人工智能技术在无人驾驶汽车领域的应用探讨

陈静、朱鹏兴

（西华大学汽车与交通学院 610039）

1 人工智能技术及无人驾驶汽车的概述

人工智能技术已经逐渐被人们所熟知，在生活中随处可见。人工智能也被简称为“AI”，主要是通过计算机技术，对人的思想及行为做出模拟的操作，模仿人类智能行为的一种方式。人工智能技术是计算机技术的一个分支，同时也是计算机技术快速发展的重要体现。在当今社会中，人工智能技术的出现与应用是必然的结果，科学合理地运用人工智能技术能够推动社会的进步。

无人驾驶汽车简而言之就是汽车在行驶过程中不需要人们进行操控，可以通过车载智能系统来感知周围的环境，对获得的信息加以处理来自动对行驶路线进行规划，并对汽车进行控制，从而顺利到达目的地。通过现阶段汽车领域发展状况来看，无人驾驶汽车具有广泛的发展前景[1]。

2 人工智能技术在无人驾驶汽车领域中的应用

随着人工智能技术的快速发展，无人驾驶汽车技术将不再是天方夜谭。无人驾驶汽车已经开始受到国家层面的密切关注，其中人工智能技术在无人驾驶汽车中也得到了广泛的应用。

2.1 人工智能在无人驾驶汽车图形识别与感知中的应用

目前，无人驾驶汽车对外界的感知主要是通过传感器。随着技术发展，传感器性能越来越高，体积也在变小，是无人驾驶汽车发展的重要推手。无人驾驶汽车对传感器的要求非常高，这也促进了车载专用传感器的发展。目前，主要可以分为以下4类。

(1)雷达传感器：它主要是探测周围的障碍物，如车辆、行人及路肩等，常用的无人驾驶车载雷达种类主要有激光雷达、毫米波雷达及超声波雷达等。激光雷达的特点是精度高、范围广，但成本较高，如Google无人驾驶汽车上所用的激光雷达需要70多万人民币；毫米波雷达成本较低，探测距离较远，已经被无人驾驶汽车所广泛运用，但是它与激光雷达相比较，精度较低，可视角度也较小；超声波雷达是3种类型雷达中成本最低的，但是所探测的距离较近，精度低，一般常用于低速下的碰撞预警[2]。

(2)视觉传感器：它主要是用来识别车道线、交通信号灯、行人及车辆等。常用的摄像头有单目、双目以及红外摄像头，视觉传感器的成本较低，但是容易受到外界环境因素影响。所以人工智能技术对于图像识别是非常重要的，同时也是目前研究的热点。

(3)定位及位姿传感器：它主要是用于无人驾驶汽车行驶过程中的高精度定位以及位姿感知，如获得经纬坐标、速度及行驶角度等。我国目前所常用的高精度定位方法是通过差分定位设备来实现的，如RTK-GPS，但是应用的距离有限制，同时还容易受到建筑物的影响。近几年，我国部分省市已经建立了固定差分基站系统，如湖北、上海等地区已实现了大范围的覆盖，这些基础的智能设施为无人驾驶汽车的行驶提供了强有力的安全保障[3]。

(4)车身传感器：主要来自于车辆本身的系统，它可以获取车速、轮速以及挡位信息。

2.2 人工智能在无人驾驶汽车深度学习系统中的运用

汽车在行驶中依靠驾驶员的大脑，而无人驾驶汽车在行驶中则主要依靠计算机“大脑”。无人驾驶汽车中的计算机与我们常见的计算机是不同的，因为车辆在行驶过程中经常会受到振动等影响，我们常用的计算机是无法长时间在此状态下保持运行的。因此，无人驾驶汽车采用的是工控机，通过运行智能系统，来操作相关软件。这些系统除了常规的对外界进行认知外，还必须能够具备学习能力。深度学习能力是无人驾驶汽车技术成功的关键，无人驾驶汽车深度学习主要是源自于人工神经网络的一种计算学习方法，通过深度学习能够提高汽车识别能力以及判断效率，同时还可以确保识别的正确率。通过收集大量的数据，无人驾驶汽车深度学习系统能够将这些数据转变为可用的数据。如无人驾驶汽车通过雷达获得数据时，可以转换为各物体间的距离；将激光传感器所收集到的时间数据转化为车辆与物体之间的距离；将车载传感器所收集到的图形数据转变为对路障的判断[4]。

