人工智能技術(shù)在無(wú)人駕駛中的應(yīng)用

孫嘉蔚

摘要汽車從完全手動(dòng)駕駛到汽車半自動(dòng)駕駛經(jīng)歷大幅的進(jìn)步，而基于人工智能技術(shù)的發(fā)

展，無(wú)人駕駛是目前汽車發(fā)展的新方向。無(wú)人駕駛技術(shù)可以滿足人們?cè)隈{駛過(guò)程中需要的舒

適性，提高駕駛的安全性和可靠性。伴隨著于人工智能技術(shù)的發(fā)展，無(wú)人駕駛技術(shù)也在不斷

進(jìn)步。文章在此背景下，對(duì)人工智能技術(shù)在無(wú)人駕駛中的應(yīng)用進(jìn)行了整理和分析。

關(guān)鍵詞人工智能技術(shù)；無(wú)人駕駛；深度學(xué)習(xí)；自適應(yīng)

中圖分類號(hào)TP3A1674-6708(2019)231-0133-02

傳統(tǒng)車輛的發(fā)展給我們的日常生活帶來(lái)了巨大的改善，但由于長(zhǎng)時(shí)間駕駛，駕駛員難免會(huì)感

到不舒適或者疲勞，從而引發(fā)交通事故的發(fā)生。由此看來(lái)傳統(tǒng)汽車的全性、舒適性和可靠性

都有待提高。而無(wú)人駕駛技術(shù)的發(fā)展，可以幫助解決傳統(tǒng)汽車駕駛的種種問(wèn)題。近年來(lái)，人

工智能在新算法的推動(dòng)下得到了很好的發(fā)展。人工智能相對(duì)于傳統(tǒng)的信息系統(tǒng)，具有自主學(xué)

習(xí)和自主適應(yīng)等特點(diǎn)。

運(yùn)用人工智能的自主學(xué)習(xí)和自主適應(yīng)的特點(diǎn)，可以讓人工智能根據(jù)人們的行為和習(xí)慣，制定

專屬的客戶服務(wù)。目前人工智能技術(shù)應(yīng)用在我們生活中的方方面面，例如：掃地機(jī)器人，手

機(jī)語(yǔ)音助手，智能服務(wù)系統(tǒng)等。這些人工智能的應(yīng)用使我們的生活變得更加便利。而將人工

智能技術(shù)應(yīng)用到無(wú)人駕駛技術(shù)中，也使得無(wú)人駕駛技術(shù)愈發(fā)成熟。現(xiàn)階段的無(wú)人駕駛汽車

中，防抱死、自動(dòng)泊車和智能警報(bào)等功能，都依靠了人工智能技術(shù)的支持。人工智能與無(wú)人

駕駛的結(jié)合，讓無(wú)人駕駛變得更加安全、舒適和可靠，也讓無(wú)人駕駛的普及離我們?cè)絹?lái)越

近。現(xiàn)結(jié)合人工智能技術(shù)在無(wú)人駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行？分析。

1人工智能的概念和無(wú)人駕駛的發(fā)展歷史

1.1人工智能的概念

“人工智能”源自于1956年Dartmouth學(xué)會(huì)。自那時(shí)起，研究者們發(fā)展出了更多的理論和

原理，人工智能的概念也得到了進(jìn)一步的拓展。人工智能(Artificial?Intelligence,簡(jiǎn)

稱AI)是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和拓展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一

門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能可以利用機(jī)器來(lái)模擬人的智能，讓機(jī)器具有類似人類的能力。

1.2無(wú)人駕駛的發(fā)展歷史

最初的自動(dòng)駕駛主要是叫做輔助駕駛（DAS）,主要在汽車上加裝單一功能輔助，如：防抱

死、定速續(xù)航等。而現(xiàn)在較為普及的是高級(jí)輔助駕駛（ADAS）,ADAS系統(tǒng)相對(duì)于DAS系統(tǒng)

基礎(chǔ)上增加了自適應(yīng)巡航、緊急制動(dòng)、路徑偏離預(yù)警等功能。下一階段自動(dòng)駕駛為高度自動(dòng)

駕駛（HAD）,HAD系統(tǒng)與之前兩個(gè)階段的系統(tǒng)有了更加巨大的進(jìn)步，搭載HAD系統(tǒng)的汽車

將可以在有限條件下自動(dòng)駕駛，例如高速公路等特殊路段。而目前非常引人注目的無(wú)人駕駛

是自動(dòng)駕駛的終極目標(biāo)，可實(shí)現(xiàn)在所有環(huán)境下完全無(wú)人駕駛，解放駕駛員的雙手，增加駕駛

的體驗(yàn)。

2人工智能與無(wú)人駕駛結(jié)合的優(yōu)勢(shì)

