陳 筱， 朱向冰

（安徽師范大學(xué)物理與電子信息學(xué)院， 安徽 蕪湖241000）

自動駕駛是指能夠協(xié)助駕駛員轉(zhuǎn)向和保持在道路內(nèi)行駛，實現(xiàn)跟車、制動和變道等一系列操作的輔助駕駛系統(tǒng)，駕駛員能隨時對車輛進行控制，并且系統(tǒng)在一些特定的環(huán)境下會提醒駕駛員介入操控。人工智能技術(shù)（AI） 是一門研究模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法和技術(shù)的科學(xué)，由深度學(xué)習(xí)、語音識別和機器視覺等領(lǐng)域組成。隨著AI不斷應(yīng)用于自動駕駛汽車，汽車行業(yè)將迎接更廣闊的發(fā)展前景。

1 自動駕駛的技術(shù)架構(gòu)

自動駕駛需要多種技術(shù)的支撐，其中主要涉及到傳感器、高精度地圖、V2X、AI算法，并且需要將這些技術(shù)集成到汽車中。

自動駕駛技術(shù)在車道、車距、路障等方面的依賴程度更高，為了實現(xiàn)決策的安全性，甚至需要實現(xiàn)厘米級的精準(zhǔn)程度。由于各個傳感器有各自的局限性，單一的傳感器難以滿足各種工況下精確感知的需要，為了能夠在各種環(huán)境下平穩(wěn)地運行，需要利用多傳感器融合技術(shù)［1］。高精度地圖則可以通過準(zhǔn)確的車輛定位，實現(xiàn)車輛準(zhǔn)確還原在不斷變化的立體交通環(huán)境中。V2X是指汽車與道路上的移動交通控制系統(tǒng)實現(xiàn)交互的技術(shù)，X可以是車輛、紅綠燈、路標(biāo)等，也可以是云端數(shù)據(jù)庫［2］。算法是自動駕駛技術(shù)的核心部分。隨著近些年機器學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展，很多研究學(xué)者不斷將機器學(xué)習(xí)應(yīng)用到自動駕駛中。數(shù)據(jù)是機器學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)，不斷地訓(xùn)練和優(yōu)化算法，車輛將能準(zhǔn)確識別周圍信息并規(guī)劃路線，實現(xiàn)自動駕駛。

實現(xiàn)自動駕駛技術(shù)一般需要三大系統(tǒng)［3］，在這三大系統(tǒng)中集成了傳感器、高精度地圖、V2X、AI算法等技術(shù)。三大系統(tǒng)分別是感知系統(tǒng)、決策系統(tǒng)和控制執(zhí)行系統(tǒng)，根據(jù)信息的流向，相應(yīng)地也劃分為感知層、決策層和控制執(zhí)行層。三個系統(tǒng)都離不開人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)，具體結(jié)合見圖1。

圖1 自動駕駛實現(xiàn)流程圖

2 感知系統(tǒng)

感知系統(tǒng)是實現(xiàn)自動駕駛的前提和基礎(chǔ)，自動駕駛汽車的感知系統(tǒng)中常配備多種傳感器［4］，如視覺傳感器、毫米波雷達、激光雷達、超聲波雷達，也采用車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)［5］和語音控制技術(shù)等。

2.1 雷達和視覺傳感器

激光雷達是自動駕駛不可或缺的傳感器。激光雷達指工作在紅外和可見光波段的，以激光為工作光束的雷達。激光雷達是向目標(biāo)發(fā)射探測信號，然后將接收到的從目標(biāo)反射回來的信號與發(fā)射信號進行比較，作適當(dāng)處理后獲得目標(biāo)的有關(guān)信息［6］。毫米波的頻率大致范圍是10～200GHz，非常適合車載領(lǐng)域。超聲波雷達常常被用到倒車輔助系統(tǒng)中，告知駕駛員周圍障礙物的情況，解除駕駛員倒車時的視野死角，提高駕駛安全性。汽車通過視覺傳感器能夠清楚地辨識物體，準(zhǔn)確理解交通信號燈、標(biāo)識及車道所表達的含義。大多數(shù)視覺傳感器識別可見光圖像，也有部分傳感器識別紅外光的圖像。表1總結(jié)了以上幾種傳感器的優(yōu)缺點。

