車輛自動(dòng)駕駛中人工智能的應(yīng)用實(shí)踐微探

胡博瀚

摘 要 車輛自動(dòng)駕駛是建立計(jì)算機(jī)的基礎(chǔ)上，可以完成無人駕駛，達(dá)到改善傳統(tǒng)駕駛方式和降低交通隱患的目的?，F(xiàn)階段，車輛自動(dòng)駕駛遇到感知部分的問題，并非控制部分的問題，這部分問題也成為車輛自動(dòng)駕駛的瓶頸。借助人工智能，對(duì)感知瓶頸具有積極的作用，有效增加車輛自動(dòng)駕駛質(zhì)量，完成對(duì)環(huán)境的解讀，推動(dòng)智能汽車的構(gòu)建，為改善人們生活品質(zhì)奠定基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞 車輛自動(dòng)駕駛；人工智能；應(yīng)用實(shí)踐；智能汽車

中圖分類號(hào) TP3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1674-6708（2017）182-0080-02

車輛自動(dòng)駕駛系統(tǒng)是改變傳統(tǒng)駕駛方式的重要技術(shù)類型，但仍舊處于研發(fā)測(cè)試階段，并未展開全面應(yīng)用。車輛自動(dòng)駕駛系統(tǒng)主要是由感知部分和控制部分構(gòu)成，控制部分主要完成對(duì)車輛的控制，促使車輛按照設(shè)計(jì)的線路展開行駛，而感知部分則是對(duì)路線中障礙進(jìn)行識(shí)別，促使車輛進(jìn)行規(guī)避，保障車輛安全。然而現(xiàn)階段，車輛自動(dòng)駕駛的感知部分卻存在一定的瓶頸，制約車輛自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的功能?；诖?，本文對(duì)車輛自動(dòng)駕駛中人工智能的應(yīng)用展開分析，具體內(nèi)容如下。

1 車輛自動(dòng)駕駛現(xiàn)狀分析

車輛自動(dòng)駕駛是借助網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相關(guān)算法、高敏感度的傳感器和相關(guān)信息采集設(shè)備，綜合的對(duì)車輛行駛過程中路況信息進(jìn)行采集，由信息處理部分完成對(duì)車輛行駛過程中采集數(shù)據(jù)的分析，再由控制系統(tǒng)完成對(duì)車輛前進(jìn)、后退和停止等動(dòng)作進(jìn)行實(shí)施，可有效改變傳統(tǒng)車輛的駕駛方式，在提高車輛駕駛有效性的基礎(chǔ)上，可以解放駕駛?cè)藛T的雙手，并達(dá)到降低交通事故發(fā)生幾率，達(dá)到智能化汽車的構(gòu)建。

近年來，以百度、谷歌為首的行業(yè)，致力于人工智能技術(shù)應(yīng)用車輛自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，于2016年谷歌將無人駕駛的汽車測(cè)試到城市，并于2016年12月無人駕駛汽車項(xiàng)目剝離為獨(dú)立的公司waymo，完成對(duì)車輛自動(dòng)駕駛的研究，該公司的基于自動(dòng)駕駛的車輛的自動(dòng)行駛的距離>1.61×106km，并獲得大量的數(shù)據(jù)。

較比國(guó)外的車輛自動(dòng)駕駛的自主研究形式，國(guó)內(nèi)主要選擇汽車廠商與科研所高校等聯(lián)合研究的方式，主要有一汽、上汽、奇瑞等，均投入一定資金和研究力度，致力于研發(fā)可無人駕駛的智能汽車。同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和算法技術(shù)、硬件技術(shù)的不斷成熟，為車輛自動(dòng)駕駛提供了基礎(chǔ)，對(duì)智能汽車的構(gòu)建具有十分積極的意義。

隨著世界各類尖端行業(yè)重視到汽車自動(dòng)駕駛大有可為，逐漸加大對(duì)車輛自動(dòng)駕駛的研究，并將具備車輛自動(dòng)駕駛能力的汽車作為未來汽車市場(chǎng)的主要方向，促使汽車可以在自動(dòng)駕駛的狀態(tài)下，完成對(duì)復(fù)雜環(huán)境的駕駛，達(dá)到高度自動(dòng)化駕駛的效果。

2 人工智能在車輛自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的分支之一，所包含的領(lǐng)域較多，涵蓋機(jī)器人、語言識(shí)別、圖像識(shí)別等，隨著人工智能研究的不斷深入，人工智能逐漸應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域中。將人工智能應(yīng)用到車輛自動(dòng)駕駛中，可以對(duì)車輛自動(dòng)駕駛的瓶頸進(jìn)行突破，推動(dòng)車輛自動(dòng)駕駛的早日實(shí)現(xiàn)。

2.1 基于深度思考的人工智能

車輛自動(dòng)駕駛系統(tǒng)對(duì)基于深度思考的人工智能進(jìn)行應(yīng)用，深度思考是一種機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，可完成多元非線性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、高級(jí)數(shù)據(jù)概念模型的構(gòu)建，促使車輛自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的感知部分發(fā)生轉(zhuǎn)變。具體的基于深度思考的人工智能學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)，有深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNNs）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNs）、深度信念網(wǎng)絡(luò)等，在具體的車輛自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，完成對(duì)車輛的視覺、語言等信息的識(shí)別。蘋果手機(jī)編制程序?qū)＜褿eorge？Hotz創(chuàng)建的企業(yè)，構(gòu)建的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)駕駛車輛，并借助人工智能實(shí)現(xiàn)車輛訓(xùn)練。在具體的車輛訓(xùn)練過程中，選擇激光雷達(dá)作為主要視覺裝置，完成周邊環(huán)境的精準(zhǔn)三維掃描，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)周邊環(huán)境的識(shí)別，且可以完成對(duì)車位置信息的報(bào)告。

