呂高陽

摘 要：現(xiàn)代科技的迅猛發(fā)展，各種新技術(shù)隨之發(fā)展開來，人工智能作為代表性的新技術(shù)，被廣泛應(yīng)用到我國汽車領(lǐng)域中。汽車與人工智能的結(jié)合，汽車實現(xiàn)了自動駕駛，改變了傳統(tǒng)駕駛方式，推動了汽車行業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展?；诖?，本文探討了人工智能在汽車自動駕駛系統(tǒng)中的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：汽車 自動駕駛系統(tǒng) 人工智能 應(yīng)用

中圖分類號：U463 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1674-098X（2019）04（a）-0008-02

車輛自動駕駛功能，是傳統(tǒng)汽車的一次重大變革。車輛實現(xiàn)自動駕駛，需要感知系統(tǒng)與控制系統(tǒng)同時作用，控制系統(tǒng)實現(xiàn)對車輛的有效控制，使車來給你依照計劃路線行駛，感知系統(tǒng)能夠?qū)π旭傔^程的障礙進(jìn)行識別與預(yù)警，保障車輛行駛安全[1]。雖然，自動駕駛的反制系統(tǒng)與控制系統(tǒng)仍處于研發(fā)階段，自動駕駛?cè)蕴幱诔跫墝用?，但是，在不久的將來，自動駕駛必然會成熟并順利推廣。本文對人工智能在汽車自動駕駛系統(tǒng)中的實踐展開探討。

1 車輛自動駕駛技術(shù)現(xiàn)狀

近幾年，人工智能的興起，被廣泛應(yīng)用于各個行業(yè)，當(dāng)前，人工智能已經(jīng)被嘗試應(yīng)用至車輛自動化實踐中。并且，在2016年，我國對無人駕駛汽車進(jìn)行了實驗研究，并取得了一定成果。自動駕駛汽車，集環(huán)境感知，決策規(guī)劃等技術(shù)為一體，軟硬件高度集成的復(fù)雜信息物理融合系統(tǒng)，替代了人工操作[2]。該系統(tǒng)主要由感知系統(tǒng)、決策系統(tǒng)、執(zhí)行子系統(tǒng)構(gòu)成，自動駕駛技術(shù)涉及了環(huán)境感知、控制執(zhí)行、決策規(guī)劃、V2X通信等關(guān)鍵技術(shù)。

環(huán)境感知系統(tǒng)，主要采用車載的傳感設(shè)備與5G網(wǎng)絡(luò)對交通環(huán)境進(jìn)行感知，并獲取車輛狀態(tài)、交通環(huán)境等信息，通過將信息統(tǒng)一于車輛坐標(biāo)系，為自動駕駛的決策與規(guī)劃提供信息支持。決策規(guī)劃技術(shù)，主要是根據(jù)環(huán)境感知系統(tǒng)輸出的信息，實現(xiàn)了路由尋徑，預(yù)測交通，決策行為，規(guī)劃動作，對控制信號的輸出進(jìn)行反饋等功能?？刂茍?zhí)行系統(tǒng)，主要采用了線控執(zhí)行機構(gòu)對反饋的控制輸出指令進(jìn)行執(zhí)行操作，實現(xiàn)汽車轉(zhuǎn)向、制動與油門的控制。V2X通信技術(shù)，實現(xiàn)了汽車與外界的信息交互，為環(huán)境感知與決策規(guī)劃提供了優(yōu)質(zhì)服務(wù)。

2 汽車自動駕駛系統(tǒng)中人工智能的實踐

2.1 傳感器的應(yīng)用

汽車想要實現(xiàn)自動駕駛，離不開傳感器的感知與識別。當(dāng)前，隨著人工智能在汽車行業(yè)應(yīng)用的不斷深入，傳感器種類逐漸增多，識別與感知功能逐漸增強，為汽車自動駕駛提供了助推力。當(dāng)前，自動駕駛汽車常用傳感器主要分為以下幾類。

其一，雷達(dá)傳感器：能夠?qū)Ψ秶鷥?nèi)的障礙物進(jìn)行精確探測，如：車輛和行人的距離、速度。車載雷達(dá)主要利用激光、超聲波、毫米波等進(jìn)行探測[3]。其中，以激光探測的雷達(dá)探測范圍廣泛，準(zhǔn)確率較高，成本投入較大；超聲波雷達(dá)的成本低廉，探測距離較近，精確度并不高；毫米波雷達(dá)的成本不高，探測距離也相對較遠(yuǎn)，雖然精度低于激光雷達(dá)，以性價比來看，該種雷達(dá)性價比最高，被廣泛應(yīng)用于汽車企業(yè)中。

其二，視覺傳感器：其主要用來識別車道線與標(biāo)志牌等，通常采用單雙目攝像頭、紅外線攝像頭等進(jìn)行識別。傳感器具有成本少、產(chǎn)品多樣化的特點，但是，傳感器極易受到光照、遮擋等的影響，對此，提高視覺傳感器的探測準(zhǔn)確性，具有重要意義。

其三，車身傳感器：其主要利用整車網(wǎng)絡(luò)的接口獲取車輛信息，如：車速、檔位等。

2.2 自動駕駛信息共享的應(yīng)用

在汽車自動駕駛系統(tǒng)中，人工智能的應(yīng)用，實現(xiàn)了自動駕駛信息共享。在專用通道中，汽車能夠?qū)⒆陨砦恢?、車速等信息與其他汽車共享，使其他汽車的自動駕駛系統(tǒng)實時收到信息并及時調(diào)整車輛行駛狀態(tài)，保障汽車行駛的安全性[4]。并且，汽車能夠利用攝像機、雷達(dá)等技術(shù)，實現(xiàn)3D路況感應(yīng)，檢測汽車行駛前方的路況，并調(diào)整汽車設(shè)置。而科技水平的提升，汽車3D路況感應(yīng)的距離逐漸增大，目前超聲波是20m，毫米波是200m，激光是100m。

