人工智能在自動(dòng)駕駛技術(shù)中的應(yīng)用與挑戰(zhàn)

中圖分類號(hào)：U463.6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1003-8639(2025)06-0060-0

TheApplication and Challenges of Artificial Intelligence in Autonomous Driving Technology Tian Fenglin

(Zhengzhou Professonal Technical Institute of Electronics Information，Zhengzhou ，China）

【Abstract】With the continuous advancement of artificial intellgence technology，autonomous driving has become animportantcomponentofintellgenttransportationsystems.Thisarticlefocusesontheapplicationofartificial intelligence in autonomous driving technology，systematically analyzes theimplementationpathsand challengesof key technologiessuch asperception technology，decision-making and path planning，control and execution systems，and explorestypicalapplicationscenariossuchasurbanroads，expressways，andunmanneddelivery.The system performance was verified through multi-scenario experiments，and it was found that structured roads performed well but there were problems such as decreased perception accuracyand response delayin complex environments.Further analyze thechallenges from theaspects of technology，regulations and ethics，and propose response strategies such as multimodal fusionenhancement，\"simulation-realscene\"joint training，and phasedlegislation，providing theoretical references for the reliability improvement and large-scale application of autonomous driving technology.

【Keywords】artificial intelligence；autonomous driving；multi-sensor fusion；deep reinforcement learning; perception technology

0 引言

自動(dòng)駕駛技術(shù)作為未來交通領(lǐng)域的重要發(fā)展方向，正從試驗(yàn)室逐步邁向?qū)嶋H應(yīng)用階段。隨著技術(shù)的持續(xù)突破，人工智能領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)以及機(jī)器視覺等技術(shù)，為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的智能化發(fā)展提供了有力支撐。本文將圍繞人工智能在自動(dòng)駕駛技術(shù)中的應(yīng)用展開深入探討，詳細(xì)闡述感知技術(shù)、決策與路徑規(guī)劃、控制系統(tǒng)等方面的實(shí)現(xiàn)方法，并分析其面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)，以期為自動(dòng)駕駛技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展提供參考。

1人工智能在自動(dòng)駕駛中的關(guān)鍵技術(shù)

自動(dòng)駕駛系統(tǒng)架構(gòu)示意如圖1所示。

1.1 感知技術(shù)

感知技術(shù)是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的“感官神經(jīng)”，其核心在于通過多模態(tài)傳感器融合實(shí)現(xiàn)對(duì)環(huán)境的精準(zhǔn)感知。

目前，主流方案通常采用攝像頭、激光雷達(dá)LiDAR、毫米波雷達(dá)等多種傳感器構(gòu)建冗余感知網(wǎng)絡(luò)。其中，攝像頭借助深度學(xué)習(xí)算法，如視覺目標(biāo)檢測(cè)算法（YouOnlyLook Once，YOLO）、鳥瞰圖 算法(Bird's-eyeViewFormer，BEVFormer），能夠?qū)崿F(xiàn)車道線識(shí)別、交通標(biāo)志檢測(cè)以及行人姿態(tài)估計(jì)。激光雷達(dá)則通過點(diǎn)云分割技術(shù)（如PointPillars算法）構(gòu)建高精度三維環(huán)境模型，可有效識(shí)別低反射率障礙物，例如黑色車輛。然而，多傳感器融合過程中面臨著數(shù)據(jù)時(shí)空同步與校準(zhǔn)的難題。為解決這一問題，部分企業(yè)采用前融合（如特斯拉占用網(wǎng)絡(luò)OccupancyNetwork）與后融合（如谷歌旗下子公司W(wǎng)aymo的多視圖融合Multi-viewFusion）混合架構(gòu)，并通過注意力機(jī)制動(dòng)態(tài)加權(quán)不同傳感器的置信度。

