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    人工智能視角下的無人駕駛技術(shù)分析與展望

    2022-02-07 21:56:30劉小娜李瓊康沛棟王晨宇
    科技研究·理論版 2022年1期
    關(guān)鍵詞:無人駕駛深度學(xué)習(xí)人工智能

    劉小娜 李瓊 康沛棟 王晨宇

    摘 要:從當(dāng)前的情況進(jìn)行分析,無人駕駛技術(shù)已經(jīng)成為了今后汽車行業(yè)發(fā)展的主要趨勢,能夠?yàn)槿藗兲峁└颖憷?、更高質(zhì)量的出行,為此在人工智能視角下,必須要對無人駕駛技術(shù)進(jìn)行分析。可以將人工智能技術(shù)和無人駕駛技術(shù)相結(jié)合,使其決策更加科學(xué)合理,為無人駕駛技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展提供支持。本文就在此背景下,對無人駕駛中的人工智能技術(shù)進(jìn)行了相應(yīng)的闡述與分析,并指出了未來無人駕駛所面臨的問題與對該領(lǐng)域的未來展望。

    關(guān)鍵詞:無人駕駛;深度學(xué)習(xí);人工智能

    引言

    汽車為人們的日常出行提供了便利,尤其是長途駕駛。駕駛途中,駕駛員易于產(chǎn)生疲勞、注意力分散等問題。為確保駕駛安全,無人駕駛技術(shù)在車輛駕駛中得以應(yīng)用。人工智能技術(shù)在新算法和新技術(shù)的協(xié)同作用下能夠充分展現(xiàn)其自主學(xué)習(xí)和自動適應(yīng)的優(yōu)勢,并結(jié)合駕駛員的特點(diǎn)制定不同的駕駛計(jì)劃。

    1無人駕駛汽車的概念

    無人駕駛汽車指的是不依靠人就可以順利地啟動,進(jìn)而開展運(yùn)輸活動的智能汽車。無人駕駛汽車對感知系統(tǒng)性能要求比較高。而汽車需要以獲取的道路信息、行人信息、障礙物信息和紅綠燈信息等為行駛行為開展的依據(jù),同時(shí)要根據(jù)這些信息做好行駛規(guī)劃。最終,無人駕駛汽車需要到達(dá)指定地點(diǎn),完成駕駛?cè)蝿?wù)。無人駕駛汽具有良好的市場發(fā)展前景,值得相關(guān)人員研究和探討無人駕駛技術(shù)、人工智能技術(shù)、紅外線感知技術(shù),以此更好地降低交通事故發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)。

    2無人駕駛汽車中人工智能技術(shù)的應(yīng)用優(yōu)勢

    2.1保證行車的安全性

    駕駛員技術(shù)水平有限是引發(fā)交通事故的主要原因之一。再者,駕駛員疲勞駕駛也是影響車輛行駛安全的關(guān)鍵要素。利用無人駕駛技術(shù),車輛駕駛系統(tǒng)能夠觀測駕駛員的異常情況,如駕駛員疲勞度較高,可及時(shí)切換到無人駕駛模式。在無人駕駛模式下汽車行駛更加安全,規(guī)避了由于疲勞駕駛可能引發(fā)的交通事故。無人駕駛技術(shù)也能夠解放駕駛員,使很多沒有駕駛技術(shù)的人也能夠?qū)崿F(xiàn)有車夢。除此之外,無人駕駛技術(shù)也能夠最大限度地降低由于駕駛技術(shù)欠缺所引發(fā)的交通事故發(fā)生率。

