人工智能視角下的無(wú)人駕駛技術(shù)分析與展望

任永昕 陳新晨

1. 唐山威程科技有限公司 河北 唐山 063700；

2. 河北礦業(yè)司家營(yíng)鐵礦 河北 唐山 063700

1 無(wú)人駕駛與人工智能技術(shù)相結(jié)合的優(yōu)勢(shì)

在傳統(tǒng)的駕駛員駕駛中，駕駛員需要長(zhǎng)時(shí)間的關(guān)注路面，觀察路況，才能安全駕駛。然而，駕駛員在長(zhǎng)期的駕駛過(guò)程中容易產(chǎn)生疲勞問(wèn)題，這種情況很容易提高事故率。面對(duì)突發(fā)情況，駕駛員往往無(wú)法在短時(shí)間內(nèi)采取有效措施。總之，傳統(tǒng)的駕駛員駕駛模式無(wú)法有效保障人員的安全。然而，隨著無(wú)人駕駛與人工智能的結(jié)合，駕駛安全水平將不斷提高。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人工智能技術(shù)日趨成熟，并應(yīng)用于無(wú)人駕駛領(lǐng)域，極大地提高了無(wú)人駕駛水平。無(wú)人駕駛與人工智能的結(jié)合具有突出的優(yōu)勢(shì)。傳感器系統(tǒng)主要采集無(wú)人駕駛車(chē)輛周?chē)男畔ⅲ员ＷC無(wú)人駕駛車(chē)輛的安全行駛。因此，無(wú)人駕駛的研發(fā)和應(yīng)用離不開(kāi)傳感器。另外，CPU主要對(duì)采集到的信息進(jìn)行處理并進(jìn)行路線規(guī)劃，避免依賴人工駕駛車(chē)輛，而5G技術(shù)和CPU則通過(guò)無(wú)縫對(duì)接數(shù)據(jù)，加強(qiáng)行車(chē)安全。因此，將無(wú)人駕駛與人工智能相結(jié)合，極大地保障了無(wú)人駕駛的安全性。

停車(chē)是駕駛行為的重要組成部分。一般來(lái)說(shuō)，停車(chē)難，稍不注意就容易劃傷和碰撞。駕駛員主要根據(jù)駕駛經(jīng)驗(yàn)停車(chē)。后視鏡、倒車(chē)影像、車(chē)載雷達(dá)的介入，方便駕駛員停車(chē)。由于停車(chē)的主觀性，如果對(duì)停車(chē)的判斷有誤，很容易增加事故發(fā)生率。隨著人工智能技術(shù)在無(wú)人駕駛中的應(yīng)用，停車(chē)難度進(jìn)一步降低。人工智能能夠檢測(cè)周?chē)h(huán)境，并根據(jù)停車(chē)環(huán)境準(zhǔn)確計(jì)算出停車(chē)位置，進(jìn)而安全、準(zhǔn)確地停車(chē)。同時(shí)，科學(xué)的規(guī)劃路線有利于降低油耗。在傳統(tǒng)的駕駛過(guò)程中，駕駛員可能會(huì)選擇不理想的行駛路線，從而增加油耗。通過(guò)人工智能，駕駛員可以得到目的地與出發(fā)地之間的路況和距離，從而更好地規(guī)劃行駛路徑。同時(shí)，在人工智能的作用下，無(wú)人駕駛車(chē)輛可以科學(xué)地選擇最佳行駛速度，這也可以降低油耗，節(jié)約駕駛成本[1]。

圖1 毫米波雷達(dá)工作原理

2 人工智能視角下的無(wú)人駕駛技術(shù)

2.1 智能感知

為了識(shí)別周?chē)h(huán)境，車(chē)輛需要集成視覺(jué)、超聲波傳感器、激光雷達(dá)等傳感器對(duì)信息進(jìn)行采集和處理，并做出合理的判斷。一般來(lái)說(shuō)，雷達(dá)和攝像機(jī)廣泛應(yīng)用于無(wú)人駕駛車(chē)輛。在更深層次上，實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛的目標(biāo)需要各種不同類(lèi)型的傳感器作為支撐。例如，lidar分辨率高，可以支持更精確的車(chē)載環(huán)境建設(shè)，但需要更多的資金，目前還沒(méi)有集中大規(guī)模生產(chǎn)lidar；毫米波雷達(dá)不易受外界因素影響，相對(duì)穩(wěn)定，成本相對(duì)較低，可以廣泛應(yīng)用于低端車(chē)輛；攝像頭可以分析人的狀況和交通狀況，判斷存在的安全問(wèn)題，是無(wú)人駕駛不可缺少的組成部分。