表1 各種傳感器性能比較

2.2 其它感知技術(shù)

常見的衛(wèi)星定位系統(tǒng)包括GPS 系統(tǒng)、北斗系統(tǒng)、GLONASS系統(tǒng)、伽利略衛(wèi)星系統(tǒng)，在車載系統(tǒng)中主要用于導(dǎo)航。通過車聯(lián)網(wǎng)，可以獲取到臨近車輛的狀態(tài)和它們感知的信息，實現(xiàn)人、車、路、環(huán)境之間的智能協(xié)同。5G技術(shù)有助于保證汽車在高速移動過程中與周圍事物進行數(shù)據(jù)通信時的穩(wěn)定性，當(dāng)一個網(wǎng)絡(luò)接入點發(fā)生故障時，5G能立即切換到另一個備用的網(wǎng)絡(luò)接入點以保證像汽車這種高速移動終端永不斷網(wǎng)。語音控制是一種方便的人車交互方式，駕駛員在平視的情況下能夠全方位發(fā)出和接收聲音資源，語音在駕駛過程中由于不占用太多的注意力資源而具備較大優(yōu)勢。

2.3 數(shù)據(jù)融合

自動駕駛所應(yīng)用的各種雷達和機器視覺在環(huán)境感知中具有各自的優(yōu)勢［7］，但若單獨使用它們作為車輛檢測的傳感器時，其缺陷導(dǎo)致其無法勝任準(zhǔn)確感知的要求。數(shù)據(jù)融合就是將不同傳感器數(shù)據(jù)進行智能化合成，實現(xiàn)不同信息源的互補性、冗余性和合作性，從而做出更好、更安全的決策。

文獻［8］中提出了一種基于DBN （deep belief network）深度置信網(wǎng)絡(luò)的多傳感器融合的前方車輛檢測方法，通過攝像頭和毫米波雷達的信息融合完成環(huán)境感知［8］。文獻［9］中提出了一種生成雷達目標(biāo)感興趣區(qū)域的方法，將毫米波雷達和機器視覺傳感器信息融合來實現(xiàn)障礙物檢測［9］。文獻［10］中提出一種在主動防碰撞系統(tǒng)中采用視覺和毫米波雷達數(shù)據(jù)信息融合行人識別算法來識別行人的算法，對不同姿態(tài)行人和不同工況下的行人有較高的正確識別率［10］。然而這些算法主要是對雷達和視覺傳感器的信息融合，在自動駕駛技術(shù)中還需要將自身車輛的信息、通過車聯(lián)網(wǎng)獲取的周圍車輛的信息與雷達、視覺傳感器的信息進行融合，并將融合后的信息發(fā)送給決策系統(tǒng)。

3 決策系統(tǒng)

自動駕駛決策系統(tǒng)具有3個關(guān)鍵功能，分別是任務(wù)決策、軌跡規(guī)劃和異常處理［11］。其中，任務(wù)決策功能完成自動駕駛汽車的路徑規(guī)劃任務(wù)；軌跡規(guī)劃功能在不同的局部環(huán)境下，進行運動軌跡狀態(tài)規(guī)劃；異常處理功能負(fù)責(zé)故障預(yù)警和預(yù)留安全機制。

任務(wù)決策使自動駕駛的汽車融入整個交通流。自動駕駛中任務(wù)規(guī)劃結(jié)構(gòu)描述了道路、車道和行駛?cè)壢蝿?wù)分工，在道路級進行全局的任務(wù)規(guī)劃，當(dāng)探測到道路阻塞時，要求重新規(guī)劃任務(wù)，并做分解調(diào)整。

軌跡規(guī)劃是根據(jù)局部環(huán)境信息、上層決策任務(wù)和車身實時狀態(tài)信息［12］，規(guī)劃決策出局部空間和時間內(nèi)車輛期望的運動軌跡，并將規(guī)劃輸出的期望車速以及行駛軌跡等信息給下層車輛控制執(zhí)行系統(tǒng)。軌跡規(guī)劃層應(yīng)能對任務(wù)決策層產(chǎn)生的各種任務(wù)分解做出合理規(guī)劃。

