人工智能在汽车驾驶技术领域的应用与发展

2023-02-13林坡

中国设备工程 2023年23期

林坡

（金陵科技学院，江苏南京 211100）

人工智能技术改变了人们的思维方式和生活方式，如今汽车产业也和智能技术进行了深入融合，通过在汽车驾驶技术中应用人工智能，能够显著提升汽车驾驶的安全性和驾驶体验感，并在一定程度上减少汽车发生故障的概率，所以分析和研究人工智能在汽车驾驶技术领域中的应用对于汽车行业的未来发展有着重要的意义。

1 汽车驾驶技术领域与人工智能的融合概述

随着科技发展，人工智能技术逐步的发展成熟，且被广泛应用在多个社会领域中，为人们的工作和生活带来了便利条件。人工智能技术的发展是以人类智能理论的模拟和延伸为基础，并利用计算机技术来作为支撑，实现对相关实质性内容的研究和探索，逐步形成了更接近人类智能的技术。人工智能技术通过应用计算机技术能够实现对人类思想的模拟，并将其与人类智慧结合起来。但人工智能技术并不与人的智能完全等同，而是对人们的思维方式进行模拟，目前来看，很多人工智能技术的研究已经远远超过了人类智能的想象。在汽车驾驶技术领域中应用人工智能技术，能够获得智能驾驶的功能，甚至使得汽车实现无人驾驶，通过其中的智能系统来感知周边的环境变化，从而对汽车行驶进行自动规划，达到完美的汽车行驶控制效果，确保汽车能够顺利地达到目标地点。随着科学技术的发展，汽车驾驶技术获得了突破性的发展，而网络技术的进步也进一步促进了汽车的智能化，汽车的智能化和自动化驾驶已经逐步成为汽车行业的焦点。通过应用互联网技术来进行信息的收集，然后将其发送到控制中心，从而使得汽车能够实现数据智能化，进而满足客户的个性化要求。例如，通过APP 来实现对汽车的远程控制，从而为人们带来更多的科技感，达到远程上锁、远程寻车、远程解锁的效果，为汽车带来了更多的个性化特征，使得人们能够通过智能技术的应用来体会到其中的便捷，可见互联网技术与汽车的融合发展有着十分广阔的前景，同时，也十分符合市场发展的需求。所以对于汽车企业来说，应该重视和互联网公司的合作，在以车载智能终端这一核心技术为基础的情况下推出更多具备更好技术性和适用性的终端系统。目前，人工智能技术在汽车中的应用主要体现在刹车辅助、自动泊车和车道保持等系统中，所以对生活中智能汽车的实用性进行探讨时需要从这几个角度来开展：首先，是刹车辅助系统，主要是利用制动力和电子辅助系统来操作，通过判断驾驶者的刹车动作来在进行紧急制动的过程中提升刹车力度，也可以在刹车或者停车前遇到障碍物时能够对汽车行驶路径进行自动改变，从而有效地避开障碍物。其次，是自动泊车系统，该系统就是在汽车安装感应装置和雷达探头来实现停车到位，雷达探头主要负责测量车辆和周边物体的距离，并通过车载电脑来得出具体的操作流程，对挡位切换、油门控制以及方向盘进行调整，使得车辆能够自动停放到狭小的空间当中，避免时间的浪费。最后，是车道保持系统，通过摄像头识别技术来对车道标志线进行识别，当车辆识别到标志线或者要脱离车道时就会提醒，如果驾驶员提前打开转向灯那么则不会进行提醒。该系统更加适合应用在行车条件良好的区域，例如，高速公路或者乡间公路等。为了能够更好地满足市场需求，目前人工智能在汽车行业中的应用已经获得了一定的成就，但仍然不够全面，所以企业方面会在人工智能个性化方面进行深入的创新和研究，例如，通过人工智能技术对汽车的内饰、外观等方面内容进行改善，或者利用车载智能化技术来对车内空气循环以及车内光照环境进行改善，为人们带来更舒适的驾车感受。除此以外，也包括人车交互技术，当驾驶员出现情绪波动时，系统会及时地进行提醒，并对车辆驾驶进行合理的调整，确保行车的安全。

