人工智能在汽车驾驶技术领域的应用分析

收稿日期：2024-02-01

*项目来源：雅安市哲学社会科学研究规划项目（YAA20240032）。

【摘 要】人工智能（AI）在汽车驾驶技术领域的应用已经引发了广泛的关注和研究。AI的引入不仅为汽车工业带来了前所未有的创新机会，也使得驾驶体验更为智能化和人性化［1］。文章详细分析AI在自动驾驶、智能驾驶辅助以及人机交互等方面的应用，深入探讨这些技术背后的原理、带来的优势以及面临的挑战，提出相应的发展建议，并对AI在汽车驾驶技术领域的应用进行展望。

【关键词】人工智能；汽车驾驶技术；自动驾驶；智能驾驶辅助；人机交互

中图分类号：U463.6 文献标识码：A 文章编号：1003-8639（ 2024 ）07-0001-04

Application Analysis of Artificial Intelligence in the Field of Automobile Driving Technology*

YANG Yuhao

（Ya'an Vocational and Technical College，Ya'an 625100，China）

【Abstract】The application of artificial intelligence（AI）in the field of automobile driving technology has aroused extensive attention and research. The introduction of AI has not only brought unprecedented innovation opportunities to the automotive industry，but also made the driving experience more intelligent and humane [1]. This paper analyzes the application of AI in automatic driving，intelligent driving assistance and human-computer interaction in detail，deeply discusses the principle behind these technologies，the advantages brought by them and the challenges faced，puts forward corresponding development suggestions，and prospects the application of AI in the field of automobile driving technology.

【Key words】artificial intelligence；driving skills；autonomous driving；intelligent driving assistance；human-computer interaction

作者简介

杨玉好（1988—），女，工程师，主要研究方向为通信工程、汽车电控等。

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学［2］。人工智能与汽车驾驶技术的发展背景可以追溯到20世纪60年代，随着计算机处理能力的提升和算法的不断发展，人们开始尝试将人工智能技术应用于汽车驾驶领域。起初，这些技术主要用于辅助驾驶员进行车辆控制和导航，如自动泊车和自适应巡航控制等功能。

真正的突破发生在近年，随着深度学习和大数据等技术的快速发展，人工智能在汽车驾驶技术领域的应用得到了质的飞跃。通过大量的数据训练和学习，人工智能系统能够自主进行环境感知、决策和路径规划，从而实现了高度自动化的驾驶功能。这不仅大大提高了驾驶的安全性和舒适性，也使得汽车成为了一个智能移动终端，具备了更广泛的应用前景。政府和相关机构也在推动人工智能与汽车驾驶技术的发展。许多国家都设立了专门的研发机构和基金，支持企业和研究机构进行相关技术的研发和应用。

1 人工智能在汽车驾驶技术中的应用

1.1 自动驾驶系统

自动驾驶就是车辆在无驾驶员操作的情况下自行实现驾驶。自动驾驶有多种发展路径，如车路协同、联网云控、单车智能等。车路协同是依靠车-车、车-路动态信息的实时交互实现自动驾驶。联网云控更注重通过云端的控制实现自动驾驶。单车智能实现的基本原理是通过传感器实时感知到车辆及周边环境的情况，再通过智能系统进行规划决策，最后通过控制系统执行驾驶操作［3］。单车智能驾驶系统如图1所示。

1）感知系统。作为自动驾驶系统的“感官”，感知系统通过传感器技术、环境识别和障碍物检测等技术手段，获取车辆周围的环境信息和障碍物位置，包括识别道路标志、交通信号、其他车辆、行人以及其他障碍物。感知系统的准确性和实时性对自动驾驶系统的安全性和可靠性至关重要。

2）决策系统。决策系统基于感知模块提供的信息进行路径规划、行为预测和决策控制算法的设计与实现。路径规划的任务是根据车辆的起始点和目标点，规划出一条安全、可行的行驶路径。同时，行为预测系统对其他道路使用者的行为进行预测，以便更好地规划行驶路径和应对突发情况。决策控制算法则是确保车辆按照规划的路径安全行驶，同时考虑车辆的动力学特性和安全性要求。