    2.2智能規(guī)劃路線

    盡管現(xiàn)代汽車已經(jīng)建設(shè)了相對完善的汽車導(dǎo)航系統(tǒng),協(xié)助汽車規(guī)劃行駛路線,但汽車導(dǎo)航系統(tǒng)規(guī)劃的路線卻不一定是最佳路線。尤其是當(dāng)汽車行駛在陌生城市中時(shí),汽車導(dǎo)航系統(tǒng)對行駛路線并不熟悉,無法合理選擇規(guī)劃路線,如此就降低了車輛的出行效率。同時(shí),汽車導(dǎo)航系統(tǒng)無法合理預(yù)判規(guī)劃路線交通擁堵的可能性,如遇到交通擁堵的情況,會在路上花費(fèi)較長的時(shí)間。人工智能系統(tǒng)能夠預(yù)先判斷交通概況,也可對交通路線做出合理的規(guī)劃,顯著提高了交通路線規(guī)劃的科學(xué)性與準(zhǔn)確性,最大限度地降低交通擁堵出現(xiàn)幾率,并且可保證駕駛員按照最佳路線駕駛,防止駕駛車輛時(shí)受交通擁堵的負(fù)面影響,縮短在道路上的時(shí)間。

    3人工智能視角下的無人駕駛技術(shù)

    3.1人工智能

    從當(dāng)前的情況進(jìn)行分析,借助于深度學(xué)習(xí)可以使無人駕駛汽車對于自身所進(jìn)行的駕駛行為作出調(diào)整、優(yōu)化,這是推動無人駕駛汽車發(fā)展的有效途徑之一。無人駕駛汽車在行駛時(shí)可能會出現(xiàn)多種不同的情況,對于這些情況中出現(xiàn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、處理,能夠?yàn)闊o人駕駛汽車提供較好的訓(xùn)練條件,并在不斷的訓(xùn)練之中,形成較為熟練的駕駛技術(shù),這不但能夠使無人駕駛汽車的出行更加高效,還能夠和其他無人駕駛汽車達(dá)成信息共享這一目標(biāo),這樣能夠在提升無人駕駛汽車的駕駛能力的同時(shí)增加無人駕駛的安全性、可靠性。特別是在超級電腦研發(fā)成功之后,其可以借助于算法學(xué)習(xí)使車輛的感知水平得到提升,有效的分辨出在駕駛的各個(gè)環(huán)節(jié)中出現(xiàn)的人、車輛、建筑物等情況,高效的對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,并根據(jù)所獲得的結(jié)果,制定決策。隨著算法在圖形識別方面獲得較大的成功。在大數(shù)據(jù)背景下,智能控制技術(shù)需要以人工智能技術(shù)作為支持。主要是通過對機(jī)械進(jìn)行模擬,使其具備神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),能夠通過學(xué)習(xí)獲得發(fā)展。

    3.2無人駕駛汽車深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)

    在無人駕駛汽車中,計(jì)算機(jī)代替了人類大腦,其需要根據(jù)周圍環(huán)境,準(zhǔn)確做出行駛判斷,合理地規(guī)劃行駛路線。無人駕駛汽車應(yīng)用的計(jì)算機(jī)與平常所指的計(jì)算機(jī)存在差異。無人駕駛汽車在行駛過程中容易因道路障礙物而產(chǎn)生振動。因此,人們要優(yōu)化無人駕駛汽車中應(yīng)用的計(jì)算機(jī),保證計(jì)算機(jī)的適用性。通常主要應(yīng)用工控機(jī),通過運(yùn)行智能系統(tǒng),完成各項(xiàng)操作。為提升無人駕駛水平,人們要積極地研究無人駕駛汽車深度學(xué)習(xí)技術(shù),進(jìn)而構(gòu)建相應(yīng)的系統(tǒng)??梢哉f,無人駕駛汽車深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展水平直接影響無人駕駛水平。無人駕駛汽車深度學(xué)習(xí)主要通過研究人的神經(jīng)系統(tǒng)來構(gòu)建一種無人駕駛技術(shù)。無人駕駛汽車深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以更好地根據(jù)外部情況,適時(shí)調(diào)整駕駛行為。深度學(xué)習(xí)技術(shù)在無人駕駛汽車中的應(yīng)用步驟如下:一是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備,即進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲訓(xùn)練,為深度學(xué)習(xí)技術(shù)的開展奠定基礎(chǔ);二是無監(jiān)督學(xué)習(xí),主要通過輸入大量數(shù)據(jù)的方式讓計(jì)算機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行學(xué)習(xí),提高數(shù)據(jù)信息處理水平;三是判斷、處理數(shù)據(jù),即合理地劃分?jǐn)?shù)據(jù),并對數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷、處理等;四是運(yùn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)系統(tǒng),不斷地提升系統(tǒng)深度學(xué)習(xí)能力;五是輸入后運(yùn)用監(jiān)督學(xué)習(xí)調(diào)整所有層,保證深度學(xué)習(xí)水平。

