浅析人工智能发展下无人驾驶汽车的发展

胡蓓红 王中华

摘 要：自动驾驶汽车是一种智能汽车，也可以称为轮子上的移动机器人。车内的智能驾驶员专注于计算机系统实现自动驾驶。通过控制速度，车辆可以安全可靠地在道路上走。在本文中，我们简要分析和总结了由于人工智能的发展自动驾驶汽车的发展，并对中国自动驾驶汽车的未来进行了总结。

关键词：人工智能;无人驾驶;研究发展

中图分类号：U463.6 文献标识码：A

0 前言

所有的技术都是为了改善人们的生活，自动驾驶也不例外。来自人们的日常生活：自动驾驶汽车研究可以减少驾驶员疲劳和信号无知等交通事故。随着人类生活质量的提高，旅游业的规模越来越大，自驾游相对压力小、方便，深受大家喜爱。研究自动驾驶让人们更容易移动，不开车就不会碍事，减少“不知路”让导航不会偏离最佳路线。这是可以做到的。

路线规划是自动驾驶仪的重要组成部分。执行计划，接收来自感知系统的数据，将车辆的控制和感知系统连接为一个整体。该计划的目标是在各种路况下最大限度地节省时间，根据最佳路线标准制定安全可靠的路线，并从头到尾避免碰撞。路线规划按类型可分为通用路线规划和局部路线规划。全球程序通过实施全球道路状况地图、规则分析和有关当前交通状况的信息来确定路线的最佳时间。总体规划基于宏观理论，可在研究道路和环境条件后实时更新。而局部路线规划则是基于宏观理论的更准确可靠的规划。

1 无人驾驶汽车关键技术

1.1 超声波传感器

20 000赫兹以上的超声波振动频率，超出人类听觉的极限，在空气中的波动小于17 mm，属于近程雷达。超声波射程的原理是由超声波的传播时间和电阻决定的。超声波雷达是一种基于多普勒的X射线雷达。这种雷达被广泛使用。它有大量的既定职位和固定职位。在超声波上，一个方向只能检测3～5 m，主要用于自动泊车。在机器人技术中，传感器负责收集无人机所需的信息，包括对车辆本身及其环境的感知。

1.2 电磁波传感器（毫米波雷达）

毫米波雷达是一种中距离雷达，主要通过频率变化引起的电磁辐射来检测物体的方向和速度。电磁波停留在空气中，即使在此期间有障碍物，它们也会立即返回，但无线电波接收器即使接收到反射波也无法立即测量时间。

1.3 车载摄像头

摄像头识别驾驶环境中的其他车辆和行人、车道辅助线、交通标志、移动和停车障碍物。单目相机精度低，容易上报。主要用于监控交通信号灯和行驶中意外发生的移动障碍物，例如红绿灯和行人和汽车，双目摄像头不需要知道障碍物是什么。只需通过计算即可测量距离。近处物体视觉差异大，远处物体视觉差异小。如果将手指放在身前，先闭左眼，再闭上右眼，可以感觉到手指在移动。

1.4 激光雷达

激光通过水平旋转（5～20 Hz）扫描的信号的视差和相位差来测量距离。测量3d空间中每个像素和发射器的距离和方向。制作完整的3d模型。所有收集到的反射点坐标的集合形成一个点云。激光雷达是目前最流行的雷达，其优势可实现远距离测量，精度非常高。因为它发射单线激光并检测360度旋转，所以它创建了一个3d地形图。

2 计算机系统

2.1 车载处理器

处理器是任何智能机器中最重要的设备，处理机器需要的所有系统和操作，结合人工智能、算法和大数据来确定和执行最佳计划。重要的要求是处理速度和响应时间。为了在高速发生意外情况时将风险因素降到最低，需要快速采集数据、处理数据、反馈操作。

2.2 车道保持系统

车道保持系统主要用于通过摄像头识别左右车道。使用计算机算法判断汽车是否已经离开道路并提醒辅助转向系统它回来了，或者用振动的方向盘警告司机。如果能在高处得到清晰的圖像，用相机拍照并不难。重要的是处理器的计算速度。如果响应不灵敏，不能及时纠正错误，可能存在一些安全问题。

2.3 ACC自适应巡航系统

自动自适应巡航系统让车辆通过安装在车辆前方的雷达检测道路上的交通情况来控制速度，如果没有危险，可以控制速度。系统通知车辆加速，该系统主要通过调节发动机油门来控制速度。

2.4 夜视系统

该系统主要采用红外成像技术，帮助驾驶员提前预知危险情况，在夜间或弱光条件下平稳驾驶。有一个热夜视系统，第一个使用红外光通过辐照系统和摄像机识别红外反射波，然后将数字作为图像传输给司机。后者主要是发射由人、动物、驾驶等与其他物体不同，它收集信息并将其转换为图像，与其他物体不同，取决于它产生的热量。夜视系统的成本相对较高，目前使用较多在高端汽车中，要想全面普及，既要降低研发成本，又不能降低质量。

2.5 导航/定位系统

传统的gps精度虽然不高，但本系统通过“车”的思维，减少误差，提高精度，可以消除产生误差的不可避免的原因（即大气等的影响）。在卫星上提供三维位置、速度等三维信息，定位精度在5 m以内。