2 汽车驾驶技术领域中应用人工智能的重要作用

2.1 创造良好的驾驶体验

传统的汽车驾驶，人们在长时间的驾驶后会出现疲劳和枯燥的感觉，从而导致精神难以集中，这会对驾驶安全带来不利影响，同时也会影响人们的驾驶体验。例如，长途货车司机基本上长期驾驶后都会存在职业病。而在汽车驾驶技术领域中应用人工智能技术，能够实现长途汽车的自动化驾驶，从而为长途货车驾驶员带来更好的驾驶体验。除此以外，传统的汽车驾驶中，需要人们实现手、眼和脚之间的配合，并且要时刻保持精神集中。而在应用人工智能技术后，可让驾驶员能够适当地放松，从而获得更好的驾驶体验。同时，人工智能技术也能够控制尾气排放，并在一定程度上减少交通压力，从而使得道路通行效率获得显著的提高。

2.2 降低事故发生的概率

随着汽车的普及，人们的出行效率得到了提升，满足了人们的相关需求，人们的社交范围变得更大。但在汽车功能越来越丰富的情况下，其中的机械操控也存在着很多不确定因素，这些因素会为汽车的驾驶带来安全隐患，一旦出现交通事故，将会造成严重的损失。一般出现汽车事故主要是源自主观因素和客观因素这两个方面，主观因素是指人们驾驶汽车的过程中因为习惯问题或者驾驶技术问题亦或是驾驶状态问题造成的事故。客观因素是指汽车本身系统故障以及自然因素造成的事故，例如雨雪天气所带来的干扰等。通过调查研究发现，很多汽车事故都是源自主观因素，人们在汽车驾驶的过程中因为出现操作不当的问题而导致交通事故的发生，那么，在汽车驾驶技术中应用人工智能技术，则通过对汽车驾驶的分析和控制来避免因为主观因素造成的汽车事故，从而为人们的驾车行驶带来安全保障。

3 汽车驾驶技术领域中对人工智能的应用

从目前的情况来看，人工智能技术得到了迅速的发展，并且被应用到了多个领域中。在汽车驾驶技术领域中通过融入人工智能技术，能够对传统的驾驶模式进行全方位的改变，从而为人们带来了更好的驾驶体验。那么，人工智能在汽车驾驶技术领域中的应用主要体现在以下几个方面。

3.1 深度学习

传统的汽车驾驶技术领域，一般是通过人们的思考来操控汽车，而在汽车驾驶技术领域中应用人工智能，则可通过计算机程序来达到自动驾驶的目标，但这项技术有着非常高的软硬件要求。例如，汽车在行驶过程中可能会发生振动的情况，而计算机的运行需要保持静止的状态，如果持续处于振动状态中，那么，计算机则难以保持长期稳定的运行，所以需要计算机能够具备足够的适应能力和抗震能力，这样才能够满足汽车行驶过程中的计算机运行要求。另外，汽车在进行行驶中，会因为路况或者环境的变化而改变行驶环境，那么，就需要计算机能够对外部的环境变化进行感知，通过应用深度学习系统来使得汽车智能驾驶技术得到全面的提升和发展。所谓深度学习系统，主要源自人工神经网络，能够在一定程度上对汽车系统的判断和控制能力进行强化，从而使得汽车驾驶更加的稳定和安全。

3.2 信息共享

信息共享是指汽车行驶过程中利用人工智能来进行信息的获取，这些信息具体包括气候环境信息、汽车位置信息以及道路信息等，将这些信息传输到公共信息平台中来进行共享，那么其他汽车即可利用这些信息来及时调整汽车的行驶状态，从而保证汽车的安全稳定运行。同时，信息共享也能够对汽车的行驶环境进行优化和改善，可通过共享信息来对某区域的车流情况进行提前判断，并以此为基础来对行车路线进行规划，避免发生车辆拥堵的情况，使得人们的行车效率获得提高。例如，3D 感应技术，就是利用信息共享来判断智能化路况，结合地形地貌和具体情况对汽车驾驶状态进行改变，减少汽车驾驶所受到的环境影响。因此，在应用人工智能时，需要对相关的信息进行采集，并将其传输到共享平台中来进行分析，从而使得信息处理效率能够获得有效的提升。