無(wú)人駕駛汽車通過(guò)安裝在汽車上的傳感系統(tǒng)收集周圍環(huán)境、車輛信息和交通狀況，將信息匯

聚到車載中央處理器，車載中央處理器再對(duì)汽車的行為路徑進(jìn)行規(guī)劃并命令汽車按照預(yù)定的

路徑行駛，從而實(shí)現(xiàn)了汽車的無(wú)人駕駛。以人工智能智能為基礎(chǔ)的無(wú)人駕駛有很多優(yōu)點(diǎn)，例

如：安全舒適、泊車安全性高、能源消耗低。

2.1提升了安全性和舒適性

傳統(tǒng)的駕駛中，由于駕駛員需要長(zhǎng)時(shí)間專注于駕駛操作、車輛狀況和路面狀況，就會(huì)導(dǎo)致駕

駛員的身體疲勞和精神分散。同時(shí)在車輛行駛的過(guò)程中遇到突發(fā)狀況，駕駛員無(wú)法在很短的

時(shí)間內(nèi)做出正確的選擇，這都增加的發(fā)生交通事故的幾率。而將人工智能與無(wú)人駕駛結(jié)合，

駕駛員只需要坐在車?yán)镌O(shè)置好目的地，車輛就會(huì)自己行駛到指定位置，無(wú)需駕駛員對(duì)車輛進(jìn)

行K時(shí)間的操作。同時(shí)，在車輛的行駛過(guò)程中偶遇突發(fā)狀況時(shí)，人工智能可以在極短的時(shí)間

內(nèi)，做出正確的判斷，讓交通事故免于發(fā)生。因此將人工智能與無(wú)人駕駛相結(jié)合，可以提升

駕駛過(guò)程中的安全性和舒適性，解決傳統(tǒng)駕駛中的問(wèn)題。

2.2提升了泊車的安全性

目前，駕駛員在泊車時(shí)主要通過(guò)后視鏡、倒車影像和車載雷達(dá)。倒車影像和車載雷達(dá)普及相

對(duì)于只依靠后視鏡泊車已經(jīng)大大降低了汽車在泊車時(shí)發(fā)生事故的概率。但是因?yàn)轳{駛員的判

斷失誤和操作錯(cuò)誤，泊車時(shí)發(fā)生剛蹭、碰撞等事故的現(xiàn)象仍在大面積發(fā)生。而將人工智能與

無(wú)人駕駛相結(jié)合，通過(guò)人工智能的準(zhǔn)確計(jì)算和對(duì)車輛的精準(zhǔn)操作，使車輛能完美的進(jìn)入指定

停車位，避免了副蹭等事故的發(fā)生。人工智能與無(wú)人駕駛結(jié)合，可以提升泊車時(shí)的安全性，

解決了駕駛員們泊車難的問(wèn)題。

2.3減少了能源的消耗

傳統(tǒng)汽車是通過(guò)駕駛員的操作來(lái)行駛的，其中由于駕駛員操作的不準(zhǔn)確，或者對(duì)路線規(guī)劃的

不合理，導(dǎo)致了大量化石能源的浪費(fèi)。而將人工智能與無(wú)人駕駛相結(jié)合，人工智能可以計(jì)算

出最佳啟動(dòng)功率，以最快速度達(dá)到最低能耗值；同時(shí)，人工智能可以通過(guò)對(duì)交通情況的運(yùn)

算，得出到達(dá)目的地的最優(yōu)路線。通過(guò)對(duì)啟動(dòng)功率和路線的計(jì)算，可以大大提升能源在行駛

之中的利用率，減少了不必要的浪費(fèi)，并且保護(hù)了地球環(huán)境。

3人工智能技術(shù)在無(wú)人駕駛中的應(yīng)用

3.1智能環(huán)境感知

對(duì)周圍環(huán)境的感知是汽車實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的基礎(chǔ)。通過(guò)攝像頭、激光傳感器、聲吶傳感器、微

波傳感器、GPS等多種車載傳感器來(lái)收集環(huán)境數(shù)據(jù)，并且根據(jù)道路情況、交通信息、車輛位

置和障礙物位置信息做出路徑分析和判斷。攝像頭和雷達(dá)現(xiàn)已經(jīng)廣泛運(yùn)用在家用汽車上，而

完全自動(dòng)駕駛需要更多的傳感器相互合作才能實(shí)現(xiàn)。激光傳感器精度高，可以準(zhǔn)確地對(duì)周圍

環(huán)境進(jìn)行掃描和構(gòu)建模型，但是成本較高，尚未實(shí)現(xiàn)大規(guī)模量產(chǎn)；攝像頭可以有效的識(shí)別人

