人工智能在汽車自動駕駛中的應(yīng)用

王文慶

（中國人民銀行安陽市中心支行辦公室，河南 安陽455000）

汽車自動駕駛的實現(xiàn)簡單來說就是，通過車用感測器來感知車輛周圍環(huán)境信息，用車載計算機對感測器收集到的各類信息進(jìn)行綜合分析與處理，最后在得出正確控制指令后，向控制裝置輸出控制訊號，由控制裝置控制汽車執(zhí)行一系列的動作執(zhí)行。在這一自動駕駛過程中，無論是環(huán)境信息收集、處理還是車輛駕駛操作的執(zhí)行，都需要以人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)，而對于人工智能在汽車自動駕駛中應(yīng)用的研究自然也是非常必要的。

1 人工智能在汽車自動駕駛中的作用

自動駕駛技術(shù)在發(fā)展過程中雖然對視覺計算、雷達(dá)、傳感器、GPS、自動控制、信息融合、計算機等多種現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)進(jìn)行了綜合應(yīng)用，但在這些技術(shù)中，人工智能所發(fā)揮出的作用無疑是最為關(guān)鍵的。首先，汽車自動駕駛本質(zhì)上是對人類駕駛員汽車駕駛操作的模仿與學(xué)習(xí)，無論是對方向盤的控制，還是對路況信息的觀察與分析，都需要以駕駛員的豐富駕駛經(jīng)驗及相關(guān)交通知識為基礎(chǔ)，要想依靠計算機來實現(xiàn)對這些汽車駕駛操作的靈活應(yīng)用，就必須要對交通知識及人類駕駛員的駕駛經(jīng)驗進(jìn)行學(xué)習(xí)。因此相比于其他算法，人工智能算法的計算功能雖然并不突出，但由于其在學(xué)習(xí)功能上具有著明顯的優(yōu)勢，仍然能夠為計算機的駕駛經(jīng)驗、交通知識學(xué)習(xí)提供重要支持[1]。其次，從環(huán)境感知的角度來看，單純的環(huán)境信息收集并不難實現(xiàn)，通過在汽車各位置安裝攝像頭等傳感器就能夠?qū)ζ囍車沫h(huán)境信息進(jìn)行實時、全面收集，但如何將圖像或數(shù)據(jù)形式的環(huán)境信息轉(zhuǎn)化為能夠用于駕駛操作判斷的交通信息，其難度缺失非常高。而通過對人工智能的應(yīng)用，則可以通過圖像識別技術(shù)來對收集到的汽車周圍環(huán)境圖像進(jìn)行準(zhǔn)確識別，完成前方是否存在行人、前方車輛類型、前方交通信號燈顏色等判斷，最終為車輛控制系統(tǒng)的駕駛操作決策提供明確指導(dǎo)。最后，由于車輛駕駛過程中所面對的路況信息及周圍環(huán)境信息十分復(fù)雜，因此汽車自動駕駛的實現(xiàn)還需借助人工智能中的深度學(xué)習(xí)功能，對各類路況信息及周邊環(huán)境信息進(jìn)行持續(xù)性的學(xué)習(xí)。

2 人工智能在汽車自動駕駛中的應(yīng)用方向

2.1 車輛定位

車輛定位是實現(xiàn)汽車自動駕駛的關(guān)鍵所在，在汽車行駛過程中，只有明確了汽車當(dāng)前所處位置以及其與車道、其他車輛、行人等障礙物間的相對位置，才能夠做出正確的駕駛操作判斷，而對這些位置的確定，則需要人工智能技術(shù)來實現(xiàn)。從目前來看，以人工智能為基礎(chǔ)的定位技術(shù)十分多樣，如磁導(dǎo)航、線導(dǎo)航、視覺導(dǎo)航、激光導(dǎo)航等技術(shù)都已經(jīng)比較成熟，并在無人自動駕駛汽車的開發(fā)中得到了應(yīng)用[2]。以磁導(dǎo)航技術(shù)為例，該技術(shù)的應(yīng)用需要先在各道路上預(yù)先埋設(shè)好磁釘、電線等導(dǎo)航設(shè)備，并通過變換磁極朝向的方式對這些設(shè)備進(jìn)行編碼，在無人駕駛車輛行駛到設(shè)備所在路段后，導(dǎo)航設(shè)備會自動向車輛發(fā)送捕捉到的實時道路特性信息，這樣汽車自動駕駛系統(tǒng)就可以根據(jù)接收到的道路信息來展開分析，確定車輛相對位置，最后及時發(fā)出合理的駕駛操作控制指令。