3）执行系统。执行系统根据决策模块的指令，控制车辆的油门、制动、转向等操作，实现自动驾驶功能。这需要精确控制车辆的各项参数，如车速、方向、加速度等，以保证车辆安全、平稳地行驶。同时，执行系统还需要根据车辆的实际情况进行自动变速和自动制动等操作，以适应不同的道路条件和行驶需求。

1.2 智能驾驶辅助系统

智能驾驶辅助系统（Intelligent Driver Assistance System，简称IDAS）是一种利用多种传感器和智能算法，实现车辆对周边道路、行人、障碍物、路侧单元及其他车辆的感知，辅助驾驶员进行决策和控制的系统。基本原理与单车自动驾驶系统相同，功能的目标是提高驾驶的安全性和舒适性［4］。

1）自适应巡航控制（ACC）：根据前方车辆的速度和距离，自动调节车辆的速度以保持安全的跟车间距。

2）道路标志识别和识别（TSR）：通过相机或其他传感器识别道路标志，包括限速标志、禁止标志等，并向驾驶员提供相应的提醒和建议。

3）车道保持辅助（LKA）：通过摄像头或其他传感器监测车辆相对于车道的位置，并自动进行方向调整，以保持车辆在车道内行驶。

4）盲点监测（BSM）：通过传感器监测车辆旁边和后方的盲区，以提醒驾驶员注意侧面和后方的其他车辆。

5）自动制动辅助（ABA）：通过前方传感器监测可能发生碰撞的障碍物或其他车辆，并在必要时自动进行紧急制动。

1.3 人机交互系统

人机交互系统（Human-Computer Interaction System，简称HCI系统）指人与计算机之间进行交互和沟通的系统，通过各种技术和方法，使人类用户能够与计算机系统进行有效的信息交换和操作[5]。它在汽车应用中起着至关重要的作用，实现了人与车之间的对话功能，可以通过以下方式实现。

1）仪表盘显示。信息通过仪表盘显示，向驾驶员提供车辆状态、速度、里程、油耗等重要信息。设计合理的仪表盘界面，使驾驶员能够一目了然地获取所需信息。

2）中控屏幕。中控屏幕是驾驶员与车辆之间最主要的交互界面，通过触摸屏或旋钮进行操作。驾驶员可以使用中控屏幕来控制车载娱乐系统、导航系统、空调系统等，以及设置车辆的各种选项。

3）语音控制。通过语音识别技术，驾驶员可以使用语音指令与车辆进行交互。例如，通过语音指令来调节音乐、拨打电话、设置导航目的地等，使操作更加便捷且不分散驾驶员的注意力。

4）手势识别。某些汽车配备了手势识别技术，驾驶员可以通过手势操作来实现一些功能，如接听电话、更改音乐曲目等。这种方式可以进一步减少对物理按钮和控制杆的依赖。

5）声音反馈。为了提高驾驶安全性，人机交互系统还可以通过声音反馈来提醒驾驶员注意事项，如车道偏离警告、前方障碍物提醒等。

1.4 其他应用

1.4.1 智能交通系统集成

智能交通系统（Intelligent Traffic System，ITS）又称智能运输系统（Intelligent Transportation System），是将先进的科学技术有效地综合运用于交通运输、服务控制和车辆制造，加强车辆、道路、使用者三者之间的联系，从而形成一种保障安全、提高效率、改善环境、节约能源的综合运输系统。如图2所示。

智能交通系统应用最为广泛的地区是日本，如日本的ITS系统相当完备和成熟，其次美国、欧洲等地区也普遍应用。中国的智能交通系统发展迅速，在北京、上海、广州等大城市已经建设了先进的智能交通系统。其中，北京建立了道路交通控制、公共交通指挥与调度、高速公路管理和紧急事件管理的四大ITS系统；广州建立了交通信息共用主平台、物流信息平台和静态交通管理系统的三大ITS系统。