異常處理作為預(yù)留的智能駕駛系統(tǒng)安全保障機制，一方面是在遇到復(fù)雜路面容易造成車輛損壞、部件失效等問題時，通過預(yù)警和容錯控制維持車輛安全運行；另一方面是決策過程某些算法參數(shù)設(shè)置不合理、推理規(guī)則不完備等原因?qū)е伦詣玉{駛汽車在行為動作中出現(xiàn)某些錯誤時，能夠建立錯誤修復(fù)機制使自動駕駛汽車自主地修正錯誤，以減少人工干預(yù)來解決問題，這是提高車輛智能化水平所必需的。

無人駕駛的決策系統(tǒng)已經(jīng)一定程度地解決了特定車輛在各種道路環(huán)境中行駛的決策問題，各種有效的算法仍然需要不斷地研究與探索，使得決策系統(tǒng)能更加智能地完成自動駕駛的行為決策。

4 控制系統(tǒng)

控制系統(tǒng)主要包括2個模塊：控制模塊和執(zhí)行模塊［13］。其中控制模塊主要負(fù)責(zé)將決策系統(tǒng)的輸出信息轉(zhuǎn)換為各個執(zhí)行模塊的控制指令，執(zhí)行模塊在接收到指令之后，根據(jù)指令準(zhǔn)確地控制各個底層對象 （轉(zhuǎn)向、制動、油門、擋位）［14］。在自動駕駛技術(shù)中，控制模塊和執(zhí)行模塊目前都比較成熟，也不是研究的重點和熱點。

5 人工智能技術(shù)在自動駕駛中的應(yīng)用

人工智能在自動駕駛中有廣泛的應(yīng)用，并具有諸多的優(yōu)點。在自動駕駛中，采用人工智能技術(shù)規(guī)劃路線，有效提升了交通效率，實現(xiàn)更加便利的交通。通過汽車與周邊交通環(huán)境如紅綠燈、路況監(jiān)控攝像頭、停車場等物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)融合，再結(jié)合人工智能技術(shù)進行實時處理，降低了駕駛員的勞動強度和人力資源成本，并且隨著人工智能技術(shù)越來越成熟，誤操作的可能性會越來越小，安全性越來越高?；谌斯ぶ悄艿淖匀徽Z言理解技術(shù)可以更好地響應(yīng)駕駛員和乘客的指令，便于用戶使用車輛。通過人工智能技術(shù)還可以根據(jù)用戶的習(xí)慣調(diào)整車輛狀態(tài)，如空調(diào)、音響、座椅、車內(nèi)燈光等，提高駕乘舒適性，提升用戶與汽車環(huán)境的交互體驗，使人們的出行成為一種享受。

當(dāng)前在自動駕駛中人工智能技術(shù)尚不成熟，由于信息開放帶來的安全隱患給自動駕駛汽車發(fā)展造成的阻礙難以避免；道路基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與自動駕駛汽車發(fā)展缺少統(tǒng)籌；自動駕駛汽車還難以安全可靠地適應(yīng)復(fù)雜的交通道路；適用于自動駕駛的交通安全法及其實施條例、相關(guān)機動車行駛的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)缺失，其制定還面臨諸多不確定性。

6 結(jié)束語

本文介紹了自動駕駛技術(shù)，闡述了自動駕駛中的三大系統(tǒng)以及人工智能在各個系統(tǒng)中的應(yīng)用，最后描述了人工智能應(yīng)用在自動駕駛的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)。

自動駕駛的出現(xiàn)將從根本上改變傳統(tǒng)汽車的控制方式，在交通系統(tǒng)的安全性、通行效率、舒適性等多個方面有了較大優(yōu)勢。從輔助駕駛到完全實現(xiàn)無人駕駛，不僅需要不斷完善人工智能技術(shù)，還需要完善相關(guān)法規(guī)、基礎(chǔ)設(shè)施，改進網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)等。隨著這些技術(shù)、法規(guī)、設(shè)施不斷地完善、進步，自動駕駛一定會成為人們依賴的出行方式。