浅谈汽车安全驾驶和人工智能的合理应用

李龙 孔俊淼 刘志友

摘要：合理使用安全驾驶和人工智能将大大改变交通管制和交通方式创新，深刻改变现有交通方式和交通管理方式，有效减少交通拥挤、废气污染和能源消耗，从而使出行和生活随着科技的发展和生产精度的提高，安全驾驶和人工智能的融合是一种必然趋势，需要多层面的应用相结合，以促进新的运输模式和旅游思路。人工智能的应用可以帮助汽车驾驶，分析道路状况和预测驾驶风险，以减少或避免汽车驾驶问题，并为汽车本身及其司机提供更大的安全保障。

关键词：汽车安全驾驶;人工智能;合理应用

引言

随着国民生活水平的不断提升，交通出行方式趋于多样化，其中家用轿车保有量持续增加。根据公安部相关数据显示，截至2019年底我国汽车保有量破百万的城市共有66个，全国累计突破2.6亿辆。除了汽车保有量持续增多以外，机动车驾驶员在2019年底也达到了4.35亿人。可见，随着生活水平的提升，汽车已经在我国普通大众家庭中得到普及，持续增多的汽车数量以及机动车驾驶人为道路安全带来极大挑战，基于此，对当前汽车安全驾驶的影响因素进行分析，并找出相应的完善策略，可有效降低汽车驾驶安全隐患，减少交通事故的发生。

1汽车安全驾驶和人工智能的合理应用的发展路线

1.1提高驾驶自动化水平

从分析安全驾驶技术需求的角度来看，汽车驾驶自动化水平需要不断提高和提高。现阶段，安全驾驶转向辅助驾驶和自动驾驶，辅助驾驶以汽车司机的主观动作为主，依靠智能机器提供汽车控制的辅助信息。例如，侧稳定控制、辅助转向装置、自动停车装置和自适应巡航装置。自动驾驶可以给汽车一段时间的托管驾驶，也可以在一定条件下自动驾驶汽车，汽车本身也有独立的决策和判断能力，能够准确和及时地满足交通条件，确保汽车驾驶的安全。

1.2无人驾驶技术

随着汽车智能化、电子化的快速推进，无人驾驶已经是未来汽车发展的重要趋势。发达国家应对汽车行业智能化变革，依托深厚的汽车工业底蕴，针对无人驾驶技术应用积极开展引导和规范值得指出的是，无人驾驶的安全性作为推动特定场景大规模应用、开展产业化的基本前提，一直是工业界、学术界乃至全社会高度关注的问题。近年来，自动驾驶车辆在测试中撞向行人导致伤亡、电动汽车刹车失灵引发交通事故等，都使得社会和公众对无人驾驶的安全性更为担忧。目前，我国智能汽车产业蓬勃发展，企业、科研院所、地方政府等加大/支持以无人驾驶为代表的关键技术研发投入，力求推动产业发展取得突破。安全是制定法规必须要考虑的前提，只有在安全方面进行妥善和长远的研究，才能保障智能汽车产业的可持续、高质量发展。

2汽车安全驾驶和人工智能的合理应用的关键技术

2.1环境感知关键技术

传感器标定是无人驾驶汽车环境感知的必要环节，也是多传感器数据源融合的关键前提。其目的是进行各种传感器坐标之间的转换，将两个或多个传感器变换到统一的时间和空间坐标系，从而实现多传感器的融合。1）摄像头的标定车载摄像头以一定的角度和位置安装在车辆上，为了找到车载摄像头所生成的图像像素坐标系的点坐标与摄像机环境坐标系中的物点坐标之间的转换关系，需要进行摄像头标定，从而实现把摄像机采集到的环境数据与车辆行驶环境中的真实物体相对应。车载摄像头标定分为单目摄像头和双目摄像头的标定两大类。单目摄像头的标定称为内参数标定，其本质是建立图像坐标系中的坐标与物体在环境坐标系中的坐标之间的关系。在无人驾驶汽车中，采用双目摄像头可以减少感知盲区，对其标定称为外参数标定，即两个摄像头之间需要确定它们之间的相对位置关系。2）激光雷达的标定与摄像头标定类似，激光雷达在使用前也要对其内外参数进彳了标定。内参标定是指其内部发射器坐标系与雷达坐标系两者间的转换关系，在出厂前已经完成，可直接使用。无人驾驶汽车需要进行的是外参数标定，即建立起激光雷达自身坐标系与车体坐标系之间的关系点。

2.2信息平台安全技术

安全驾驶和人工智能的合理应用必须以汽车网络为基础但是，汽车网络在为安全驾驶提供高质量和稳定的体验的同时，也存在着互联网技术方面的安全风险，对安全驾驶人工智能技术的综合应用产生了不利影响。从汽车网络连接的角度分析，在设计网络系统结构时不考虑信息安全传输方面，随着汽车安全驾驶人工智能控制单元数量的逐渐增加，信息平台的攻击点数量增加，从而汽车信息平台安全是汽车安全驾驶技术的核心领域，也是提高汽车智能互联网连接安全的必要技术。在现阶段，安全驾驶技术涉及信息平台安全系统，如建模技术、数据存储、数据传输和数据使用，这些系统可以深化安全驾驶信息检测，建立安全漏洞的预警和应急机制，尽量减少或避免诸如汽车通信应用程序、汽车t型箱、Can总线、ECU等领域的信息安全威胁。，并確保汽车网络连接和行车安全。

2.3多传感器融合定位技术

汽车在实际行驶中，采用卫星定位和惯性导航定位都有各自的缺点。比如，卫星定位信号会因隧道、建筑群的遮挡而中断。而惯性导航定位虽然在短时间内可以提供连续的、精度较高的汽车位置、速度和航线信息，但其定位误差会随着时间的积累而持续增加。鉴于多种传感器技术各具有不同的优、劣势，尚不存在某单一传感器可以满足所有工况需求的方案。因此，可考虑将多传感器进行数据融合，这样就可大幅提高汽车定位精度。目前，可以从卫星导航GPS定位，惯性导航定位，航位推算系统定位等方式中获取多源定位信息。再利用深度神经网络或扩展卡尔曼滤波等方式实现多源信息的融合定位。

结束语

合理利用安全驾驶和人工智能可以帮助汽车驾驶，分析道路状况，预测驾驶风险，促进安全驾驶方面人工智能技术的价值，改变现有的出行方式和交通管理方法，而不仅仅是促进技术改革和创新合理应用安全驾驶和人工智能可以提高汽车驾驶自动控制能力，赋予汽车自主决策判断能力，促进汽车驾驶的智能发展和更安全的发展。

参考文献：

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