1.4.2 物联网与车联网技术等

物联网技术（Internet of Things，IoT）指通过传感器、芯片、无线通信等技术将物理设备、传感器和其他物体与互联网相连接，实现物体之间的互联互通和数据交换[6]。物联网技术使得物体可以感知、收集和传输数据，从而实现智能化和自动化的功能。“物联网”的概念是在1999年提出的，它的定义很简单：把所有物品通过射频识别等信息传感设备与互联网连接起来，实现智能化识别和管理。

车联网（Vehicle-to-Everything，V2X）是汽车与互联网相结合的新型技术，由物联网技术发展演变而来。其将车辆与周围环境、其他车辆以及交通基础设施紧密连接起来，包括车辆间通信（V2V）、车辆到交通基础设施通信（V2I）、车辆到行人通信（V2P）和车辆到云端通信（V2C）。通过车联网技术，车辆可以实时获取路况、天气、交通信号等信息，从而提高驾驶的安全性和舒适性。同时，车联网还可以为驾驶员提供导航、娱乐、紧急救援等多元化服务。

2 技术原理与实现方法

2.1 机器学习与深度学习算法在自动驾驶中的应用

机器学习算法是一类用于从数据中学习规律的算法。在自动驾驶领域，机器学习技术被广泛应用，例如：路况识别与驾驶决策，自动驾驶车辆需要能够识别行驶道路上的各种物体和情况，如路标、车流、交通信号灯、行人等。为了实现这一功能，自动驾驶车辆利用机器学习算法对图像和视频进行分析，并把它们分类成不同的物体和情况，从而能够更好地做出驾驶决策。

深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它模仿人类大脑的结构和功能，通过多层神经网络来对数据进行学习和分析。深度学习自动提取数据中的特征和模式，从而实现对未知数据的预测和分类。深度学习算法可以帮助自动驾驶系统对环境进行感知和理解。深度学习模型通过处理感知数据（如图像和点云数据），不仅可以提取特征并获得对道路、交通标志、车道线等环境元素的准确理解，也可以用于预测其他车辆和行人的行为，并帮助自动驾驶系统做出合适的决策。同时，深度学习模型通过学习大量的驾驶数据，还可以分析和预测交通参与者的行为，帮助自动驾驶系统做出安全和智能的驾驶决策。

2.2 传感器融合技术原理与实现方法

传感器融合技术的原理是利用多个传感器的互补性，将它们的数据进行融合，以提高环境感知的准确性和鲁棒性［7］。实现传感器融合技术的方法包括模型级融合和数据级融合。模型级融合是将传感器数据输入到不同的模型中，再将它们的输出进行集成；数据级融合是将不同传感器的原始数据合并到一个统一的数据空间中，再进行处理和分析。对于融合算法，常用的方法有卡尔曼滤波、粒子滤波、扩展卡尔曼滤波等，它们考虑传感器数据的噪声特性和测量误差，以融合传感器数据。传感器融合技术还需考虑故障检测与容错，为检测和适应传感器故障提供解决方案。此外，传感器融合技术还需要进行系统集成与校准，对传感器进行校准以消除误差和差异，在数据融合之前进行时间和空间对齐，最终生成准确的环境感知结果。

2.3 高精度地图与定位技术的原理与实现方法

高精度地图与定位技术是现代智能驾驶的核心。其原理基于全球卫星导航系统（如GPS）、惯性测量单元（IMU）等多种传感器数据的融合［8］。GPS提供全球覆盖的定位信号，而IMU则通过测量车辆的加速度和角速度来推算其位置与姿态。实现高精度地图，需先采集道路信息，再通过地图匹配算法将定位数据与地图数据对齐，不断优化地图精度。同时，利用差分GPS、实时动态差分定位（RTK）等技术，可进一步提高定位精度至厘米级。这些技术共同实现了高精度地图与定位，为自动驾驶提供了可靠的环境感知能力，确保其安全、高效地行驶。