借助傳感器采集、分析和識(shí)別數(shù)據(jù)主要包括兩個(gè)方面。首先，要區(qū)分光學(xué)信息。主要是對(duì)路況和路人的出行情況進(jìn)行分析。其次，要區(qū)分聲學(xué)信息。主要是對(duì)車(chē)輛狀況的分析，以及車(chē)輛、乘客和車(chē)輛之間的溝通。比如在駕駛過(guò)程中，駕駛員主要借助人眼觀察前方來(lái)分析路況，而無(wú)人駕駛技術(shù)則需要借助攝像頭采集道路圖像和視頻，這本身無(wú)法直接分析真實(shí)場(chǎng)景。只有借助于算法，我們才能了解運(yùn)動(dòng)車(chē)輛的路況。不同的傳感器受環(huán)境等因素的影響，在使用算法的過(guò)程中也存在差異。

圖2 激光雷達(dá)工作原理

2.2 人工智能

從現(xiàn)狀分析，借助深度學(xué)習(xí)，無(wú)人駕駛汽車(chē)可以調(diào)整和優(yōu)化自身的駕駛行為，是推動(dòng)無(wú)人駕駛汽車(chē)發(fā)展的有效途徑之一。無(wú)人駕駛汽車(chē)在行駛時(shí)可能會(huì)遇到許多不同的情況，對(duì)這些情況下的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和處理，可以為無(wú)人駕駛汽車(chē)提供更好的訓(xùn)練條件，在持續(xù)的訓(xùn)練中形成更熟練的駕駛技能，不僅可以提高無(wú)人駕駛汽車(chē)的行駛效率，還可以達(dá)到與其他無(wú)人駕駛汽車(chē)信息共享的目的，提高無(wú)人駕駛汽車(chē)的駕駛能力以及安全性和可靠性。特別是在超級(jí)計(jì)算機(jī)研發(fā)成功后，借助算法學(xué)習(xí)可以提高車(chē)輛的感知水平，有效區(qū)分人、車(chē)、樓等各個(gè)行駛環(huán)節(jié)的情況，高效地處理數(shù)據(jù)，并根據(jù)結(jié)果做出決策。

由于該算法在模式識(shí)別方面取得了很大的成功。在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)時(shí)，可以分析抽象的內(nèi)容，認(rèn)清路況。在大數(shù)據(jù)背景下，智能控制技術(shù)需要人工智能技術(shù)的支持。主要是通過(guò)機(jī)械仿真，它有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以通過(guò)學(xué)習(xí)得到發(fā)展[2]。

3 無(wú)人駕駛?cè)斯ぶ悄苘?chē)存在的問(wèn)題及對(duì)策

3.1 無(wú)人駕駛?cè)斯ぶ悄苘?chē)存在的問(wèn)題

目前，無(wú)人駕駛?cè)斯ぶ悄苘?chē)還存在一些問(wèn)題，影響了駕駛效果。首先，汽車(chē)駕駛的體驗(yàn)感有所下降。無(wú)人駕駛依靠計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能。在這些技術(shù)的支持下，可以實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛。但由此會(huì)導(dǎo)致，駕駛愛(ài)好者的體驗(yàn)感下降，即無(wú)法真正感受到駕駛的樂(lè)趣。在這種情況下，駕駛愛(ài)好者很容易與無(wú)人駕駛發(fā)生沖突。二是無(wú)人駕駛技術(shù)達(dá)不到人類(lèi)判斷的水平。無(wú)人駕駛技術(shù)存在一些弊端，不利于人員的安全。主要表現(xiàn)在遇到危險(xiǎn)時(shí)，無(wú)人駕駛技術(shù)會(huì)提前感知阻力，然后選擇應(yīng)對(duì)危險(xiǎn)的方式。通常，對(duì)汽車(chē)的阻力大于對(duì)人的阻力。無(wú)人駕駛汽車(chē)往往選擇保護(hù)汽車(chē)，這無(wú)疑將對(duì)人們的生命構(gòu)成極大威脅。第三，無(wú)人駕駛汽車(chē)還處于起步階段。雖然我國(guó)投入多年從事無(wú)人駕駛技術(shù)的研究，致力于開(kāi)發(fā)智能化、自動(dòng)化的無(wú)人駕駛汽車(chē)，為人們生活提供諸多便利，但無(wú)人駕駛汽車(chē)仍處于初級(jí)階段，無(wú)法取代傳統(tǒng)汽車(chē)。在未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)，開(kāi)車(chē)的人仍將占主導(dǎo)地位。之后，有人駕駛汽車(chē)和無(wú)人駕駛汽車(chē)將在社會(huì)生活中共存。為了提高交通安全水平，促進(jìn)社會(huì)健康發(fā)展，有必要探索解決二者矛盾和沖突的方法。同時(shí)，要積極推動(dòng)無(wú)人駕駛汽車(chē)的成熟發(fā)展。