1.2 決策與路徑規(guī)劃

決策系統(tǒng)堪稱自動(dòng)駕駛的“大腦”，需要在復(fù)雜多變的交通場(chǎng)景中平衡安全性、效率與舒適性。基于規(guī)則的決策框架，如有限狀態(tài)機(jī)，雖然具有較強(qiáng)的可解釋性，但在應(yīng)對(duì)長(zhǎng)尾場(chǎng)景時(shí)存在局限性。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DeepReinforcementLearning，DRL)則通過Q學(xué)習(xí)（Q-learning)算法或強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略優(yōu)化（ProximalPolicyOptimization，PPO)算法，在仿真環(huán)境中訓(xùn)練策略網(wǎng)絡(luò)，能夠?qū)崿F(xiàn)動(dòng)態(tài)博弈，例如無保護(hù)左轉(zhuǎn)場(chǎng)景下的決策。路徑規(guī)劃本質(zhì)上是一個(gè)多目標(biāo)優(yōu)化問題。傳統(tǒng)算法，如 A^* 、RRT*，側(cè)重于尋找全局最優(yōu)路徑；模型預(yù)測(cè)控制（ModelPredictiveControl，MPC）則依據(jù)實(shí)時(shí)感知的目標(biāo)狀態(tài)和環(huán)境約束，通過滾動(dòng)優(yōu)化動(dòng)態(tài)調(diào)整局部軌跡。

1.3 控制與執(zhí)行系統(tǒng)

控制算法作為決策指令的“執(zhí)行者”，其主要任務(wù)是將路徑規(guī)劃結(jié)果轉(zhuǎn)化為車輛動(dòng)力學(xué)控制量。在橫向控制方面，常采用線性二次調(diào)節(jié)器(LinearQuadraticRegulator，LQR)或Stanley算法跟蹤航向角；縱向控制則通過PID或滑?？刂普{(diào)節(jié)車速。高階架構(gòu)，如模型預(yù)測(cè)控制MPC，可同時(shí)優(yōu)化橫縱向控制量，但該方法依賴精確的車輛動(dòng)力學(xué)模型，如二自由度自行車模型。在執(zhí)行層，機(jī)械響應(yīng)延遲與非線性特性是主要挑戰(zhàn)，線控系統(tǒng)Drive-by-Wire通過電子信號(hào)替代機(jī)械傳動(dòng)，能夠?qū)⑥D(zhuǎn)向/制動(dòng)響應(yīng)時(shí)間壓縮至100ms 以內(nèi)。冗余設(shè)計(jì)是保障系統(tǒng)安全的核心，例如特斯拉采用雙ECU冗余制動(dòng)，Waymo部署異構(gòu)傳感器交叉驗(yàn)證2]。

2人工智能在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用場(chǎng)景

2.1城市道路駕駛

城市道路是自動(dòng)駕駛技術(shù)面臨的最具挑戰(zhàn)性的應(yīng)用場(chǎng)景之一，其復(fù)雜性主要體現(xiàn)在密集的交通參與者，包括行人、非機(jī)動(dòng)車、臨時(shí)路障等，以及動(dòng)態(tài)變化的交通規(guī)則，如臨時(shí)交通管制、施工改道等。人工智能借助多傳感器融合技術(shù)，能夠?qū)崟r(shí)解析360^° 環(huán)境信息。攝像頭用于識(shí)別交通信號(hào)燈狀態(tài)與行人姿態(tài)，激光雷達(dá)構(gòu)建厘米級(jí)精度道路模型，毫米波雷達(dá)檢測(cè)盲區(qū)車輛切入。在決策層面，強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可訓(xùn)練車輛應(yīng)對(duì)無保護(hù)左轉(zhuǎn)、交叉路口博弈等長(zhǎng)尾場(chǎng)景，例如通過模仿學(xué)習(xí)人類駕駛員的讓行策略，在通行效率與安全性之間取得平衡。然而，城市場(chǎng)景中突發(fā)事件的不可預(yù)測(cè)性，如兒童突然沖出，對(duì)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)響應(yīng)能力提出了更高要求。部分企業(yè)通過在邊緣計(jì)算設(shè)備部署輕量化模型，將決策延遲壓縮至毫秒級(jí)。

2.2 高速公路駕駛

高速公路場(chǎng)景相對(duì)結(jié)構(gòu)化，但在高車速（80\\~120km/h ）環(huán)境下，對(duì)感知距離與決策前瞻性的要求極為嚴(yán)苛。人工智能系統(tǒng)通過遠(yuǎn)距離毫米波雷達(dá)（探測(cè)范圍 300m 以上）與長(zhǎng)焦攝像頭協(xié)同工作，能夠提前識(shí)別前方車輛變道意圖或路面障礙物。路徑規(guī)劃的分層架構(gòu)為：全局規(guī)劃器基于高精地圖生成車道級(jí)路線，局部規(guī)劃器通過模型預(yù)測(cè)控制MPC動(dòng)態(tài)調(diào)整跟車距離與變道時(shí)機(jī)。針對(duì)貨車盲區(qū)、團(tuán)霧等特殊工況，部分方案引入V2X技術(shù)，通過車聯(lián)網(wǎng)獲取前方路段車輛集群的協(xié)同感知數(shù)據(jù)，提升超視距風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判能力。當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)主要包括極端天氣（如暴雨）下傳感器性能衰減，以及長(zhǎng)時(shí)間單調(diào)駕駛引發(fā)的系統(tǒng)冗余度驗(yàn)證難題[3]。

