人工智能在汽车自动驾驶中的应用探讨

刘振

摘要：随着汽车的逐渐普及，其已经成为人们非常重要的代步工具，给人们的出行带来了诸多便利。为了进一步提高人们的驾驶体验，可以将人工智能运用于汽车驾驶过程中，本文对人工智能在汽车驾驶技术领域的应用与难题进行分析，有助于促进人工智能在汽车驾驶技术领域的有效运用，进而促进汽车驾驶性能的不断提高。

关键词：人工智能;汽车驾驶技术;应用

引言：人工智能技术和互联网技术的快速发展，为汽车自动驾驶技术的研发提供了契机。汽车自动驾驶主要是通过CPs定位.雷达以及激光.传感器等智能感知设备的应用，集自动控制.体系结构.人工智能.视觉计算等众多技术于一体，依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现的自动驾驶。通过车载传感系统来获取车辆的行驶和状态信息，然后对路况进行全面分析，通过计算机系统的综合判断自动规划行车路线，并且控制车辆达到预定的目的地。人工智能在汽车自动驾驶中的应用还存在很大的技术难题，需要科研人员加大研发的力度，不断攻克难关，以促进我国汽车制造产业智能化发展的进程。

1自动驾驶的技术架构

自动驾驶需要多种技术的支撑，其中主要涉及到传感器.高精度地图.V2x.AI算法，并且需要将这些技术集成到汽车中。自动驾驶技术对车道.车距.路障辨识程度要求更高，为了实现决策的安全性，甚至需要实现厘米级的精准程度。由于各类型传感器有各自的局限性，单一的传感器难以满足各种工况下精确感知的需要，为了能够在各种环境下平稳地运行，需要利用多传感器融合技术。高精度地图则可以通过准确的车辆定位，实现车辆准确还原在不断变化的立体交通环境中。V2x是指汽车与道路上的移动交通控制系统实现交互的技术，x可以是车辆.红绿灯.路标等，也可以是云端数据库。算法是自动驾驶技术的核心部分，随着近些年机器学习的不断发展，很多研究学者不断将机器学习应用到自动驾驶中。数据是机器学习算法的基础，不断地训练和优化算法，车辆将能准确识别周围信息并规划路线，实现自动驾驶。实现自动驾驶技术一般需要三大系统，在这三大系统中集成了传感器.高精度地图.V2x.AI算法等技术。三大系统分别是感知系统.决策系统和控制执行系统，根据信息的流向，相应地也划分为感知层.决策层和控制执行层。三个系统都离不开人工智能技术的基础，具体结合见图1。

2人工智能在汽车自动驾驶中应用面临的難题

我国汽车自动驾驶技术研发起步较晚，对很多关键性技术存在一定的瓶颈，但已经有很多大型制造企业加大了在自动驾驶方面的研发投人，并且取得突破性进展，人工智能技术与汽车自动驾驶的结合，势必会成为汽车产业未来发展的主要方向。民众接受度是汽车自动驾驶技术面临的重要难题，主要体现在民众对自动驾驶安全性的担忧，在心理上还缺乏足够的信心。政策法规的制定和完善也是汽车自动驾驶需要解决的问题，汽车自动驾驶还没有大规模推广和应用，所以针对自动驾驶方面的法律法规还不够健全，如果自动驾驶出现交通事故，该如何划分责任还有待商榷。人工智能系统和智能设备在汽车自动驾驶中的应用，势必会提高汽车制造的成本，所以在自动驾驶技术普及之前，还需要用户来分摊巨大的研发成本，这是自动驾驶汽车面临的市场销售难题。技术难题是自动驾驶面临的关键性问题，在复杂的形式环境以及恶劣的天气状况下，智能传感设备感知环境的能力是否会受到影响，智能系统如何有效协调与其他自动驾驶车辆之间的关系，智能系统中的数据信息是否会面临网络安全等，这些都是技术性难关。

3人工智能在汽车驾驶技术领域的应用

3.1图形识别与感知的应用  在汽车进行无人驾驶的过程中，其对车外环境的感知主要是通过各种传感器实现的。随着科学技术的不断发展，各种传感器的性能越来越高.体积越来越小，这促进了汽车无人驾驶技术的快速发展。当前，无人驾驶汽车中常用的传感器主要有4种不同的类型，即雷达.视觉传感器.定位及位姿传感器以及车身传感器。其中，雷达能够对汽车周围的障碍物进行探测并反馈至无人控制系统，视觉传感器通过单目.双目以及红外摄像头等对车道线.交通信号以及行人车辆等进行准确的识别，其对于安全行驶具有至关重要的影响，已经成为人工智能驾驶技术的研究重点：定位及位姿传感器在汽车的行驶过程中主要负责经纬坐标.速度以及行驶角度等的准确识别，进而能够及时对汽车的行驶方向进行调整，确保汽车能够始终沿着预定的路径行驶：车身传感器主要用于汽车自身的系统，负责获取汽车行驶过程中的车速.轮速以及档位等相关信息，为无人驾驶提供支持。

3.2深度学习系统的应用  相对于传统的汽车驾驶主要依靠驾驶员的脑力进行操控，人工智能汽车驾驶技术则是建立在汽车计算系统的基础上，这就对汽车硬件和软件提出了更高的要求。汽车计算系统涉及计算机.软件策略.汽车电子.通讯协议.无线传递.CIs/CPs等技术，产品开发难度大。同时，由于汽车的行驶环境不是一成不变的，需要面临各种复杂的路况和行驶环境，这就对汽车计算系统提出了非常高的要求，其不仅需要对外界进行有效的感知，还要具备良好的学习功能，进而不断提高其自身的适应性，以此满足各种复杂驾驶环境的要求。深度学习能力是关系人工智能汽车驾驶技术成败的决定性因素，其是由人工神经网络发展而来的，能够在一定程度上提高汽车控制系统的识别力和判断力，确保行驶中的识别准确率。

3.3信息共享的应用信息共享是指人工智能汽车在行驶过程中，能够实时获取外界的各种信息，例如，汽车的位置.路况以及天气等，通过无线网络分享至共享平台上，其他人工智能汽车通过共享信息能够及时对驾驶控制进行有针对性的调整，进而为汽车的安全行驶提供可靠保障。通过信息的有效共享，有助于不断改善汽车的行驶环境，将车流量进行科学合理的安排，避免造成汽车拥堵，提高人们的出行效率。当前常用的3D路况感应，通过有效的共享能够为汽车的智能驾驶对路况进行准确的判断，并根据行驶的地形特点进行相应的行驶状态调整，将外界环境所造成的不利影响限制在合理的范围内。因此，要求采用人工智能提取方式，对智能驾驶汽车行驶收集的丰富信息进行处理和分析，提高信息处理的效率。

结束语∶人工智能在汽车自动驾驶中的应用将是我国汽车制造业发展的主要方向之一，通过车载传感系统对周围环境的感知，进而由控制系统做出决策和判断，实现对车辆的行驶控制，确保车辆能够安全可靠的行驶。在5C通信与网络技术取得突破性进展，为智能汽车的发展创造了有利的条件。人工智能在汽车自动驾驶中的应用还面临技术.成本.法律等方面的问题，随着研发技术不断优化，都会得到有效的解决。人工智能技术与自动驾驶技术的融合，为汽车自动驾驶技术的发展提供了科技保障，会加快汽车自动驾驶目标的实现，推动汽车智能化发展的进程。

参考文献

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