3.2 無(wú)人駕駛?cè)斯ぶ悄苘?chē)問(wèn)題的解決方案

為了推廣無(wú)人駕駛?cè)斯ぶ悄苘?chē)，充分發(fā)揮無(wú)人駕駛?cè)斯ぶ悄苘?chē)的積極作用，人們需要構(gòu)建解決方案。目前，大多數(shù)愛(ài)車(chē)人士追求的是競(jìng)爭(zhēng)體驗(yàn)感，希望通過(guò)競(jìng)爭(zhēng)獲得良好的體驗(yàn)。為了提升汽車(chē)愛(ài)好者的體驗(yàn)，無(wú)人駕駛智能車(chē)可以設(shè)置實(shí)用和競(jìng)速兩種駕駛模式。無(wú)人駕駛模式可以應(yīng)用于生活中，而比賽要求司機(jī)操作汽車(chē)，從而保證無(wú)人駕駛的安全。受阻力影響，無(wú)人駕駛?cè)斯ぶ悄苘?chē)輛僅保護(hù)車(chē)輛安全，這會(huì)威脅人員生命安全，違反了安全研發(fā)的原則。為了保證人員的安全，有必要對(duì)防抱死制動(dòng)系統(tǒng)和牽引穩(wěn)定控制系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化，并充分發(fā)揮這些系統(tǒng)的積極作用。新的防抱死制動(dòng)系統(tǒng)需要具備監(jiān)測(cè)輪胎趨勢(shì)的功能。如發(fā)現(xiàn)異常，應(yīng)及時(shí)鎖好輪胎，防止事故發(fā)生。未來(lái)，人們應(yīng)該有效地處理有人駕駛汽車(chē)與無(wú)人駕駛汽車(chē)之間的矛盾。我國(guó)需要完善相關(guān)法律法規(guī)，然后運(yùn)用法律法規(guī)來(lái)解決兩者之間的沖突。此外，還應(yīng)進(jìn)一步發(fā)展無(wú)人駕駛?cè)斯ぶ悄苘?chē)，優(yōu)化其性能，進(jìn)而更好地推廣這類(lèi)車(chē)輛[3]。

4 無(wú)人駕駛技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀與展望

從現(xiàn)狀分析可以發(fā)現(xiàn)，各行各業(yè)都比較關(guān)注無(wú)人機(jī)的發(fā)展，但也存在很多問(wèn)題。如果不能合理解決這一過(guò)程中出現(xiàn)的問(wèn)題，無(wú)人駕駛技術(shù)就無(wú)法在實(shí)際中得到應(yīng)用。

從技術(shù)角度看，傳感器和模型是無(wú)人駕駛技術(shù)的關(guān)鍵內(nèi)容。從某種意義上講，其技術(shù)水平?jīng)Q定了無(wú)人駕駛技術(shù)的發(fā)展程度。但是，現(xiàn)有傳感器的性價(jià)比和精度還不能考慮，因此有必要在未來(lái)充分應(yīng)用激光雷達(dá)。隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)步，該算法將得到更快速的發(fā)展，為實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛的目標(biāo)提供了有利的條件。

從道德和法律的角度來(lái)看，當(dāng)前無(wú)人駕駛技術(shù)存在一些問(wèn)題。無(wú)人駕駛車(chē)輛需要做出決策來(lái)規(guī)劃合適的路線，這可能導(dǎo)致在避開(kāi)行人和超車(chē)的過(guò)程中出現(xiàn)問(wèn)題。此外，目前還沒(méi)有完善的法律法規(guī)來(lái)支持無(wú)人駕駛車(chē)輛在行駛過(guò)程中需要遵循的標(biāo)準(zhǔn)和制定補(bǔ)償措施。這不是一個(gè)可以通過(guò)技術(shù)發(fā)展有效解決的問(wèn)題，需要通過(guò)不斷探索加以完善。

從安全角度看，無(wú)人駕駛技術(shù)是一種新興技術(shù)，在使用過(guò)程中可能會(huì)受到黑客的攻擊，導(dǎo)致程序無(wú)法正常使用，甚至對(duì)人們的生命財(cái)產(chǎn)安全構(gòu)成威脅。此外，該技術(shù)是否安全可靠也是判斷無(wú)人駕駛車(chē)輛安全程度的依據(jù)之一。如果系統(tǒng)在使用過(guò)程中出現(xiàn)很多問(wèn)題，很可能造成安全事故[4]。

5 結(jié)束語(yǔ)

如今，人工智能技術(shù)對(duì)人們的生產(chǎn)生活產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響，為人們的生產(chǎn)生活提供了諸多便利。無(wú)人駕駛是社會(huì)發(fā)展的重要方向，我國(guó)正在積極發(fā)展無(wú)人駕駛技術(shù)。人工智能技術(shù)是無(wú)人駕駛技術(shù)的重要組成部分。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展和成熟，無(wú)人駕駛進(jìn)入了一個(gè)新的發(fā)展階段。由于無(wú)人駕駛的發(fā)展離不開(kāi)人工智能技術(shù)，必須大力研究人工智能技術(shù)，加快人工智能技術(shù)與駕駛技術(shù)的有效融合，以提高無(wú)人駕駛的智能化水平。