3.3 图像识别感知技术

人工智能目前在汽车驾驶技术领域中已经得到了广泛的应用，而其中最典型的技术即为图像识别和感知技术，目前我们所看到的无人驾驶技术，实际上应用的就是图像识别感知技术，通过这项技术的应用，使得汽车驾驶技术能够更好地朝着智能化的方向发展。无人驾驶技术主要是利用传感器来对周边环境进行感知，以此为基础进行操控和驾驶。随着科学技术的发展，无人驾驶技术中所应用的传感装置体积逐渐减小，且感知性能在不断的获得提升。目前的任务驾驶汽车所应用的传感装置主要包括视觉传感器、雷达、位置传感器和车身传感器。（1）视觉传感装置，该装置主要是利用红外线摄像头来准确识别车辆、车道线和行人等，然后将相关的信息传输到智能驾驶系统中，从而做出准确的分析和控制。目前，在无人驾驶这一技术领域中，视觉传感装置已经得到了各方的重视。（2）雷达传感装置，通过该装置能够对汽车所面临的障碍进行准确判断，并将相关的信息传输到智能驾驶系统中，从而及时的对障碍物进行规避。（3）位置传感装置，该装置能够对汽车驾驶过程中的坐标、角度以及速度进行判断，并以此为基础来进行方位调整，确保汽车能够按照预设路线来进行行驶。（4）车身传感装置，通过该传感装置来获得车身信息，从而达到智能驾驶的目标，其中所涉及的信息包括挡位信息和车轮速度等。

4 人工智能在汽车行驶技术领域中的未来发展展望

（1）关于脑控技术，该技术属于具备超前意识的前沿技术，通过计算机来捕捉驾驶员在驾驶过程中的脑电信号，以此为基础对驾驶员的驾驶意图进行分析，接着，将相关的操控指令发送给汽车。随着智能技术的不断发展，脑控驾驶技术会逐步实现，从而对人们的双手进行解放，人们仅需要通过思维即可控制汽车，该技术有着非常好的发展前景，同时，也实现了对人工智能技术的重新诠释。从目前的情况来看，我国的汽车驾驶技术领域中的脑控技术已经在进行关于虚线、斑马线以及岔道的测试，相信在未来这项技术将会获得更广泛的推广和应用。（2）关于人工智能驾驶技术。随着网络技术的发展，使得汽车驾驶技术获得了迅速的进步，且在汽车驾驶领域中逐步实现了对网络技术的广泛应用，为驾驶人员创造了便利条件。通过网络技术的应用，来将获取的信息和数据分析并发送给汽车，从而促进汽车智能化的发展，这项技术同样有着非常大的发展空间。具体来看，主要包括以下几个方面内容：首先，是人脸识别，汽车中所搭载的电脑系统能够对人们的脸部特征进行识别，在这个过程中，主要应用的是生物统计学原理，以此为基础来分析人的脸部特征，结合利用数学模型来进行人机交互的构建，使得汽车防盗效果获得大大提升。其次，是智能语音，该技术主要是通过智能语音的控制识别来达到信息交互和反馈的目的，但在对这项技术进行应用中通常会有较高的要求。而在汽车行驶技术中对这项技术的应用主要是关于路程导航和接打电话功能。最后，是手势，该技术就是通过驾驶员的手势对汽车设备进行控制，技术核心就是利用数学算法对驾驶员的手势进行识别，然后再通过计算机对驾驶员的意图进行理解，接着将相应的命令传输到控制中心，从而达到人机交互的效果。虽然当前汽车驾驶技术领域与人工智能技术的融合已经获得了不错的成果，但在实际发展中仍然会受到多方面因素的制约。例如，政策法规方面的影响以及缺少统一的规范和标准。与此同时，不同地区因为有着不同的经济发展水平，所以道路交通条件也会有所不同，那么就无法保证路面标志、信息以及基本情况的准确性。除此以外，因为网络信息安全系数仍然没有达到相应的高度，所以会对汽车驾驶技术领域中人工智能的应用形成限制。而随着汽车驾驶的信息化和数字化管理水平提高，操作系统所面临的风险也会逐步提升，一旦系统崩溃或者受到病毒的入侵，那么将难以保证行车的安全，这也是未来发展中需要重点解决的问题。