人工智能在汽车自动驾驶中的应用

　　摘 要：人工智能技术的研发推动了我国科技产业迈向了新的里程，随着人工智能技术研究领域的拓展，增加了语言、图像识别和自主学习等功能，通过模拟人的行为来控制机器设备是人工智能技术发展的重要方向。将人工智能与汽车自动驾驶技术相结合，是对我国汽车产业乃至科技领域的重大变革。文章主要对人工智能在汽车自动驾驶中的应用进行分析，为推动智能汽车的进一步发展提供参考。

　　关键词：人工智能;汽车驾驶技术;应用

　　引言：人工智能的发展为汽车驾驶转型提供了重要支撑。作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，人工智能有着广阔的发展前景。而汽车自动驾驶技术充分融合了人工智能的优势，在传感、通信、材料等多方面不断优化，能够更好地适应现代人的驾驶需求，在驾驶的舒适性和安全性方面都有很大提升[1]。当前世界各国都在积极布局汽车自动驾驶产业， 将人工智能与汽车自动驾驶相结合不仅是一次技术突破，更是世界科技的大变革。在车辆自动驾驶技术不断发展的今天，相应的驾驶分级、道路测试和规划以及汽车生产也在不断创新，出现了大量新问题，给汽车自动驾驶的实际应用带来了挑战。

　　1人工智能与智能驾驶技术概述

　　人工智能技术是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法以及技术应用的技术科学。人工智能作为计算机学科的一个重要分支，其研究的重点就是智能的实质，进而能够形成一种接近人类智能的程序。人工智能通过计算机技术对人的思想和行为进行系统全面的有效模拟，进而能够将人类的智慧与计算机进行融合。但是人工智能并不等同于人的智能，其只是能像人类那样对问题进行思考，但是随着人工智能的不断发展，其可能超越人类的智能。汽车智能驾驶技术是指在驾驶汽车的过程中，不需要人为的进行操作，而是借助汽车内设置的车载智能系统，对汽车行驶过程中周围的环境变化进行实时的感应分析，并对行驶路线进行自动规划，确保汽车能够安全顺利的到达目的地。

　　2汽车驾驶技术智能化的好处

　　一方面，有助于减少交通事故的发生。通常汽车在日常应用中存在两个负面影响，一是因人们驾驶技术不过关导致的交通事故;另一个就是环境客观因素造成干扰而影响驾驶引发悲剧。对此，众多汽车企业基于传统驾驶进行创新升级，运用高端人工智能科技辅助或者代替人为驾驶，从根本上杜绝人们不良驾驶行为的发生，降低汽车出行风险。另一方面，改善汽车带来的生活压力和环境压力。首先，长时间驾驶会导致人们出现疲劳、枯燥等不适现象，例如很多司机在长期驾驶过程中存在腰间盘突出的问题。自动驾驶系统有助于改良汽车驾驶环境，为人们提供优越的驾驶体验;其次，汽车驾驶的人工智能化发展，可实现自动化驾驶，不仅节省时间，而且改善驾驶过程中的枯燥疲劳现象;最后，汽车驾驶技术人工智能化的发展，还将减少尾气排放、缓解交通压力、节约停车资源，从方方面面为人们的生活提供方便。

　　3人工智能在汽车自动驾驶技术的应用

　　3.1车辆定位的应用

　　车辆定位是汽车实现自动驾驶的关键所在。依托于人工智能的发展， 车辆定位技术不断发展成熟。通过激光和GPS技术，汽车在驾驶过程中， 自动驾驶系统能够实时接收道路信息，通过激光导航、视觉导航等识别车辆所处的地理位置，并主动向驾驶系统发送道路信息，以帮助中央导航做出正确的驾驶选择。例如，磁导航技术需要事先在道路两侧定点埋放磁钉、电线等，通过变换磁极的朝向，发挥导航设备的作用。当自动驾驶汽车驾驶到该路段时，汽车会与埋放的電磁设备产生感应，捕捉到相应的数据并进行分析，最后得出道路信息，分析出车辆所处的位置并向自动驾驶系统发出指令，以引导驾驶。