    3.3立體視覺匹配

    立體視覺匹配在計(jì)算機(jī)視覺中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。立體視覺匹配技術(shù)在發(fā)展過程中的又一難題和重點(diǎn)是,不同圖像匹配的歧義現(xiàn)象較為普遍。對此,要明確正確選擇可能存在的相似特征的方法。現(xiàn)階段,計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)計(jì)算能力顯著提升,相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)者和科學(xué)家也開始將圖像的稠密關(guān)系匹配作為研究重點(diǎn),也開始使用復(fù)雜度更高的計(jì)算方法開展計(jì)算工作。自動駕駛技術(shù)研究中,技術(shù)水平日益提高,不斷優(yōu)化和完善該技術(shù)能夠更好地處理自動駕駛汽車在駕駛過程中遇到的突發(fā)狀況。機(jī)器需要模仿人類大腦的相似圖像,科學(xué)選擇匹配點(diǎn),同時(shí)也應(yīng)在突發(fā)事故出現(xiàn)時(shí)做出相對理性和正確的判斷,在較短的時(shí)間內(nèi)解決問題。按照要求做好立體視覺匹配后,車輛需要在超聲波傳感器、攝像機(jī)、雷達(dá)和激光測距技術(shù)的支持下,使用3D感應(yīng)技術(shù)檢測車輛前方的地形地貌,從而準(zhǔn)確地判斷前方的路面概況,根據(jù)地形概況合理調(diào)整汽車參數(shù)設(shè)置及行駛速度。

    3.4定位及位姿傳感器

    其通過進(jìn)行定位、位姿感知,避免無人駕駛汽車偏離正確方向。當(dāng)前,我國主要應(yīng)用RTK-GPS技術(shù),獲得經(jīng)緯坐標(biāo)、速度及行駛角度等信息。不過,RTK-GPS技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用過程中會出現(xiàn)一定的問題。比如,周圍建筑物會影響所獲得信息的準(zhǔn)確性;隨著距離的增加,RTK-GPS技術(shù)應(yīng)用的準(zhǔn)確度會降低。為促進(jìn)無人駕駛事業(yè)發(fā)展,我國在一些省市建立了固定差分基站系統(tǒng)。這樣就可以大大保證獲得的經(jīng)緯坐標(biāo)、速度及行駛角度等信息的精準(zhǔn)性。

    結(jié)束語:無人駕駛作為新出現(xiàn)的技術(shù)之一,能夠有效地緩解交通擁擠的現(xiàn)狀,帶給人們更加舒適的出行體驗(yàn)。但是,從現(xiàn)實(shí)情況來進(jìn)行分析, 無人駕駛技術(shù)還存在著一些問題,隨著人工智能水平的進(jìn)一步發(fā)展,為無人駕駛技術(shù)創(chuàng)造了更多的發(fā)展條件。在今后,無人駕駛技術(shù)將會越發(fā)成熟,為人們的出行提供更多的便利。

    參考文獻(xiàn):

    [1]孫效華,張義文,侯璐,等.人工智能產(chǎn)品與服務(wù)體系研究綜述[J].包裝工程, 2020,(10):49-61.

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