人工智能在汽車駕駛技術領域的應用分析

收稿日期：2024-02-01

*項目來源：雅安市哲學社會科學研究規劃項目（YAA20240032）。

【摘 要】人工智能（AI）在汽車駕駛技術領域的應用已經引發了廣泛的關注和研究。AI的引入不僅為汽車工業帶來了前所未有的創新機會，也使得駕駛體驗更為智能化和人性化［1］。文章詳細分析AI在自動駕駛、智能駕駛輔助以及人機交互等方面的應用，深入探討這些技術背后的原理、帶來的優勢以及面臨的挑戰，提出相應的發展建議，并對AI在汽車駕駛技術領域的應用進行展望。

【關鍵詞】人工智能；汽車駕駛技術；自動駕駛；智能駕駛輔助；人機交互

中圖分類號：U463.6 文獻標識碼：A 文章編號：1003-8639（ 2024 ）07-0001-04

Application Analysis of Artificial Intelligence in the Field of Automobile Driving Technology*

YANG Yuhao

（Ya'an Vocational and Technical College，Ya'an 625100，China）

【Abstract】The application of artificial intelligence（AI）in the field of automobile driving technology has aroused extensive attention and research. The introduction of AI has not only brought unprecedented innovation opportunities to the automotive industry，but also made the driving experience more intelligent and humane [1]. This paper analyzes the application of AI in automatic driving，intelligent driving assistance and human-computer interaction in detail，deeply discusses the principle behind these technologies，the advantages brought by them and the challenges faced，puts forward corresponding development suggestions，and prospects the application of AI in the field of automobile driving technology.

【Key words】artificial intelligence；driving skills；autonomous driving；intelligent driving assistance；human-computer interaction

作者簡介

楊玉好（1988—），女，工程師，主要研究方向為通信工程、汽車電控等。

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新技術科學［2］。人工智能與汽車駕駛技術的發展背景可以追溯到20世紀60年代，隨著計算機處理能力的提升和算法的不斷發展，人們開始嘗試將人工智能技術應用于汽車駕駛領域。起初，這些技術主要用于輔助駕駛員進行車輛控制和導航，如自動泊車和自適應巡航控制等功能。

真正的突破發生在近年，隨著深度學習和大數據等技術的快速發展，人工智能在汽車駕駛技術領域的應用得到了質的飛躍。通過大量的數據訓練和學習，人工智能系統能夠自主進行環境感知、決策和路徑規劃，從而實現了高度自動化的駕駛功能。這不僅大大提高了駕駛的安全性和舒適性，也使得汽車成為了一個智能移動終端，具備了更廣泛的應用前景。政府和相關機構也在推動人工智能與汽車駕駛技術的發展。許多國家都設立了專門的研發機構和基金，支持企業和研究機構進行相關技術的研發和應用。

1 人工智能在汽車駕駛技術中的應用

1.1 自動駕駛系統

自動駕駛就是車輛在無駕駛員操作的情況下自行實現駕駛。自動駕駛有多種發展路徑，如車路協同、聯網云控、單車智能等。車路協同是依靠車-車、車-路動態信息的實時交互實現自動駕駛。聯網云控更注重通過云端的控制實現自動駕駛。單車智能實現的基本原理是通過傳感器實時感知到車輛及周邊環境的情況，再通過智能系統進行規劃決策，最后通過控制系統執行駕駛操作［3］。單車智能駕駛系統如圖1所示。

1）感知系統。作為自動駕駛系統的“感官”，感知系統通過傳感器技術、環境識別和障礙物檢測等技術手段，獲取車輛周圍的環境信息和障礙物位置，包括識別道路標志、交通信號、其他車輛、行人以及其他障礙物。感知系統的準確性和實時性對自動駕駛系統的安全性和可靠性至關重要。

2）決策系統。決策系統基于感知模塊提供的信息進行路徑規劃、行為預測和決策控制算法的設計與實現。路徑規劃的任務是根據車輛的起始點和目標點，規劃出一條安全、可行的行駛路徑。同時，行為預測系統對其他道路使用者的行為進行預測，以便更好地規劃行駛路徑和應對突發情況。決策控制算法則是確保車輛按照規劃的路徑安全行駛，同時考慮車輛的動力學特性和安全性要求。