2.2 基于人工智能解讀的儀表板攝像頭

選擇以帕洛阿爾托為基地的NAUTO使用的prosumer相機(jī)中發(fā)現(xiàn)的各類圖像傳感器，并運(yùn)用運(yùn)動(dòng)感應(yīng)器、GPS等，轉(zhuǎn)變激光雷達(dá)傳感器昂貴的情況，達(dá)到降低車輛自動(dòng)駕駛的感知成本，并有效完成對(duì)周邊地形的識(shí)別。借助NAUTO系統(tǒng)，不但能夠完成對(duì)道路前方情況的識(shí)別，還能對(duì)車輛內(nèi)部的情況信息進(jìn)行采集，車輛乘坐人員可以根據(jù)面部表情、手勢(shì)和語言完成對(duì)車輛的控制，達(dá)到改善人機(jī)交互界面。

2.3 基于人工智能的尾剎

現(xiàn)階段，汽車輔助系統(tǒng)不斷發(fā)展和完善，切實(shí)應(yīng)用到車輛中，基于人工智能的ADAS技術(shù)，配合ACC（自適應(yīng)循環(huán)）、LDWS（車道偏移報(bào)警系統(tǒng)）、自動(dòng)泊車等系統(tǒng)的應(yīng)用，使得目前車輛具備良好的自動(dòng)能力。而ADAS技術(shù)的應(yīng)用，可以使得汽車在具體運(yùn)行中如果前方存在車輛或是前方存在障礙物不能繞過的情況，借助ADAS技術(shù)的應(yīng)用，可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)剎車，進(jìn)而保障車輛的行駛安全。

2.4 感知、計(jì)劃、動(dòng)作的agent結(jié)構(gòu)應(yīng)用

車輛自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中對(duì)人工智能進(jìn)行應(yīng)用，對(duì)改善自動(dòng)車輛駕駛的效果顯著，改善車輛自動(dòng)駕駛的效果。

借助知識(shí)庫的十二構(gòu)建，可以給予自動(dòng)駕駛行駛過程中的地理信息、電子地圖、交通信息和相關(guān)法律法規(guī)這些內(nèi)容。且這些知識(shí)主要是以知識(shí)的形式展示，并借助知識(shí)推理中的A算法，可以有效完成對(duì)下一個(gè)被檢查的結(jié)點(diǎn)時(shí)引入已知的全局信息進(jìn)行解讀，達(dá)到對(duì)最優(yōu)路線的選擇，獲得可能性最大的結(jié)點(diǎn)，繼而保障知識(shí)所搜的效率。借助感知—計(jì)劃—?jiǎng)幼鱝gent結(jié)構(gòu)的人工職能，可以將車輛自動(dòng)行駛的速度分為3個(gè)檔次：High、Middle、Fast，轉(zhuǎn)向角度為7等，分別為0°，±10°，±20°，±30°。且可以完成對(duì)各類障礙的規(guī)避。

3 車輛自動(dòng)駕駛中人工智能應(yīng)用的相關(guān)問題

1）車輛自動(dòng)駕駛具有良好的發(fā)展前景，而人工智能的應(yīng)用，進(jìn)一步優(yōu)化了車輛自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的功能，達(dá)到減少錯(cuò)誤的情況，借助人工智能盡可能降低各類錯(cuò)誤的存在，規(guī)避自動(dòng)駕駛風(fēng)險(xiǎn)的存在。需不斷加強(qiáng)對(duì)人工智能的研究和分析，促使人工智能和車輛自動(dòng)駕駛有機(jī)的結(jié)合，為智能汽車的構(gòu)建奠定基礎(chǔ)。

2）人工智能應(yīng)用時(shí)，需要對(duì)車輛電腦程序和信息網(wǎng)絡(luò)的安全系數(shù)進(jìn)行控制，避免非法入侵對(duì)車輛造成不利影響，進(jìn)而導(dǎo)致安全隱患的發(fā)生。

3）人工智能在具體的應(yīng)用中，需要對(duì)預(yù)測(cè)和回應(yīng)人類行為的問題進(jìn)行處理，進(jìn)而增加自動(dòng)駕駛車輛與人的互動(dòng)。

4）基于人工智能的智能汽車定責(zé)的法律問題，國(guó)家需要建立相關(guān)的法律法規(guī)，不斷完善車輛自動(dòng)駕駛的相關(guān)立法，完成對(duì)各類問題的處理，提升法律的適應(yīng)性。

4 結(jié)論

分析車輛自動(dòng)駕駛的現(xiàn)狀，再詳細(xì)的對(duì)人工智能在車輛自動(dòng)駕駛的應(yīng)用，再解讀基于感知—計(jì)劃—?jiǎng)幼鱝gent結(jié)構(gòu)的人工智能的具體應(yīng)用，并分析人工智能在車輛自動(dòng)駕駛中應(yīng)用的相關(guān)問題，為推動(dòng)車輛自動(dòng)駕駛的水平和智能化水平提供基礎(chǔ)，達(dá)到改善人們生活的效果。

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