李龍 孔俊淼 劉志友

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(chǎn)精度的提高，安全駕駛和人工智能的融合是一種必然趨勢(shì)，需要多層面的應(yīng)用相結(jié)合，以促進(jìn)新的運(yùn)輸模式和旅游思路。人工智能的應(yīng)用可以幫助汽車(chē)駕駛，分析道路狀況和預(yù)測(cè)駕駛風(fēng)險(xiǎn)，以減少或避免汽車(chē)駕駛問(wèn)題，并為汽車(chē)本身及其司機(jī)提供更大的安全保障。

關(guān)鍵詞：汽車(chē)安全駕駛;人工智能;合理應(yīng)用

引言

隨著國(guó)民生活水平的不斷提升，交通出行方式趨于多樣化，其中家用轎車(chē)保有量持續(xù)增加。根據(jù)公安部相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，截至2019年底我國(guó)汽車(chē)保有量破百萬(wàn)的城市共有66個(gè)，全國(guó)累計(jì)突破2.6億輛。除了汽車(chē)保有量持續(xù)增多以外，機(jī)動(dòng)車(chē)駕駛員在2019年底也達(dá)到了4.35億人?？梢?jiàn)，隨著生活水平的提升，汽車(chē)已經(jīng)在我國(guó)普通大眾家庭中得到普及，持續(xù)增多的汽車(chē)數(shù)量以及機(jī)動(dòng)車(chē)駕駛?cè)藶榈缆钒踩珟?lái)極大挑戰(zhàn)，基于此，對(duì)當(dāng)前汽車(chē)安全駕駛的影響因素進(jìn)行分析，并找出相應(yīng)的完善策略，可有效降低汽車(chē)駕駛安全隱患，減少交通事故的發(fā)生。

1汽車(chē)安全駕駛和人工智能的合理應(yīng)用的發(fā)展路線

1.1提高駕駛自動(dòng)化水平

從分析安全駕駛技術(shù)需求的角度來(lái)看，汽車(chē)駕駛自動(dòng)化水平需要不斷提高和提高。現(xiàn)階段，安全駕駛轉(zhuǎn)向輔助駕駛和自動(dòng)駕駛，輔助駕駛以汽車(chē)司機(jī)的主觀動(dòng)作為主，依靠智能機(jī)器提供汽車(chē)控制的輔助信息。例如，側(cè)穩(wěn)定控制、輔助轉(zhuǎn)向裝置、自動(dòng)停車(chē)裝置和自適應(yīng)巡航裝置。自動(dòng)駕駛可以給汽車(chē)一段時(shí)間的托管駕駛，也可以在一定條件下自動(dòng)駕駛汽車(chē)，汽車(chē)本身也有獨(dú)立的決策和判斷能力，能夠準(zhǔn)確和及時(shí)地滿足交通條件，確保汽車(chē)駕駛的安全。

1.2無(wú)人駕駛技術(shù)

隨著汽車(chē)智能化、電子化的快速推進(jìn)，無(wú)人駕駛已經(jīng)是未來(lái)汽車(chē)發(fā)展的重要趨勢(shì)。發(fā)達(dá)國(guó)家應(yīng)對(duì)汽車(chē)行業(yè)智能化變革，依托深厚的汽車(chē)工業(yè)底蘊(yùn)，針對(duì)無(wú)人駕駛技術(shù)應(yīng)用積極開(kāi)展引導(dǎo)和規(guī)范值得指出的是，無(wú)人駕駛的安全性作為推動(dòng)特定場(chǎng)景大規(guī)模應(yīng)用、開(kāi)展產(chǎn)業(yè)化的基本前提，一直是工業(yè)界、學(xué)術(shù)界乃至全社會(huì)高度關(guān)注的問(wèn)題。近年來(lái)，自動(dòng)駕駛車(chē)輛在測(cè)試中撞向行人導(dǎo)致傷亡、電動(dòng)汽車(chē)剎車(chē)失靈引發(fā)交通事故等，都使得社會(huì)和公眾對(duì)無(wú)人駕駛的安全性更為擔(dān)憂。目前，我國(guó)智能汽車(chē)產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展，企業(yè)、科研院所、地方政府等加大/支持以無(wú)人駕駛為代表的關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)投入，力求推動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展取得突破。安全是制定法規(guī)必須要考慮的前提，只有在安全方面進(jìn)行妥善和長(zhǎng)遠(yuǎn)的研究，才能保障智能汽車(chē)產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)、高質(zhì)量發(fā)展。

2汽車(chē)安全駕駛和人工智能的合理應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)

2.1環(huán)境感知關(guān)鍵技術(shù)

