楚浩 馬超冉 郭慕浩

摘要：合理使用安全駕駛和人工智能將大大改變交通管制和交通方式創(chuàng)新，深刻改變現(xiàn)有交通方式和交通管理方式，有效減少交通擁擠、廢氣污染和能源消耗，從而使出行和生活隨著科技的發(fā)展和生產精度的提高，安全駕駛和人工智能的融合是一種必然趨勢，需要多層面的應用相結合，以促進新的運輸模式和旅游思路。人工智能的應用可以幫助汽車駕駛，分析道路狀況和預測駕駛風險，以減少或避免汽車駕駛問題，并為汽車本身及其司機提供更大的安全保障。

關鍵詞：永磁同步電機;感知信息傳輸;負載優(yōu)化

引言

隨著人工智能技術的發(fā)展，無人駕駛汽車從愿景變?yōu)楝F(xiàn)實，近年來成為學術界和工業(yè)界的研究熱點。傳統(tǒng)大型汽車制造商和新技術企業(yè)積極參與無人駕駛汽車的研發(fā)。在無人駕駛車輛技術中，環(huán)境意識是行為決策和控制車輛自動移動的基礎。只有充分、準確和可靠的環(huán)境意識信息可用。無人駕駛車輛可以作出安全合理的駕駛決定。無人駕駛飛行器使用各種傳感器（照相機、激光雷達、毫米波雷達等）。（b）提高對環(huán)境的認識。目前提高無人駕駛飛行器環(huán)境意識的主要工業(yè)方法是安裝更多更精確的傳感器，但這種方法并不能消除因障礙物而被察覺到的盲區(qū)。提高無人駕駛車輛的個人感知能力有一些限制。采取集體環(huán)境意識戰(zhàn)略可能超越上述限制。當一個區(qū)域是無人駕駛飛行器的感知盲區(qū)，而該區(qū)域被其他節(jié)點感知時，無人駕駛飛行器可以從其他節(jié)點獲取該區(qū)域的感官信息，從而擴大自身感知的范圍，消除感知盲區(qū)，實現(xiàn)非視覺感知。因此，對協(xié)作環(huán)境的集體認識對于提高無人駕駛飛行器的安全性至關重要。

1無人駕駛技術

無人機是安全駕駛和人工智能合理應用的主要研究重點之一。無人駕駛飛行器技術在理論和實驗勘探方面取得了進展和經驗，但其實際貢獻仍然面臨許多挑戰(zhàn)。例如，技術水平不穩(wěn)定、缺乏必要的設備備件以及缺乏對交通管制政策的支持。但是，無人駕駛技術的要素可以安全的分割和應用于汽車駕駛，促進汽車駕駛的智能發(fā)展和更安全的發(fā)展。例如，探測和分析技術、優(yōu)化路線選擇技術和主動避障技術可用于安全駕駛的研究和發(fā)展。

2系統(tǒng)結構

2.1云平臺

無人駕駛車輛綜合服務平臺主要包括多輛無人駕駛車輛的實時位置監(jiān)測、二維地圖建模、車輛性能和狀態(tài)監(jiān)測、傳感器性能和狀態(tài)監(jiān)測、交通規(guī)劃集成、動態(tài)監(jiān)控視頻識別用戶可以在登錄模塊中輸入帳戶和密碼。主要模塊分為導航菜單欄、車輛周運行數據、進車實時監(jiān)控、車輛到達條件和異常條件。智能操作包括車輛信息和車輛控制。在車輛信息中，您可以查看自行車信息、操作信息和路線回放。車輛控制可以遠程控制無人駕駛車輛?？砂ǎ很囕v狀態(tài)信息、控制模式、按鍵控制、車輛路徑和監(jiān)控視頻，包括車輛管理、車輛管理、路徑管理、用戶管理、日志管理以及通過車輛管理增加團隊車輛數量的角色管理;（b）通過團隊管理增加團隊;路徑管理：根據每個模塊的權限，通過管理用戶來添加校園路徑，設置企業(yè)用戶帳戶：日志管理可以查看車輛運行異常日志和登錄用戶的操作日志;通過角色管理控制用戶角色的權限。

2.2無害環(huán)境技術

為了實現(xiàn)汽車的智能化發(fā)展，汽車必須具備識別、收集、分析和處理周圍環(huán)境信息的功能。將智能處理的第一步識別為汽車尤為重要。識別障礙是汽車智能發(fā)展的基礎。復雜的道路狀況下，車載檢測設備如相機、雷達等。，不能滿足自動駕駛的要求。傳感器系統(tǒng)需要深入學習，以便準確地識別和分析周圍的環(huán)境信息，但在實踐中，這種變化尤其困難，因為只有高分辨率傳感器和定位系統(tǒng)才能用來提高汽車的認識。

2.3駕駛權交互分配技術

安全駕駛的輔助駕駛技術和自動化駕駛技術得到了深入應用，汽車本身與司機關系微妙，兩者之間的信息共享和操作合作是為了形成汽車的二進制控制駕駛行為，形成動態(tài)交互駕駛關系。人工智能技術在安全駕駛方面得到研究和應用，但在短時間內無法實現(xiàn)對駕駛的絕對控制。因此，有必要在今后一段時間內與汽車司機保持動態(tài)協(xié)作關系不可否認，人工智能技術的改進將不可避免地導致自動駕駛部件的比例增加，從而導致汽車自主駕駛與駕駛員操作駕駛之間的耦合和限制問題。交互式汽車駕駛權分配技術可以建立人性化科學的汽車駕駛智能控制系統(tǒng)，實現(xiàn)駕駛員技術運行與汽車智能控制之間的駕駛權劃分與平衡，促進二者駕駛權的協(xié)同整合，實現(xiàn)開關流暢性，實現(xiàn)更高質量的發(fā)展。

2.4基本控制技術

多傳感器信息融合檢測算法：主要解決障礙物檢測精度低、識別錯誤、檢測錯誤率高等問題。該平臺采用多傳感器時間同步和聯(lián)合校準算法、多傳感器數據融合算法和多傳感器融合目標跟蹤預測算法。實現(xiàn)車輛環(huán)境識別系統(tǒng)的功能，穩(wěn)定識別跟蹤目標對象，主要通過路徑識別、分類、關聯(lián)和估計等過程導出目標對象的物理信息。通過聚合檢測消除不同傳感器數據之間的冗馀，通過數據互補提高了系統(tǒng)穩(wěn)定性，通過識別無人駕駛車輛環(huán)境提高了系統(tǒng)數據的可靠性，從而降低了整個車輛控制器的決策風險。

結束語

總的來說，智能網聯(lián)汽車將會是未來汽車發(fā)展的新方向。社會技術的發(fā)展以及在汽車領域的應用也加快了汽車的發(fā)展和進步，為了給人們提供更多的便利，增強人們的駕駛體驗，為人們提供更為可靠的出現(xiàn)方案，需要不斷提升汽車的性能來滿足人們的需求。

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