胡博瀚

摘 要 車(chē)輛自動(dòng)駕駛是建立計(jì)算機(jī)的基礎(chǔ)上，可以完成無(wú)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(chē)輛自動(dòng)駕駛遇到感知部分的問(wèn)題，并非控制部分的問(wèn)題，這部分問(wèn)題也成為車(chē)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(chē)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(chē)的構(gòu)建，為改善人們生活品質(zhì)奠定基礎(chǔ)。

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

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

車(chē)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(lèi)型，但仍舊處于研發(fā)測(cè)試階段，并未展開(kāi)全面應(yīng)用。車(chē)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(chē)輛的控制，促使車(chē)輛按照設(shè)計(jì)的線(xiàn)路展開(kāi)行駛，而感知部分則是對(duì)路線(xiàn)中障礙進(jìn)行識(shí)別，促使車(chē)輛進(jìn)行規(guī)避，保障車(chē)輛安全。然而現(xiàn)階段，車(chē)輛自動(dòng)駕駛的感知部分卻存在一定的瓶頸，制約車(chē)輛自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的功能。基于此，本文對(duì)車(chē)輛自動(dòng)駕駛中人工智能的應(yīng)用展開(kāi)分析，具體內(nèi)容如下。

1 車(chē)輛自動(dòng)駕駛現(xiàn)狀分析

車(chē)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(chē)輛行駛過(guò)程中路況信息進(jìn)行采集，由信息處理部分完成對(duì)車(chē)輛行駛過(guò)程中采集數(shù)據(jù)的分析，再由控制系統(tǒng)完成對(duì)車(chē)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(chē)輛的駕駛方式，在提高車(chē)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(chē)的構(gòu)建。

近年來(lái)，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(chē)輛自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，于2016年谷歌將無(wú)人駕駛的汽車(chē)測(cè)試到城市，并于2016年12月無(wú)人駕駛汽車(chē)項(xiàng)目剝離為獨(dú)立的公司waymo，完成對(duì)車(chē)輛自動(dòng)駕駛的研究，該公司的基于自動(dòng)駕駛的車(chē)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(chē)輛自動(dòng)駕駛的自主研究形式，國(guó)內(nèi)主要選擇汽車(chē)廠(chǎng)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(wú)人駕駛的智能汽車(chē)。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(chē)輛自動(dòng)駕駛提供了基礎(chǔ)，對(duì)智能汽車(chē)的構(gòu)建具有十分積極的意義。

隨著世界各類(lèi)尖端行業(yè)重視到汽車(chē)自動(dòng)駕駛大有可為，逐漸加大對(duì)車(chē)輛自動(dòng)駕駛的研究，并將具備車(chē)輛自動(dòng)駕駛能力的汽車(chē)作為未來(lái)汽車(chē)市場(chǎng)的主要方向，促使汽車(chē)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(chē)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(yǔ)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(chē)輛自動(dòng)駕駛中，可以對(duì)車(chē)輛自動(dòng)駕駛的瓶頸進(jìn)行突破，推動(dòng)車(chē)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(chē)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(xiàn)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(chē)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(chē)輛自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，完成對(duì)車(chē)輛的視覺(jué)、語(yǔ)言等信息的識(shí)別。蘋(píng)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(chē)輛，并借助人工智能實(shí)現(xiàn)車(chē)輛訓(xùn)練。在具體的車(chē)輛訓(xùn)練過(guò)程中，選擇激光雷達(dá)作為主要視覺(jué)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(chē)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(lèi)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(chē)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(chē)輛內(nèi)部的情況信息進(jìn)行采集，車(chē)輛乘坐人員可以根據(jù)面部表情、手勢(shì)和語(yǔ)言完成對(duì)車(chē)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(chē)輔助系統(tǒng)不斷發(fā)展和完善，切實(shí)應(yīng)用到車(chē)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(chē)道偏移報(bào)警系統(tǒng)）、自動(dòng)泊車(chē)等系統(tǒng)的應(yīng)用，使得目前車(chē)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(chē)在具體運(yùn)行中如果前方存在車(chē)輛或是前方存在障礙物不能繞過(guò)的情況，借助ADAS技術(shù)的應(yīng)用，可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)剎車(chē)，進(jìn)而保障車(chē)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(chē)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(chē)輛駕駛的效果顯著，改善車(chē)輛自動(dòng)駕駛的效果。

借助知識(shí)庫(kù)的十二構(gòu)建，可以給予自動(dòng)駕駛行駛過(guò)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(xiàn)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(chē)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(lèi)障礙的規(guī)避。

3 車(chē)輛自動(dòng)駕駛中人工智能應(yīng)用的相關(guān)問(wèn)題

1）車(chē)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(chē)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(lèi)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(chē)輛自動(dòng)駕駛有機(jī)的結(jié)合，為智能汽車(chē)的構(gòu)建奠定基礎(chǔ)。

2）人工智能應(yīng)用時(shí)，需要對(duì)車(chē)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(chē)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(lèi)行為的問(wèn)題進(jìn)行處理，進(jìn)而增加自動(dòng)駕駛車(chē)輛與人的互動(dòng)。

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

4 結(jié)論

分析車(chē)輛自動(dòng)駕駛的現(xiàn)狀，再詳細(xì)的對(duì)人工智能在車(chē)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(chē)輛自動(dòng)駕駛中應(yīng)用的相關(guān)問(wèn)題，為推動(dòng)車(chē)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。

參考文獻(xiàn)

[1]黃健.車(chē)輛自動(dòng)駕駛中的仿人控制策略研究[D].合肥：合肥工業(yè)大學(xué)，2013.

[2]謝基雄.探析人工智能技術(shù)對(duì)電氣自動(dòng)化的實(shí)踐運(yùn)用[J].電源技術(shù)應(yīng)用，2013（9）.

[3]禹昕暐.人工智能在電氣工程自動(dòng)化中的運(yùn)用實(shí)踐研究[J].工程技術(shù)：全文版，2016（12）：00247.

[4]余阿東，陳睿煒.汽車(chē)自動(dòng)駕駛技術(shù)研究[J].汽車(chē)實(shí)用技術(shù)，2017（2）：124-125.

[5]楊震.自動(dòng)駕駛技術(shù)進(jìn)展與運(yùn)營(yíng)商未來(lái)信息服務(wù)架構(gòu)演進(jìn)[J].電信科學(xué)，2016，32（8）：16-20.

[6]余阿東，陳睿煒.汽車(chē)自動(dòng)駕駛技術(shù)研究[J].汽車(chē)實(shí)用技術(shù)，2017（2）：124-125.