同時，人工智能的應(yīng)用，使汽車實現(xiàn)了自動變速，一旦檢測出地形變化，傳感器直接將信息傳遞給車輛自動駕駛系統(tǒng)，汽車自動減速，保障車輛行駛安全。總之，自動駕駛信息共享的數(shù)量非常龐大，若不能及時利用并存儲數(shù)據(jù)，極易導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失，為自動駕駛系統(tǒng)的健康運行帶來影響。對此，積極利用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，在海量信息中提取價值信息，過濾無用信息，保障信息的充分利用，全面發(fā)揮人工智能的效果。

2.3 決策規(guī)劃的應(yīng)用

決策規(guī)劃系統(tǒng)是汽車自動駕駛系統(tǒng)中的重要子系統(tǒng)，其是人工智能在汽車自動駕駛中應(yīng)用的重要場景。近年來，在決策規(guī)劃應(yīng)用時，興起了一門熱門技術(shù)，通過自動深度學(xué)習(xí)，實現(xiàn)對復(fù)雜工況的有效決策。

計算機是自動駕駛汽車的核心，而自動駕駛汽車上的車載計算機與人們?nèi)粘Ｊ褂玫挠嬎銠C具有較大差別，因為，在汽車行駛過程中，常出現(xiàn)顛簸、高溫、搖晃等狀況，在該種狀態(tài)下，普通計算機很難長時間運行，因此，自動駕駛汽車需要采用工控機，才能充分發(fā)揮人工智能的作用。在操作系統(tǒng)模塊之上，為支撐模塊，其中包含了用于模塊通信的虛擬交換模塊，用于記錄日志、檢索信息并回放的日志管理模塊，用于監(jiān)控系統(tǒng)運行的監(jiān)控模塊，用于人員與無人駕駛系統(tǒng)交互的交互調(diào)試模塊。

在決策規(guī)劃應(yīng)用時，將深度學(xué)習(xí)運用到自動駕駛汽車，涵蓋了以下步驟：其一，準(zhǔn)備相關(guān)數(shù)據(jù)，做好數(shù)據(jù)預(yù)處理工作，選擇有效數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，存儲訓(xùn)練數(shù)據(jù)；其二，輸入數(shù)據(jù)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)第一層數(shù)據(jù)；其三，將第一層數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類并判斷；其四，監(jiān)督學(xué)習(xí)，調(diào)整第二層各節(jié)點閥值，保障數(shù)據(jù)輸入的準(zhǔn)確性；其五，通過各類數(shù)據(jù)，使每層網(wǎng)絡(luò)能夠無監(jiān)督學(xué)習(xí)，每次訓(xùn)練一層，將訓(xùn)練結(jié)果作為更高一層輸入；其六，數(shù)據(jù)輸入后，以監(jiān)督學(xué)習(xí)調(diào)整各層。如此，為復(fù)雜工況決策提供有效數(shù)據(jù)，充分發(fā)揮決策規(guī)劃的作用。

2.4 控制執(zhí)行系統(tǒng)的應(yīng)用

在自動駕駛汽車的控制執(zhí)行系統(tǒng)應(yīng)用中，傳統(tǒng)控制方式有滑膜控制，PID控制、模型預(yù)測控制、模糊控制等。人工智能的應(yīng)用，控制執(zhí)行方式向智能控制轉(zhuǎn)變，該種控制方式主要以模型控制、深度學(xué)習(xí)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等為主。如：清華大學(xué)智能網(wǎng)聯(lián)車輛研究中心主任李克強對智能控制系統(tǒng)的研究，全面提高了行車安全，減輕了駕駛疲勞度，實現(xiàn)了低油耗，交通效率提高，行車安全性提高的目標(biāo)。

3 自動駕駛系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)與未來展望

社會在不斷發(fā)展，車輛不斷增多，交通狀況日益惡劣，自動駕駛汽車想要發(fā)展，還存在諸多制約因素：其一，相關(guān)法規(guī)制度并不完善；其二，各品牌的自動駕駛系統(tǒng)無法與車型一致，行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范缺失；其三，道路整體狀況、信息安全性難以保障；其四，成本投入較大。

無人駕駛汽車擁有一個顯著特征，信息化程度非常高，對電腦系統(tǒng)安全性等要求較高。若電腦程序出現(xiàn)混亂、信息泄露、病毒入侵等，極易危害汽車行駛安全，這些問題必須解決，才能保障自動駕駛系統(tǒng)的應(yīng)用與推廣。

當(dāng)前，自動駕駛系統(tǒng)中還存在一定問題，想要實現(xiàn)車輛自動駕駛并真正推廣，還有些遙遠(yuǎn)，但是，隨著及其學(xué)習(xí)算法等技術(shù)的發(fā)展，自動駕駛技術(shù)必然上升更高臺階。相信，在未來，實現(xiàn)自動駕駛，將成為必然趨勢。

參考文獻(xiàn)

[1] 史玉申.分析人工智能背景下自動駕駛汽車的挑戰(zhàn)與展望[J]. 通訊世界，2018，340（9）：265-266.

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[3] 晏欣煒，朱政澤，周奎，等.人工智能在汽車自動駕駛系統(tǒng)中的應(yīng)用分析[J].湖北汽車工業(yè)學(xué)院學(xué)報，2018（1）.

[4] 胡博瀚.車輛自動駕駛中人工智能的應(yīng)用實踐微探[J].科技傳播，2017，9（5）：80-81.