3 优势与挑战分析

3.1 人工智能在汽车驾驶技术中的优势

1）自动驾驶能力。人工智能技术为汽车提供了自主驾驶的能力，使得汽车能够根据环境信息、传感器数据和预定义的规则进行决策和控制。通过深度学习算法的应用，汽车能够识别和理解道路、交通标志、行人等元素，实现自主的驾驶功能。

2）交通安全性提升。由于人工智能算法的高效性和准确性，自动驾驶汽车具备更高的交通安全性。人工智能技术能够实时监测道路情况，警示潜在的危险，并能够快速做出反应，避免交通事故的发生。

3）减少人为错误。人工智能技术在驾驶过程中能够对各种情况进行全面的分析和处理，减少了人为因素的干扰和错误。相比于人类驾驶员，人工智能在疲劳驾驶、分心驾驶等方面更加可靠和稳定。

4）交通效率提高。自动驾驶汽车通过人工智能算法能够更加精确地规划和调整行驶路线，避免交通拥堵和路况不良的区域，从而提高交通效率和减少车辆的排放。

5）舒适性提升。自动驾驶汽车通过人工智能技术能够自动控制车辆的加速、制动和转向等操作，提供平稳的驾驶体验。乘客可以更加放松自在地进行休息、工作或娱乐，提升了用车的舒适性。

3.2 面临的挑战与发展建议

智能驾驶技术已经成为了汽车行业的趋势，逐渐获得了广泛的应用。尽管智能驾驶技术可以提高行车安全和驾驶体验，仍然面临着一些挑战与问题。

1）技术成熟度。虽然人工智能在汽车驾驶领域取得了显著进展，但自动驾驶技术仍然处于不断发展和演进的阶段，目前的技术还需要进一步改进，以提高准确性、可靠性和安全性。加强对算法的研究和优化，推动硬件技术的发展和提升，以及进行大规模的实地测试和验证，将有助于技术的成熟和推广。

2）法规限制。自动驾驶技术需要符合国家和地区的法律法规，以确保驾驶的安全性、合规性和道德性［9］。然而，当前针对自动驾驶汽车的法规制度仍然不完善，很多地方尚未制定相关的规定。制定明确的法规和标准，涵盖自动驾驶汽车的安全性、责任分配、道路交通规则等方面，将为技术的应用提供法律依据和保障。

3）数据安全。人工智能驱动的汽车需要收集和处理大量的数据，如车辆自身状态、感知数据和地图数据等，确保这些数据的安全性和保密性是至关重要的。因此，必须采取相应的数据安全措施，如加密通信、数据存储和访问控制、数据备份等，以防止数据泄露、滥用或遭受黑客攻击。

4）隐私保护。自动驾驶汽车收集的数据可能包含有关个人的敏感信息，如位置、驾驶习惯等。为了保护用户的隐私，需要确保数据的合法获取和使用，以及制定隐私保护政策和规定。同时，应该为用户提供明确的选择权，使他们能够控制自己的数据并了解其用途。

4 案例研究与分析

4.1 知名企业或项目案例介绍

1）Waymo自动驾驶技术。Waymo是谷歌母公司Alphabet旗下的子公司，该公司致力于研发自动驾驶技术，其自动驾驶汽车已在美国部分城市进行测试。Waymo自动驾驶汽车采用激光雷达、摄像头等传感器，并结合人工智能算法，实现自动驾驶。该系统可以实现在高速路上自动驾驶，并在要求驾驶员接管车辆的紧急情况下及时提醒。

2）特斯拉自动驾驶技术。特斯拉是一家以生产电动汽车为主的企业，同时也大力推广自动驾驶技术。其最新的全自动驾驶技术可以应用于高速公路上的自主行驶，包括自动超车、自动泊车等功能。此外，特斯拉在自动驾驶技术方面还结合了汽车智能网联技术，实现车辆与互联网的融合。

4.2 市场前景分析

据杭州中经智盛市场研究有限公司发布的《2022—2026年智能汽车市场现状调查及发展前景分析报告》显示：传统汽车企业纷纷加快智能汽车的发展，大型互联网企业纷纷加速向智能汽车产业渗透和布局。预计在汽车领域的数字化移动服务市场规模有望达到19万亿元。