傳感器標(biāo)定是無(wú)人駕駛汽車(chē)環(huán)境感知的必要環(huán)節(jié)，也是多傳感器數(shù)據(jù)源融合的關(guān)鍵前提。其目的是進(jìn)行各種傳感器坐標(biāo)之間的轉(zhuǎn)換，將兩個(gè)或多個(gè)傳感器變換到統(tǒng)一的時(shí)間和空間坐標(biāo)系，從而實(shí)現(xiàn)多傳感器的融合。1）攝像頭的標(biāo)定車(chē)載攝像頭以一定的角度和位置安裝在車(chē)輛上，為了找到車(chē)載攝像頭所生成的圖像像素坐標(biāo)系的點(diǎn)坐標(biāo)與攝像機(jī)環(huán)境坐標(biāo)系中的物點(diǎn)坐標(biāo)之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，需要進(jìn)行攝像頭標(biāo)定，從而實(shí)現(xiàn)把攝像機(jī)采集到的環(huán)境數(shù)據(jù)與車(chē)輛行駛環(huán)境中的真實(shí)物體相對(duì)應(yīng)。車(chē)載攝像頭標(biāo)定分為單目攝像頭和雙目攝像頭的標(biāo)定兩大類(lèi)。單目攝像頭的標(biāo)定稱(chēng)為內(nèi)參數(shù)標(biāo)定，其本質(zhì)是建立圖像坐標(biāo)系中的坐標(biāo)與物體在環(huán)境坐標(biāo)系中的坐標(biāo)之間的關(guān)系。在無(wú)人駕駛汽車(chē)中，采用雙目攝像頭可以減少感知盲區(qū)，對(duì)其標(biāo)定稱(chēng)為外參數(shù)標(biāo)定，即兩個(gè)攝像頭之間需要確定它們之間的相對(duì)位置關(guān)系。2）激光雷達(dá)的標(biāo)定與攝像頭標(biāo)定類(lèi)似，激光雷達(dá)在使用前也要對(duì)其內(nèi)外參數(shù)進(jìn)彳了標(biāo)定。內(nèi)參標(biāo)定是指其內(nèi)部發(fā)射器坐標(biāo)系與雷達(dá)坐標(biāo)系兩者間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，在出廠前已經(jīng)完成，可直接使用。無(wú)人駕駛汽車(chē)需要進(jìn)行的是外參數(shù)標(biāo)定，即建立起激光雷達(dá)自身坐標(biāo)系與車(chē)體坐標(biāo)系之間的關(guān)系點(diǎn)。

2.2信息平臺(tái)安全技術(shù)

安全駕駛和人工智能的合理應(yīng)用必須以汽車(chē)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)但是，汽車(chē)網(wǎng)絡(luò)在為安全駕駛提供高質(zhì)量和穩(wěn)定的體驗(yàn)的同時(shí)，也存在著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面的安全風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)安全駕駛?cè)斯ぶ悄芗夹g(shù)的綜合應(yīng)用產(chǎn)生了不利影響。從汽車(chē)網(wǎng)絡(luò)連接的角度分析，在設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)時(shí)不考慮信息安全傳輸方面，隨著汽車(chē)安全駕駛?cè)斯ぶ悄芸刂茊卧獢?shù)量的逐漸增加，信息平臺(tái)的攻擊點(diǎn)數(shù)量增加，從而汽車(chē)信息平臺(tái)安全是汽車(chē)安全駕駛技術(shù)的核心領(lǐng)域，也是提高汽車(chē)智能互聯(lián)網(wǎng)連接安全的必要技術(shù)。在現(xiàn)階段，安全駕駛技術(shù)涉及信息平臺(tái)安全系統(tǒng)，如建模技術(shù)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)傳輸和數(shù)據(jù)使用，這些系統(tǒng)可以深化安全駕駛信息檢測(cè)，建立安全漏洞的預(yù)警和應(yīng)急機(jī)制，盡量減少或避免諸如汽車(chē)通信應(yīng)用程序、汽車(chē)t型箱、Can總線、ECU等領(lǐng)域的信息安全威脅。，并確保汽車(chē)網(wǎng)絡(luò)連接和行車(chē)安全。

2.3多傳感器融合定位技術(shù)

汽車(chē)在實(shí)際行駛中，采用衛(wèi)星定位和慣性導(dǎo)航定位都有各自的缺點(diǎn)。比如，衛(wèi)星定位信號(hào)會(huì)因隧道、建筑群的遮擋而中斷。而慣性導(dǎo)航定位雖然在短時(shí)間內(nèi)可以提供連續(xù)的、精度較高的汽車(chē)位置、速度和航線信息，但其定位誤差會(huì)隨著時(shí)間的積累而持續(xù)增加。鑒于多種傳感器技術(shù)各具有不同的優(yōu)、劣勢(shì)，尚不存在某單一傳感器可以滿足所有工況需求的方案。因此，可考慮將多傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，這樣就可大幅提高汽車(chē)定位精度。目前，可以從衛(wèi)星導(dǎo)航GPS定位，慣性導(dǎo)航定位，航位推算系統(tǒng)定位等方式中獲取多源定位信息。再利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或擴(kuò)展卡爾曼濾波等方式實(shí)現(xiàn)多源信息的融合定位。

結(jié)束語(yǔ)

合理利用安全駕駛和人工智能可以幫助汽車(chē)駕駛，分析道路狀況，預(yù)測(cè)駕駛風(fēng)險(xiǎn)，促進(jìn)安全駕駛方面人工智能技術(shù)的價(jià)值，改變現(xiàn)有的出行方式和交通管理方法，而不僅僅是促進(jìn)技術(shù)改革和創(chuàng)新合理應(yīng)用安全駕駛和人工智能可以提高汽車(chē)駕駛自動(dòng)控制能力，賦予汽車(chē)自主決策判斷能力，促進(jìn)汽車(chē)駕駛的智能發(fā)展和更安全的發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

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