2.2 圖像識別

圖像識別作為車輛周圍環(huán)境信息分析的重要基礎(chǔ)，其在汽車自動駕駛中的應(yīng)用同樣需要依靠人工智能技術(shù)來實現(xiàn)。以交通信號燈識別為例，無人駕駛車輛在行駛過程中會通過視覺傳感器對車輛前方的圖像信息進(jìn)行持續(xù)性的采集，并傳輸給自動駕駛系統(tǒng)，自動駕駛系統(tǒng)在接收到圖像信息后，則會按照知覺機制來抽取圖片中的關(guān)鍵信息，并對其進(jìn)行多層次的信息加工，隨著對類似圖像信息反復(fù)處理，系統(tǒng)對于圖像的特征會逐漸熟悉，并將交通信號燈作為一個特殊單元進(jìn)行識別。這樣一來，在車輛靠近交通信號燈后，系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識別出圖像中的交通信號燈，并判斷出交通信號燈的顏色，而根據(jù)交通信號燈不同的顏色，駕駛系統(tǒng)自然也就可以做出停車等候、直接通過等不同的正確駕駛操作。

2.3 信息共享

在無人自動駕駛技術(shù)中，信息共享主要是指不同無人駕駛車輛間對路況、車輛位置等信息的共享，而這一功能的實現(xiàn)也同樣需要依靠人工智能。一方面，由于無人駕駛汽車間的信息共享是在無線網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行的，其信息共享范圍較大，而可共享的路況、車輛位置信息又比較復(fù)雜，因此車輛自動駕駛系統(tǒng)所能夠接收到的共享信息會非常之多，要想對海量的共享信息進(jìn)行有效分析，就必須要依靠人工智能中的數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)對信息進(jìn)行篩選，提取出其中有價值的信息。另一方面，車輛自動駕駛對所需的路況、環(huán)境信息具有著很強的時間關(guān)聯(lián)性與空間關(guān)聯(lián)性，一旦系統(tǒng)接收到共享信息后未能及時進(jìn)行處理，或是車輛已經(jīng)離開當(dāng)前區(qū)域一定范圍，那么這些共享信息就會立即成為無效信息，因此自動駕駛系統(tǒng)還需利用粗糙集理論、模糊算法等人工智能算法對收到的共享信息進(jìn)行實時處理，以保證共享信息的時效性。

2.4 深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)是在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種機器學(xué)習(xí)方法，通過對這一技術(shù)的應(yīng)用，汽車自動駕駛系統(tǒng)可以借助各種電磁波形式的路況信息、環(huán)境圖像展開訓(xùn)練，學(xué)習(xí)不同路況、環(huán)境下的正確駕駛操作，這樣當(dāng)汽車再次收集到類似的可用路況數(shù)據(jù)及圖像信息后，就可以直接作出正確的判斷，并發(fā)出相應(yīng)的車輛駕駛操作指令。

3 結(jié) 束

總而言之，人工智能技術(shù)在汽車自動駕駛領(lǐng)域的作用非常關(guān)鍵，只有深入了解了其在深度學(xué)習(xí)、車輛定位、信息共享等方面的具體應(yīng)用情況，并在現(xiàn)有自動駕駛技術(shù)為基礎(chǔ)，對圖像識別、磁導(dǎo)航、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能技術(shù)展開更加深入的研究，才能夠使汽車自動駕駛得到進(jìn)一步的發(fā)展。