人工智能在汽車駕駛技術領域的應用與發展研究

康麗萍

關鍵詞：人工智能 汽車駕駛技術 應用

1 引言

隨著社會經濟的不斷發展，人們的生活水平逐漸提高，汽車也逐漸進入到千家萬戶，極大地方便了人們的出行。但是汽車數量的不斷增加，這就會給人們的安全駕駛造成不小的影響，為了進一步提高人們駕駛汽車過程中的安全性，可以將人工智能與汽車駕駛技術進行有機結合，進而有助于促進汽車安全駕駛性能的不斷提高，確保人們駕駛汽車過程中的人身安全。

2 人工智能與智能駕駛技術

人工智能技術是一門研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法以及技術應用的技術科學。人工智能作為計算機學科的一個重要分支，其研究的重點就是智能的實質，進而能夠形成一種接近人類智能的程序。人工智能通過計算機技術對人的思想和行為進行系統全面的有效模擬，進而能夠將人類的智慧與計算機進行融合。但是人工智能并不等同于人的智能，其只是能像人類那樣對問題進行思考，但是隨著人工智能的不斷發展，其可能超越人類的智能。

汽車智能駕駛技術是指在駕駛汽車的過程中，不需要人為的進行操作，而是借助汽車內設置的車載智能系統，對汽車行駛過程中周圍的環境變化進行實時的感應分析，并對行駛路線進行自動規劃，確保汽車能夠安全順利的到達目的地。

3 人工智能應用于汽車駕駛中的優勢

3.1 減少交通事故

汽車的出現大大擴展了人們的社交范圍，給人們的出行帶來了各種便利，但是在駕駛汽車的過程中也存在不小的安全隱患，稍有不慎就可能導致交通事故，給人們的人身財產安全造成不小的威脅。在實際的駕駛汽車過程中，導致交通事故的原因主要有兩個方面，一是駕駛人員自身的因素，例如駕駛技術水平不高、不良的駕駛習慣以及駕駛人的心理狀態等;另一方面是駕駛環境的客觀因素，例如，冰雪天氣、霧天以及剎車失靈等。通過將人工智能有效的運用于汽車駕駛技術中，借助先進的控制技術對汽車行駛的整個過程進行系統全面的有效控制，進而能夠有效避免由于駕駛人員自身和駕駛環境對駕駛安全所造成的不利影響，大大降低交通事故的概率，為人們駕駛汽車的安全出行提供可靠保障。

3.2 改善人們的駕駛感受

連續長時間駕駛汽車，駕駛人員就會出現疲勞、枯燥以及注意力不集中等不適問題，這就會給安全駕駛造成不利影響，并且長時間駕駛汽車還會給身體帶來非常嚴重的負擔，例如，不少長途汽車司機都或多或少存在一定的腰間盤突出問題。通過將人工智能運用于汽車駕駛技術中，而形成的自動駕駛系統能夠大大改善長時間駕駛汽車存在的問題，提高人們的駕駛感受，報站人們的身體健康。同時，在駕駛汽車的過程中，駕駛人員需要手、腦、腳以及眼的有效配合，駕駛人員的精神需要高度集中，而采用人工智能的自動駕駛技術之后，駕駛人員就能充分利用駕駛時間進行休息或做一下自己相關的事情，有助于改善駕駛人員的駕駛感受，提高其工作效率。此外，采用自動駕駛技術的汽車在減少溫室氣體排放、緩解交通壓力以及停車資源緊張等方面也能起到一定的積極作用。

4 人工智能在汽車駕駛技術領域的應用

當前，人工智能在汽車駕駛技術領域獲得了非常廣泛的應用，促進了人們汽車駕駛水平和駕駛安全的不斷提高，其主要的應用可以從以下三個方面進行論述。

4.1 圖形識別與感知的應用

在汽車進行無人駕駛的過程中，其對車外環境的感知主要是通過各種傳感器實現的，隨著科學技術的不斷發展，各種傳感器的性能越來越高、體積原來越小，這促進了汽車無人駕駛技術的快速發展。當前，無人駕駛汽車中常用的傳感器主要有4 種不同的類型，即雷達、視覺傳感器、定位及位姿傳感器以及車身傳感器。其中，雷達能夠對汽車周圍的障礙物進行探測并反饋至無人控制系統;視覺傳感器通過單目、雙目以及紅外攝像頭等對車道線、交通信號以及行人車輛等進行準確的識別，其對于安全行駛具有至關重要的影響，已經成為人工智能駕駛技術的研究重點;定位及位姿傳感器在汽車的行駛過程中主要負責經緯坐標、速度以及行駛角度等的準確識別，進而能夠及時對汽車的行駛方向進行調整，確保汽車能夠始終沿著預定的路徑行駛;車身傳感器主要用于汽車自身的系統，負責獲取汽車行駛過程中的車速、輪速以及檔位等相關信息，為無人駕駛提供支持。

