人工智能技术在无人驾驶汽车领域的应用

1、人工智能技术在无人驾驶汽车领域的应用摘要：我国经济的高速发展和城市人口的迅速增加，交通出行是保证经济社 会运转的重要因素。随着人工智能技术的发展与应用，无人驾驶技术在交通运输 业中的地位和潜在价值逐渐凸现。人工智能技术在过去几十年取得了长足发展， 但同无人驾驶技术一样存在着制约其进一步发展的因素。无人驾驶技术在人工智 能技术以及其他现代化技术的影响下，取得了一定的成果。想要提升无人驾驶技 术水平，满足人们的出行新需要，就必须要充分发挥人工智能技术的作用，推动 无人驾驶技术的进一步发展。本文就将重点探究人工智能技术在车辆无人驾驶中 的应用，以供参考。关键词：人工智能技术；无人驾驶；汽车领域；应用

2、引言汽车为人们的日常出行提供了便利，尤其是长途驾驶。驾驶途中，驾驶员易 于产生疲劳、注意力分散等问题。为确保驾驶安全，无人驾驶技术在车辆驾驶中 得以应用。人工智能技术在新算法和新技术的协同作用下能够充分展现其自主学 习和自动适应的优势，并结合驾驶员的特点制定不同的驾驶计划。1工智能驾驶技术人工智能驾驶技术最为直接的体现是无人驾驶，这一类汽车的设计重点是感 知系统性能。汽车在运行时采集道路、行人、周围障碍物、红绿灯等综合数据， 作为自动行驶依据，按照采集到的数据自动制订行驶方案1。无人驾驶在当前 汽车行业市场有非常可观的前景，研究重点主要包括无人驾驶、AI、红外线感知 等先进技术，不仅提高汽车驾

3、驶效率，还可规避交通事故。传统形式的汽车驾驶， 驾驶人员必须在驾驶过程中始终集中注意力，而且做到“耳听六路、眼观八方”， 了解实时路况，保证驾驶安全。但长时间驾驶之后难免会产生疲惫感，集中注意 力更难，容易发生安全事故。所以，司机驾驶模式在安全性方面存在不足。将AI 与汽车驾驶相结合，驾驶安全性显著提升。尤其是AI逐渐成熟，在汽车无人驾 驶领域也有非常普遍的应用，使无人驾驶水平显著提升。2无人驾驶汽车中人工智能技术的应用优势在无人驾驶汽车中应用人工智能技术，是现阶段汽车行业发展的主流 趋势，而将人工智能技术应用于无人驾驶汽车之中，也具有十分鲜明的优势。主 要体现在智能规划路线和确保行车安全等方

4、面。以下就从上述两个方面简要分析 无人驾驶汽车中人工智能技术的应用优势。2.1智能规划路线尽管现代汽车已经建设了相对完善的汽车导航系统，协助汽车规划行驶路线， 但汽车导航系统规划的路线却不一定是最佳路线。尤其是当汽车行驶在陌生城市 中时，汽车导航系统对行驶路线并不熟悉，无法合理选择规划路线，如此就降低 了车辆的出行效率。同时，汽车导航系统无法合理预判规划路线交通拥堵的可能 性，如遇到交通拥堵的情况，会在路上花费较长的时间。人工智能系统能够预先 判断交通概况，也可对交通路线做出合理的规划，显著提高了交通路线规划的科 学性与准确性，最大限度地降低交通拥堵出现几率，并且可保证驾驶员按照最佳 路线驾驶

5、，防止驾驶车辆时受交通拥堵的负面影响，缩短在道路上的时间。2.2保证行车的安全性驾驶员技术水平有限是引发交通事故的主要原因之一。再者，驾驶员疲劳驾 驶也是影响车辆行驶安全的关键要素。利用无人驾驶技术，车辆驾驶系统能够观 测驾驶员的异常情况，如驾驶员疲劳度较高，可及时切换到无人驾驶模式。在无 人驾驶模式下汽车行驶更加安全，规避了由于疲劳驾驶可能引发的交通事故。无 人驾驶技术也能够解放驾驶员，使很多没有驾驶技术的人也能够实现有车梦。除 此之外，无人驾驶技术也能够最大限度地降低由于驾驶技术欠缺所引发的交通事 故发生率。3人工智能技术与无人驾驶技术融合发展探讨3.1融合发展的风险与法规瓶颈在现在的研究

