入新的发展阶段。由于无人驾驶的发展离不开人工智能技术，因此有必要大力研究人工智能技术，并加快人工智能技术与驾驶技术的有效融合，提高无人驾驶的智能化水平。

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