2.3無人配送與自動(dòng)駕駛貨車

在物流領(lǐng)域，自動(dòng)駕駛技術(shù)正從試驗(yàn)階段逐步邁向規(guī)?；逃谩o人配送車主要服務(wù)于“最后一公里”，其低速特性（ ?40km/h， ）使得采用成本更低的傳感器方案成為可能，如固態(tài)激光雷達(dá) + 雙目攝像頭，并通過語(yǔ)義分割算法識(shí)別狹窄巷道中的垃圾箱、臨時(shí)停車等障礙物。自動(dòng)駕駛貨車則聚焦干線物流，利用編隊(duì)行駛技術(shù)降低風(fēng)阻（節(jié)油 10%～15% ），頭車通過5G通信實(shí)時(shí)同步加速/制動(dòng)信號(hào)，后車實(shí)現(xiàn)厘米級(jí)高精度跟馳。人工智能在該領(lǐng)域的突破點(diǎn)在于混合交通流中的自主決策，例如在高速收費(fèi)站人工/ETC車道并存時(shí)，系統(tǒng)需動(dòng)態(tài)選擇通行策略以最小化等待時(shí)間。但目前法規(guī)滯后，如跨區(qū)域測(cè)試許可問題，以及裝卸貨環(huán)節(jié)的人機(jī)協(xié)作等問題，仍需產(chǎn)業(yè)鏈各方協(xié)同突破。

3 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

3.1 試驗(yàn)場(chǎng)景

為驗(yàn)證自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的實(shí)際性能，試驗(yàn)設(shè)計(jì)選取了日常駕駛中具有代表性的3類場(chǎng)景。城市道路測(cè)試選擇學(xué)校周邊區(qū)域，模擬上下學(xué)時(shí)段車輛與行人混行的復(fù)雜路況，重點(diǎn)考察系統(tǒng)在斑馬線禮讓、電動(dòng)車穿行等場(chǎng)景下的應(yīng)變能力。高速公路試驗(yàn)設(shè)置在包含彎道、隧道和臨時(shí)施工路段的 50km 測(cè)試路測(cè)試段，測(cè)試車輛在 110km/h 限速下車道保持、跟車距離控制及突發(fā)狀況響應(yīng)。物流園區(qū)場(chǎng)景則模擬真實(shí)倉(cāng)庫(kù)環(huán)境，設(shè)置窄路會(huì)車、裝卸區(qū)貨物遮擋視線等實(shí)際工況，驗(yàn)證無人配送車在低速狀態(tài)下的精準(zhǔn)操控能力。所有測(cè)試均在封閉場(chǎng)地與開放道路相結(jié)合的環(huán)境下進(jìn)行，并模擬不同天氣條件(如小雨、薄霧）和晝夜光照變化，盡可能還原真實(shí)道路環(huán)境的特點(diǎn)。

3.2 試驗(yàn)結(jié)果

試驗(yàn)結(jié)果如表1所示。表1試驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在結(jié)構(gòu)化道路環(huán)境中表現(xiàn)出色。高速公路場(chǎng)景下感知準(zhǔn)確率最高達(dá) 99.1% ，控制偏差控制在10cm 以內(nèi)，表明車道保持和跟車算法具備工程實(shí)用性。但在惡劣天氣的城市道路場(chǎng)景中，感知準(zhǔn)確率下降了 14.6% ，決策響應(yīng)時(shí)間增加了 59% ，暴露出多目標(biāo)跟蹤算法在環(huán)境適應(yīng)性方面的缺陷。在物流園區(qū)場(chǎng)景中，雖然速度較低，但狹窄通道的避障成功率僅為 82.3% ，說明SLAM建圖精度有待進(jìn)一步提升。