随着5G时代的来临，智能汽车技术的不断创新，自动驾驶技术日益成熟，汽车共享等新的商业模式又为智能汽车带来了更广泛的应用前景。《国家综合立体交通网规划纲要》明确提出，到2035年，中国自动驾驶技术要达到世界先进水平；《交通强国建设纲要》将“加强自动驾驶技术研发，形成自主可控完整的产业链”作为交通强国建设的重要内容。

5 未来发展趋势与展望

《中国制造2025》对于智能网联汽车提出了明确的发展目标，掌握智能辅助驾驶总体技术及各项关键技术，初步建立智能联网汽车自主研发体系及生产配套体系。

智能车软硬开发解耦和新型整零关系使车企软件开发独立势在必行，成立独立科技企业亦有利于融资和人才激励。在智能汽车行业大变局下，智能驾驶是车厂技术研发的核心点。随着硬件平台化，在软件标准API接口等的支持下，智能驾驶技术软硬分离的趋势显现［10］。

1）技术融合与创新。自动驾驶技术将与人工智能、物联网、5G通信等技术进行深度融合，推动技术创新和升级，这将使得自动驾驶汽车在感知、决策、执行等方面更加智能化和高效化。

2）商业化落地加速。随着技术的不断成熟和成本的降低，自动驾驶汽车的商业化落地将加速。预计在未来几年内，将在物流、出租车、共享出行等多个领域看到自动驾驶汽车的广泛应用。

3）政策支持与法规完善。各国政府将继续出台相关政策，支持自动驾驶汽车的发展，并逐步完善相关法规和标准，这将为自动驾驶汽车的推广和应用提供良好的政策环境和法律保障。

4）跨界合作与生态构建。自动驾驶汽车的发展需要跨行业、跨领域的多方协作。未来，汽车制造商、技术供应商、出行服务提供商等将加强合作，共同构建自动驾驶汽车的生态系统，推动产业的协同发展。

展望未来，自动驾驶汽车有望成为交通出行领域的主导力量，带动整个交通产业的变革和升级。同时，自动驾驶汽车的发展也将对人们的生活方式、城市规划和社会经济产生深远的影响。然而，实现这一目标仍需克服诸多挑战，包括技术难题、法规限制、市场接受度等问题。因此，我们需要保持持续关注和努力，共同推动自动驾驶汽车的发展进程。

参考文献：

［1］ 刘通. 代表委员聚焦智能网联汽车［J］. 汽车纵横，2022（4）：33-35.

［2］ 刘子天. 大数据动态规划和人工智能无人驾驶技术应用构想——以四维空间导航宏速模式解决交通拥堵为例［J］. 无线互联科技，2022，19（21）：102-105.

［3］ 康丽萍. 人工智能在汽车驾驶技术领域的应用与发展研究［J］. 时代汽车，2020（17）：193-194.

［4］ 陈宏硕，于艳伯. 浅谈智能网联汽车技术与标准发展研究［J］. 汽车周刊，2022（2）：228-229.

［5］ 董玮，李岩，董骐渠，等. 自动驾驶人机交互系统研究综述［J］. 汽车电器，2022（10）：1-3，6.

［6］ 刘昊. 汽车物联网的发展研究与应用［J］. 时代汽车，2022（7）：23-24.

［7］ 郝非凡，马翔越，李昊洋，等. 自动驾驶汽车探测传感器及其融合技术综述［J］. 山西电子技术，2022（3）：93-96.

［8］ 杨振凯，华一新，訾璐，等. 浅析高精度地图发展现状及关键技术［J］. 测绘通报，2021（6）：54-60.

［9］ 孟義然，啜敏. 汽车企业应对车联网领域潜在知识产权风险的建议［J］. 大众标准化，2022（S1）：57-59.

［10］ 徐启栋，张斌，李艳红. 标准化支撑智能网联汽车高质量发展研究［J］. 标准科学，2022（6）：62-67.

（编辑 凌 波）