物、障礙物和交通標(biāo)示，直接獲得周圍環(huán)境的影像，有利于對(duì)進(jìn)一步的運(yùn)動(dòng)做出判斷和分

析：聲吶雷達(dá)較激光傳感器來(lái)說(shuō)成本更低，同樣具有較高的穩(wěn)定性，更利于實(shí)現(xiàn)普及。

利用傳感器收集到信息數(shù)據(jù)后，需要將收集到的光學(xué)和聲學(xué)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行模式識(shí)別。在無(wú)人

駕駛中，光學(xué)信息識(shí)別可以實(shí)現(xiàn)對(duì)周圍的路面、行人和交通指示牌等做出判斷；聲學(xué)信息識(shí)

別可以實(shí)現(xiàn)人車之間的智能交流，通過(guò)駕駛員的語(yǔ)音輸入，控制車輛進(jìn)行相應(yīng)動(dòng)作。例如：

在行駛過(guò)程中，車內(nèi)的駕駛員通過(guò)目視的方法可以準(zhǔn)確迅速地分析出交通指示牌所代表的內(nèi)

容和信息，但無(wú)人駕駛汽車得到交通指示牌信息，首先需要通過(guò)攝像頭未得到道路的影像數(shù)

據(jù)，但是車輛本身不能對(duì)交通指示牌在現(xiàn)實(shí)生活中所代表的內(nèi)容作出判斷。只有利用人工智

能加以恰當(dāng)?shù)乃惴ǎ瑥牡缆返挠跋褓Y料中獲取交通指示牌的特征信息，并進(jìn)行分析，從而得

到交通指示牌所代表的真實(shí)意義。

3.2智能避障

避障是輾人駕駛汽車在行駛過(guò)程中面臨的一大重要的問(wèn)題?，F(xiàn)在大多數(shù)汽車使用的導(dǎo)航主要

是磁導(dǎo)航和視覺(jué)導(dǎo)航。磁導(dǎo)航的應(yīng)用是通過(guò)在汽車駕駛過(guò)程中，布置磁裝置，從而收集到周

圍環(huán)境中障礙的位置信息。磁導(dǎo)航因?yàn)椴皇褂霉鈱W(xué)信息，即使在天氣惡劣的情況下也能保證

較高的精度，但由于布置過(guò)程繁瑣，維護(hù)產(chǎn)生的費(fèi)用也較高。視覺(jué)導(dǎo)航是通過(guò)安裝在汽車上

的光學(xué)傳感器收集數(shù)據(jù)，從而測(cè)量四周障礙物距車輛的距離。因?yàn)橹饕褂昧斯鈱W(xué)傳感器進(jìn)

行收集信息，所以在惡劣環(huán)境下，視覺(jué)導(dǎo)航的精度就會(huì)大大降低甚至喪失功能。通過(guò)人工智

能技術(shù)和無(wú)人駕駛汽車的相結(jié)合，將汽車導(dǎo)航系統(tǒng)收集到的環(huán)境信息匯總到中央處理器，中

央處理器就能對(duì)傳感器收集到的磁信號(hào)或光學(xué)信號(hào)進(jìn)行處理，并優(yōu)化汽車的行駛路線，做到

自動(dòng)避開(kāi)障礙的功能。同時(shí)?，通過(guò)人工智能技術(shù)對(duì)天氣信息的處理，能自動(dòng)控制車輛上磁導(dǎo)

航和視覺(jué)導(dǎo)航的交替使用，保證環(huán)境信息的準(zhǔn)確性，同時(shí)減少車輛能源的消耗。

4結(jié)論

綜上所述，人工智能技術(shù)與無(wú)人駕駛相結(jié)合，可以有效的提升無(wú)人駕駛汽車的各方面性能，

確保無(wú)人駕駛汽車在行駛過(guò)程中的安全性、穩(wěn)定性，使得無(wú)人駕駛汽車得到進(jìn)一步的進(jìn)步和

提升。但是由于技術(shù)和成本的束縛，無(wú)人駕駛汽車仍然不能大面積使用。若想讓無(wú)人駕駛汽

車更加廣泛的普及，我們應(yīng)該不斷的去挖掘人工智能技術(shù)和無(wú)人駕駛汽車可以更加合理結(jié)合

的方面。不斷的利用人工智能技術(shù)，去提升無(wú)人駕駛汽車的智能化和信息化水平，使無(wú)人駕

駛汽車更快的進(jìn)入我們的生活當(dāng)中。

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