6、中，从辅助运转到无人驾驶的过程是不断提高对非结构化环境 的适应的过程，其中隐藏着危险和错误背后的隐患：（1）受黑客入侵内部网或 不当干扰车辆传感器；（2）对环境状况理解不充分，导致安全事故。在诸如汽 车网络等开放共享数据的趋势下，第一类安全隐患系数也有所提高。第二类错误 可以具体细分为（1）例如汽车的主动制动系统突然启动等安全隐患。（2）系统 技术水平未能达到导致系统错误的“分类”和“理解”，因此存在安全隐患。（3）无人驾驶系统是利用机器来学习的，但由于缺乏知性，最后的行动可能会 超出汽车制造商的预料。这些隐患随时都会引起交通事故。除了辅助人和机器的 共同运转的模式以外，用共同的错误来判断有困

7、难的问题。事实上，在从副驾驶 席转移到一部分无人驾驶、完全无人驾驶的过程中，交通事故的责任呈现出由人 类转向汽车制造商的倾向。那么，考虑到巨大的法律责任，无人汽车制造商可能 会考虑从安全隐患中限制汽车能力。3.2融合发展建议在技术方面，无人驾驶系统需要算法的支持来实现以下三个条件。首先，要 切实检测影响行驶的动态障碍物，传感器必须正确测量障碍物的位置变化，提取 障碍物的特征，并在不同时的时间内与障碍物进行匹配，完成同一障碍物的跟踪。 第二，必须预测动态障碍物的运动路径。最终识别了动态障碍物的种类，不同的 障碍物具有不同的运动特性，直接影响了无人驾驶车最终采用的避难战略。除了 感知和决策方面，无

8、人驾驶还涉及汽车控制、汽车动力学、汽车工程等众多技术 学科，同时还需要汽车控制（刹车、转向、照明、油门等）部件的支持。这意味 着未来算法与硬件融合交流的发展是一个很大的趋势，我们不能忽视硬件的发展， 也不能忽视新硬件的新平台的发展和理论的发展。从伦理道德法规方面来说，驾 驶无人车最后能否顺利进入社会，不是完全依赖技术成熟度，更依赖于来自下的 社会接受度和上下的政策、立法管制的考虑因素。我国逐步完善相关试验场和实 验法规的建立，为无人驾驶车的发展铺路。3.3车辆无人驾驶信息共享中的应用无人驾驶车辆并非道路上的信息孤岛。网络信息时代发展中，需要借助无线 网络分享其他车辆所提供的交通信息，不仅如此，

9、也要分享大数据中心所提供的 数字场景，确保信息的安全性。利用车辆信息交换获取的数据信息具有复杂性， 若信息无法得到及时合理的处理和应用，则车辆智能系统也会在较短的时间内受 到显著影响，严重情况下还可能引发车辆瘫痪或系统处于疲软状态。所以，工作 人员必须在数据挖掘和人工智能提取的基础上，深度考虑时间和空间的联系，及 时过滤无用信息，吸收有用信息。一辆无人驾驶汽车能够实时地向其他被信任的 汽车分项所处的位置和路况，从而使其他车辆的自动驾驶系统能够在接收并处理 信息后，合理调整行车速度和行车路线。结束语人工智能技术在经历了近七十年的发展逐渐从理论应用到我们的实际生活当 中，从天猫精灵到大数据购物等等，无人驾驶汽车技术也在人工智能技术的加持 下逐步发展了起来。两者在发展过程中是正相关正促进的关系，单一方面的技术 进步都可以带动另一方的升级进步，这也是人工智能技术与无人驾驶技术的深刻 内联关系所决定的，未来的人工智能技术在无人驾驶领域内的应用，除了技术层 次的发展是无人驾驶汽车最终能否进入社会应用的一个关键因素外，法律法规的 完善健全，监管和立法体系的完善程度也是其制约因素。参