4.2 深度學習系統的應用

相對于傳統的汽車駕駛主要依靠駕駛員的腦力進行操控，人工智能汽車駕駛技術則是建立在計算機程序的基礎上，這就對計算機硬件和軟件提出了非常高的要求。由于汽車在行駛過程中難以避免會產生一定的震動，而人們通常使用的計算機需要在靜止的狀態下進行運行，在運動的狀態下難以進行長久的運行，這就需要計算機硬件具有非常優良的適應性，能夠滿足汽車各種不同行駛狀態的要求。同時，由于汽車的行駛環境不是一成不變的，需要面臨各種復雜的路況和行駛環境，這就對計算機控制軟件提出了非常高的要求，其不僅需要對外界進行有效的感知，還要具備良好的學習功能，進而不斷提高其自身的適應性，以此滿足各種復雜駕駛環境的要求。深度學習能力是關系人工智能汽車駕駛技術成敗的決定性因素，其是由人工神經網絡發展而來的，能夠在一定程度上提高汽車控制系統的識別力和判斷力，確保行駛中的識別準確率。

4.3 信息共享的應用

信息共享是指人工智能汽車在行駛過程中，能夠實時獲取外界的各種信息，例如，汽車的位置、路況以及天氣等情況，通過無線網絡分享至共享平臺上，其他人工智能汽車通過共享信息能夠及時對駕駛控制進行有針對性的調整，進而為汽車的安全行駛提供可靠保障。通過信息的有效共享，有助于不斷改善汽車的行駛環境，將車流量進行科學合理的安排，避免造成汽車擁堵，提高人們的出行效率。當前常用的3D 路況感應，通過有效的共享能夠為汽車的智能駕駛對路況進行準確的判斷，并根據行駛的地形特點進行相應的行駛狀態調整，將外界環境所造成的不利影響限制在合理的范圍內。因此，要求采用人工智能提取方式，對智能駕駛汽車行駛收集的豐富信息進行處理和分析，提高信息處理的效率。

5 人工智能在汽車駕駛技術領域中的發展

5.1 腦控技術

相較于傳統的手腳并用駕駛技術而言，腦控技術能夠解放駕駛人員的雙手，具有非常廣闊的應用前景。腦控技術通過電腦設備能夠對駕駛員駕駛汽車過程中的腦電信號進行實時的捕捉，并對該信號進行進一步的分析處理，明確駕駛員驅動車的真實意圖，然后再向汽車發送相應的控制指令，進而實現對汽車的有效的控制。當前腦控技術已經在行駛中對岔道、斑馬線、虛線、車體進行了相關的測試，并取得了一定的成功，進而有助于促進汽車智能駕駛技術水平的不斷提高。

5.2 人工智能化

隨著互聯網時代的到來，汽車駕駛技術受到了非常大的沖擊，并且互聯網技術的日益成熟為其在汽車駕駛技術中的廣泛應用建立了良好的基礎。在汽車的行駛過程中，通過互聯網能夠對其各項行駛數據進行實時的收集并發送至控制系統中，進而就能為汽車駕駛的智能化提供便利。首先是智能化語音，其借助智能語音識別系統能夠對駕駛人員的語音指令進行準確的識別，并發出相應的控制指令，該技術的順利實現需要網絡與大數據技術的有效配合，當前在智能化汽車上比較常見的有打電話、導航以及音量調節等方面;其次是各種手勢，通過簡單的手勢來控制與汽車設備交流，其核心就是通過數學算法來識別人一個簡單手勢結合計算機理解人類行為意圖再將命令發送到控制中心進行輸出，達到人于汽車設備交互;最后是圖像識別技術，通過人臉掃描系統對駕駛人員的面部表情進行識別，并提取其中的人性特征點，然后利用生物統計學原理進行更進一步的分析和建立相應的數學模型，從而達到與駕駛員進行交互的目的。

6 結語

總而言之，隨著人們生活水平的不斷提高，當前汽車已經成為人們日常出行的重要交通工具，為人們帶來了諸多的便利，但是隨著駕駛環境的日益復雜，以及駕駛人員自身存在的各種問題，這就會給安全駕駛造成不利影響。因此，為了確保駕駛安全，提高人們的出行效率，就要將人工智能技術有效的運用于汽車駕駛過程中，通過先進的控制系統對汽車進行系統全面的有效控制，尤其是駕駛過程中的不安全因素，進而確保汽車的安全行駛，為人們的安全出行提供可靠保障。