人工智能深度学习系统运用于无人驾驶汽车中主要有以下步骤：①数据准备，对数据进行预处理，之后选择合适的数据结构进行储存训练；②通过输入大量数据进行第一层无监督的学习；③通过第一层的学习与处理，将相近的数据进行划分，同时随机进行判断；④运行监督学习系统，控制第二层学习的各个节点，提高数据的正确性；⑤输入之后运用监督学习调整所有层。

2.3 人工智能在无人驾驶汽车信息共享中的运用

无人驾驶汽车信息共享是通过无线网络进行，使用专用通道汽车可以将自己的位置、路况等信息分享给其他汽车，以便其他无人驾驶汽车接收到信息后可以做出相应的调整。3D路况感应可以判断周围的路况，之后根据地形来调整行驶状态。无人驾驶汽车在行驶中所收集到的信息非常多，因此若不对信息进行及时的处理与分析，很容易被其他信息所覆盖。所以就需要采用人工智能提取方式，过滤掉一些无用的信息，提高信息处理的效率。

3 人工智能技术在无人驾驶汽车领域中的应用优势

3.1 人工智能规划路线

驾驶传统汽车时，驾驶员若对路线判断失误，会耽误很多的时间。即便有导航设施帮助规划路线，但是仍然不是非常理想，尤其是当进入一个陌生区域时，这些都会对出行的效率产生极大的影响。而人工智能则可以帮助无人驾驶汽车自动进行路线上的规划，在确保精度的同时还可以保证路线的最优化。

3.2 人工智能可以保证安全

汽车在行驶过程中最大的问题就是安全威胁。人工智能技术在无人汽车驾驶领域中的应用，一直在致力于降低交通事故的发生概率。对一些驾驶技术不成熟的人而言，有了无人驾驶汽车就不会过于担心因技术不过关而导致的安全事故。

3.3 人工智能能够学习

人工智能在无人驾驶汽车中的应用更加侧重于学习，学习功能也是人工智能技术的重要特征。例如无人驾驶汽车可以学习人类驾驶员如何感知外界交通环境、熟练控制加速、减速及转向等。从感知、认知及行为3个方面来考虑的话，感知部分难度较大，因此在这方面的人工智能应用是最多的。人工智能技术在图像识别中就做得非常好，通过深度学习与训练提高识别准确率。

4 人工智能技术应用与无人驾驶汽车中所出现的问题及解决措施

目前，人工智能技术虽然在无人驾驶汽车领域中得到了很好的应用，但是仍然会面临一些问题：①汽车驾驶的体验感降低，对于部分爱好汽车驾驶的人而言，虽然无人驾驶可以代替人们进行驾驶，但是却无法给人们更多的感官及情感上的体验，势必会造成一部分人的心理落差现象；②人工智能技术无法达到人类判断的级别，如在面临突发危险时，在智能系统的感知下，撞向人的阻力更小，而撞向汽车的阻力更大，因此很可能发生交通事故，进而造成更大的人员伤亡事件。

想要进一步推广人工智能技术在无人驾驶汽车中的应用，必须要采取科学合理的措施进行解决。针对判断不准确的问题，需要加强相关技术的突破，提高人工智能技术的先进性，充分考虑各种情境的出现，让无人驾驶汽车能够更加安全地运行。

5 结束语

虽然无人驾驶汽车领域面临着许多的挑战，但是只要加强研究，提高人工智能技术的应用优势，未来必将有效解决问题。无人驾驶汽车主要难在感知方面，相信在今后的无人驾驶汽车发展过程中，技术水平迟早会超过人类。稳定、准确、高速是机器的优势，这些都是人类驾驶无法比拟的。完全的无人驾驶虽然有些遥远，但随着智能技术的快速发展与提高，相信人机和谐共处的时代终将到来。不管无人驾驶汽车的发展有多么困难，相信它总有一天会出现在城市的道路中，同时也会成为汽车行驶的主流。