人工智能在汽車自動駕駛中的應用

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簡單來說就是，通過車用感測器來感知車輛周圍環境信息，用車載計算機對感測器收集到的各類信息進行綜合分析與處理，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行一系列的動作執行。在這一自動駕駛過程中，無論是環境信息收集、處理還是車輛駕駛操作的執行，都需要以人工智能技術為基礎，而對于人工智能在汽車自動駕駛中應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

自動駕駛技術在發展過程中雖然對視覺計算、雷達、傳感器、GPS、自動控制、信息融合、計算機等多種現代科學技術進行了綜合應用，但在這些技術中，人工智能所發揮出的作用無疑是最為關鍵的。首先，汽車自動駕駛本質上是對人類駕駛員汽車駕駛操作的模仿與學習，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驗及相關交通知識為基礎，要想依靠計算機來實現對這些汽車駕駛操作的靈活應用，就必須要對交通知識及人類駕駛員的駕駛經驗進行學習。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，但由于其在學習功能上具有著明顯的優勢，仍然能夠為計算機的駕駛經驗、交通知識學習提供重要支持[1]。其次，從環境感知的角度來看，單純的環境信息收集并不難實現，通過在汽車各位置安裝攝像頭等傳感器就能夠對汽車周圍的環境信息進行實時、全面收集，但如何將圖像或數據形式的環境信息轉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用，則可以通過圖像識別技術來對收集到的汽車周圍環境圖像進行準確識別，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的駕駛操作決策提供明確指導。最后，由于車輛駕駛過程中所面對的路況信息及周圍環境信息十分復雜，因此汽車自動駕駛的實現還需借助人工智能中的深度學習功能，對各類路況信息及周邊環境信息進行持續性的學習。

2 人工智能在汽車自動駕駛中的應用方向

2.1 車輛定位

車輛定位是實現汽車自動駕駛的關鍵所在，在汽車行駛過程中，只有明確了汽車當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來實現。從目前來看，以人工智能為基礎的定位技術十分多樣，如磁導航、線導航、視覺導航、激光導航等技術都已經比較成熟，并在無人自動駕駛汽車的開發中得到了應用[2]。以磁導航技術為例，該技術的應用需要先在各道路上預先埋設好磁釘、電線等導航設備，并通過變換磁極朝向的方式對這些設備進行編碼，在無人駕駛車輛行駛到設備所在路段后，導航設備會自動向車輛發送捕捉到的實時道路特性信息，這樣汽車自動駕駛系統就可以根據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境信息分析的重要基礎，其在汽車自動駕駛中的應用同樣需要依靠人工智能技術來實現。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行持續性的采集，并傳輸給自動駕駛系統，自動駕駛系統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鍵信息，并對其進行多層次的信息加工，隨著對類似圖像信息反復處理，系統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行識別。這樣一來，在車輛靠近交通信號燈后，系統能夠準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，而根據交通信號燈不同的顏色，駕駛系統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絡上進行的，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雜，因此車輛自動駕駛系統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行有效分析，就必須要依靠人工智能中的數據挖掘等技術對信息進行篩選，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、環境信息具有著很強的時間關聯性與空間關聯性，一旦系統接收到共享信息后未能及時進行處理，或是車輛已經離開當前區域一定范圍，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行實時處理，以保證共享信息的時效性。

2.4 深度學習

深度學習是在人工神經網絡基礎上發展起來的一種機器學習方法，通過對這一技術的應用，汽車自動駕駛系統可以借助各種電磁波形式的路況信息、環境圖像展開訓練，學習不同路況、環境下的正確駕駛操作，這樣當汽車再次收集到類似的可用路況數據及圖像信息后，就可以直接作出正確的判斷，并發出相應的車輛駕駛操作指令。

3 結 束

總而言之，人工智能技術在汽車自動駕駛領域的作用非常關鍵，只有深入了解了其在深度學習、車輛定位、信息共享等方面的具體應用情況，并在現有自動駕駛技術為基礎，對圖像識別、磁導航、人工神經網絡等人工智能技術展開更加深入的研究，才能夠使汽車自動駕駛得到進一步的發展。