　　3.2图形识别与感知的应用

　　当前，无人驾驶技术主要是运用传感器来感知外界环境，随着科学技术的不断创新发展，传感器性能越来越高、体积越来越小，推动无人驾驶汽车技术的发展。一般无人驾驶汽车所需车载传感器主要包括四个类型： 第一，雷达传感器，主要是通过激光雷达、毫米波雷达或者超声波雷达探测汽车周围的障碍物，例如车辆、行人及路肩。这三种雷达测试具有不同的特点，激光雷达具有精度高、范围广、成本高的特点，毫米波雷达探测距离远，因为成本低被汽车智能驾驶广泛应用，不过其精度与可视角低[2]。超声波雷达是三种雷达中成本最低的，探测距离近，精度不高，通常用于汽车低速行驶中对碰撞的预警提示;第二，视觉传感器，主要是运用单目、双目或红外摄像头识别车道线、交通信号及行人车辆等。由于图像识别在汽车行驶过程中至关重要，因而成为目前人工智能驾驶技术研究中的重点;第三，定位及位姿传感器，主要是获取具体的经纬坐标、速度及行驶过程中的角度，当前汽车智能驾驶中通常采用差分定位设备进行高精度的定位。当前，RTK-GPS 和固定差分基站系统，为智能驾驶汽车提供了强有力的安全保障;第四，车身传感器，其主要应用于汽车本身系统，主要是为了获取汽车行驶过程中的车速、轮速、档位等信息。

　　3.3深度学习系统的应用

　　相对于传统的汽车驾驶主要依靠驾驶员的脑力进行操控，人工智能汽车驾驶技术则是建立在计算机程序的基础上，这就对计算机硬件和软件提出了非常高的要求。由于汽车在行驶过程中难以避免会产生一定的震动， 而人们通常使用的计算机需要在静止的状态下进行运行，在运动的状态下难以进行长久的运行，这就需要计算机硬件具有非常优良的适应性，能够满足汽车各种不同行驶状态的要求。同时，由于汽车的行驶环境不是一成不变的，需要面临各种复杂的路况和行驶环境，这就对计算机控制软件提出了非常高的要求，其不仅需要对外界进行有效的感知，还要具备良好的学习功能，进而不断提高其自身的适应性，以此满足各种复杂驾驶环境的要求[3]。深度学习能力是关系人工智能汽车驾驶技术成败的决定性因素， 其是由人工神经网络发展而来的，能够在一定程度上提高汽车控制系统的识别力和判断力，确保行驶中的识别准确率。

　　3.4信息共享的应用

　　汽车自动驾驶中的信息共享主要是不同汽车之间对实时路况、车辆位置信息的共享。在人工智能技术的辅助下，自动驾驶汽车能够及时获取实时驾驶信息，并通过无线互联网上传到网络，而其他的汽车在分享自身获取到的信息时也能获取其他车辆分享的信息，同时在人工智能的辅助下， 得以对海量的共享信息进行抓取分析，以筛选出对自身驾驶有益的信息。人工智能还能帮助自动驾驶汽车实现对无用信息的销毁处理，一旦抓取的共享信息失去时效性，便自动进行删除处理，保证自动驾驶汽车能够获取最新的共享信息。

　　结束语：综上可见，人工智能化汽车驾驶技术与我们的生活越来越紧密，人工智能化技术的应用，不仅顺应市场发展需要，还推动汽车人工智能化的发展，有效缓解交通拥堵、降低交通事故发生率，为消费者带来个性化和智能化的汽车产品与服务。本文通过介绍人工智能技术在汽车驾驶技术领域的应用，以凭借人工智能技术为国家交通智能化发展提供助力， 为人们的生活提供便捷。

　　参考文献：

　　[1]刘星. 当电动汽车遇上人工智能，自动驾驶已在路上[J]. 电气技术， 2020，(11)：6.

　　[2]贺翠华.汽车自动驾驶装置系统研究[J].微型电脑应用，2020，(9)：123-125.

　　[3]邹正瑞. 人工智能在汽车自动驾驶中的应用探讨[J]. 农家参谋，2020， (18)：126.

　　[4]戴震军.人工智能技术应用于自动驾驶汽车面临的挑战及发展趋势分析[J].无线互联科技，2020，(6)：162-163.

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文章名称： 人工智能在汽车自动驾驶中的应用

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