2.6 高精度地图

高精度地图可以精确到厘米，不仅可以显示道路，还可以显示两侧的标志、交通灯和建筑物的位置。它将世界矢量化，创建一张地图来定位车辆，预测其他车辆的轨迹，并重新设计最佳路线。无人驾驶汽车需要先进的地图才能真正“理解和感受”世界。没有任何电子导航地图能满足自动驾驶汽车的需求，高科技地图具有厘米级精度，而高科技数字地图不同于标准数字地图，不仅能反映大地理特征，还有零件的微生态细节。

3 无人驾驶汽车所面临的法律问题

3.1 无人驾驶汽车独立法人格地位之否定

首先，尽管自动驾驶汽车具有许多“类人格”的特性，比如自主能力和初级学习能力，这些特征的起源来自于人类从一开始就设定的编程规则，而它们的学习能力来自于最初移植的算法，没有“能力”自主决策是建立在人为的自动驾驶系统之上的，自动驾驶系统不能具有独立的法人资格，汽车也没有理由具有独立的法人资格，必须设计成合规，即无人驾驶汽车只能接受机器语言的命令和响应，即由0和1组成的各种代码，所以不了解合法的权利和义务，违背了他们的目的。即使从解决侵犯驾驶人权益的法律责任的角度来看，也不需要赋予独立的法人地位。负责无人驾驶汽车。综上所述，应该否定无人驾驶汽车的独立法人资格，将其定义为人类创造和设计的东西，或者称为工具。

3.2 无人驾驶汽车责任主体不明

侵权责任的认定必须与侵权行为的分析和侵权责任人的认定有关。信息提供者、传感器元件供应商和产品消费者，交通事故中的侵权责任与自动驾驶汽车本身的自主性和开放性密切相关，事故的复杂性可能是造成事故多方面的原因。

4 对无人驾驶汽车未来展望

4.1 朝对先进性、实用性的展望

比如说相机可以很容易地显示出它在物体识别方面的优势，但它无法检测到远处的障碍物，并且高度依赖天气和光线。激光扫描仪和毫米波雷达可以准确测量距离，但可以识别物体。未来的技术肯定会通过去除粗糙如胶水来实现信息的深度融合来解决各种难题。此外，夜视和360度激光雷达技术需要大量设备。只有高端汽车才能接触到这种先进技术，而对于未来的发展，我們需要寻找降低成本和提高质量的新技术。最后，我们知道自动驾驶技术是科学技术，先进技术的产品结合具有不可忽视的可扩展性和可移植性，在一个方向上，研究人员可以沉浸在他们的研究中，使用它们，或者告诉他们世界上没有任何东西有来自不同行业的要求。就其意义而言，在性能上，我们必须摆脱对无人技术的人为控制，尽最大努力确保人们能够安全生活，这也是无人技术至今没有得到广泛应用的主要原因，而算法需要更多设计。

4.2 对无人驾驶物联网技术的展望

科技是把双刃剑，不仅给我们带来了挑战，让我们过上方便、快捷、安全、舒适的生活。让它更有价值。一个没有驾驶的世界将会到来。我们需要改变我们所做的吗？呈现问题是否是所有无人驾驶汽车都可以形成一个单一的网络。如果两辆车想要交互，可以通过这个网络发送信号进行沟通，双方协调后采取行动，这样你就可以实时看到从上海开往北京的汽车。本地车辆通过，这个技术怎么实现，我觉得无人驾驶汽车投入使用后，先架设局域网（LAN），然后通过互联网局域网链接成广域网，车辆在北京地区，局域网（LAN）就是从北京监控，随着车辆的经过，这允许机器和机器之间的直接通信。第二个问题：无人机最困难的任务之一是安全，那么是否可以安装一个外部设备来帮助汽车与行人进行通信？我不认为这项技术很难实现，类似一个显示屏的效果，但是连接在车外提醒乘客。

5 总结

无人驾驶作为一项颠覆性的突破性技术，孕育着巨大的市场，各国企业相互竞争，各国政府积极合作。我们即将进入无人驾驶时代，在这种背景下，中国企业主动出击无疑是好事，可以广泛应用于协同作战、自主巡逻、战场救援等领域，移植到诸如飞机和船舶，具有非常广阔的发展前景。

参考文献：

[1]李泽田，刘昌利.无人驾驶汽车路径规划及路径跟踪的研究[J].汽车实用技术，2021（17）：14-17.

[2]赵鹏，骆军军，冯金庆.龙首矿电机车无人驾驶系统5G网络构建与优化[J].矿山机械，2021（9）：17-23.

[3]蔡忠亮，雷飞仪，蒋子捷，等.无人驾驶小车的地图驱动机制研究[J].测绘地理信息，2021（5）：1-7.

[4]王国栋，张华强，苏庆华.基于运动学模型的轨迹跟踪方法研究[J].科技创新与应用，2021（25）：109-110+113.

[5]江南.人工智能技术在无人驾驶汽车领域的应用[J].时代汽车，2021（17）：29-31.

[6]罗宏.人工智能技术在车辆无人驾驶中的应用[J].时代汽车，2021（17）：190-191.