3.3 討論

試驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了感知-決策-控制技術(shù)鏈的有效性，但也揭示出關(guān)鍵瓶頸。在理想工況下，系統(tǒng)能夠穩(wěn)定處理常規(guī)駕駛?cè)蝿?wù)，例如高速公路的自動(dòng)巡航誤差低于人類駕駛平均水平（約 15cm， 。然而復(fù)雜場(chǎng)景暴露的響應(yīng)延遲問題，本質(zhì)源于決策模型對(duì)突發(fā)事件的枚舉覆蓋不足一雨霧中誤判行人移動(dòng)軌跡的案例中，有 73% 發(fā)生在視覺與雷達(dá)數(shù)據(jù)融合階段。這提示未來需強(qiáng)化多傳感器時(shí)序?qū)R算法，例如引入記憶增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)處理斷續(xù)觀測(cè)數(shù)據(jù)。同時(shí)，物流場(chǎng)景的控制偏差波動(dòng)較大（最大達(dá) 38cm ，反映出車輛動(dòng)力學(xué)模型在低速大轉(zhuǎn)角工況下的建模誤差，可通過在線參數(shù)辨識(shí)技術(shù)加以補(bǔ)償。這些發(fā)現(xiàn)為技術(shù)優(yōu)化提供了明確方向。

4人工智能在自動(dòng)駕駛中的挑戰(zhàn)

4.1 技術(shù)挑戰(zhàn)

自動(dòng)駕駛技術(shù)面臨的核心技術(shù)瓶頸主要體現(xiàn)在感知、決策與系統(tǒng)可靠性三方面。在感知層面，多傳感器融合的時(shí)空一致性問題尚未得到徹底解決，例如在雨霧天氣下，激光雷達(dá)點(diǎn)云密度降低與攝像頭圖像模糊的協(xié)同補(bǔ)償機(jī)制不完善，導(dǎo)致障礙物漏檢率上升。決策層面，現(xiàn)有算法對(duì)長(zhǎng)尾場(chǎng)景，如非標(biāo)準(zhǔn)交通標(biāo)志、突發(fā)道路施工等的泛化能力有限，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型在真實(shí)路況中可能因訓(xùn)練數(shù)據(jù)覆蓋不足而出現(xiàn)“認(rèn)知盲區(qū)”。在系統(tǒng)可靠性方面，硬件算力與算法復(fù)雜度之間的矛盾日益凸顯。高精度模型，如BEV感知網(wǎng)絡(luò)，其實(shí)時(shí)推理需要數(shù)百TOPS算力支持，而車載計(jì)算單元的功耗與散熱限制難以滿足全天候運(yùn)行需求。

4.2 法規(guī)與倫理挑戰(zhàn)

法律框架滯后于技術(shù)發(fā)展成為自動(dòng)駕駛規(guī)?；涞氐年P(guān)鍵阻礙。在責(zé)任認(rèn)定方面，現(xiàn)行交通法規(guī)難以明確界定人機(jī)共駕模式下事故責(zé)任的分配邏輯。例如當(dāng)系統(tǒng)誤判導(dǎo)致碰撞時(shí)，開發(fā)者、運(yùn)營(yíng)商和車主誰(shuí)應(yīng)承擔(dān)主要責(zé)任并不明確。數(shù)據(jù)隱私問題也日益突出，自動(dòng)駕駛車輛采集的高精度地圖與行人行為數(shù)據(jù)存在被濫用或泄露的風(fēng)險(xiǎn)，而現(xiàn)有數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)無法完全消除重識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)。倫理困境更為復(fù)雜，在不可避免的碰撞場(chǎng)景中，算法如何在保護(hù)乘客與行人之間做出道德抉擇？不同文化背景下的倫理偏好差異，如優(yōu)先保護(hù)兒童或老年人，進(jìn)一步增加了系統(tǒng)設(shè)計(jì)的難度。

5結(jié)論

自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展是人工智能在復(fù)雜系統(tǒng)集成領(lǐng)域的一次里程碑式突破。通過多模態(tài)感知、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與高精度控制技術(shù)的協(xié)同創(chuàng)新，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)已在結(jié)構(gòu)化道路與特定場(chǎng)景中展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力。然而，算法的可解釋性缺失、長(zhǎng)尾場(chǎng)景的泛化能力不足以及跨行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)缺位等問題，仍然是制約其大規(guī)模商用的關(guān)鍵因素。未來研究應(yīng)聚焦于構(gòu)建可信賴的AI系統(tǒng)—通過增強(qiáng)可解釋性技術(shù)提升決策透明度，利用多智能體協(xié)同學(xué)習(xí)優(yōu)化復(fù)雜交通流下的交互策略，并推動(dòng)形成全球統(tǒng)一的安全驗(yàn)證體系。

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(編輯林子衿）