3）執行系統。執行系統根據決策模塊的指令，控制車輛的油門、制動、轉向等操作，實現自動駕駛功能。這需要精確控制車輛的各項參數，如車速、方向、加速度等，以保證車輛安全、平穩地行駛。同時，執行系統還需要根據車輛的實際情況進行自動變速和自動制動等操作，以適應不同的道路條件和行駛需求。

1.2 智能駕駛輔助系統

智能駕駛輔助系統（Intelligent Driver Assistance System，簡稱IDAS）是一種利用多種傳感器和智能算法，實現車輛對周邊道路、行人、障礙物、路側單元及其他車輛的感知，輔助駕駛員進行決策和控制的系統。基本原理與單車自動駕駛系統相同，功能的目標是提高駕駛的安全性和舒適性［4］。

1）自適應巡航控制（ACC）：根據前方車輛的速度和距離，自動調節車輛的速度以保持安全的跟車間距。

2）道路標志識別和識別（TSR）：通過相機或其他傳感器識別道路標志，包括限速標志、禁止標志等，并向駕駛員提供相應的提醒和建議。

3）車道保持輔助（LKA）：通過攝像頭或其他傳感器監測車輛相對于車道的位置，并自動進行方向調整，以保持車輛在車道內行駛。

4）盲點監測（BSM）：通過傳感器監測車輛旁邊和后方的盲區，以提醒駕駛員注意側面和后方的其他車輛。

5）自動制動輔助（ABA）：通過前方傳感器監測可能發生碰撞的障礙物或其他車輛，并在必要時自動進行緊急制動。

1.3 人機交互系統

人機交互系統（Human-Computer Interaction System，簡稱HCI系統）指人與計算機之間進行交互和溝通的系統，通過各種技術和方法，使人類用戶能夠與計算機系統進行有效的信息交換和操作[5]。它在汽車應用中起著至關重要的作用，實現了人與車之間的對話功能，可以通過以下方式實現。

1）儀表盤顯示。信息通過儀表盤顯示，向駕駛員提供車輛狀態、速度、里程、油耗等重要信息。設計合理的儀表盤界面，使駕駛員能夠一目了然地獲取所需信息。

2）中控屏幕。中控屏幕是駕駛員與車輛之間最主要的交互界面，通過觸摸屏或旋鈕進行操作。駕駛員可以使用中控屏幕來控制車載娛樂系統、導航系統、空調系統等，以及設置車輛的各種選項。

3）語音控制。通過語音識別技術，駕駛員可以使用語音指令與車輛進行交互。例如，通過語音指令來調節音樂、撥打電話、設置導航目的地等，使操作更加便捷且不分散駕駛員的注意力。

4）手勢識別。某些汽車配備了手勢識別技術，駕駛員可以通過手勢操作來實現一些功能，如接聽電話、更改音樂曲目等。這種方式可以進一步減少對物理按鈕和控制桿的依賴。

5）聲音反饋。為了提高駕駛安全性，人機交互系統還可以通過聲音反饋來提醒駕駛員注意事項，如車道偏離警告、前方障礙物提醒等。

1.4 其他應用

1.4.1 智能交通系統集成

智能交通系統（Intelligent Traffic System，ITS）又稱智能運輸系統（Intelligent Transportation System），是將先進的科學技術有效地綜合運用于交通運輸、服務控制和車輛制造，加強車輛、道路、使用者三者之間的聯系，從而形成一種保障安全、提高效率、改善環境、節約能源的綜合運輸系統。如圖2所示。

智能交通系統應用最為廣泛的地區是日本，如日本的ITS系統相當完備和成熟，其次美國、歐洲等地區也普遍應用。中國的智能交通系統發展迅速，在北京、上海、廣州等大城市已經建設了先進的智能交通系統。其中，北京建立了道路交通控制、公共交通指揮與調度、高速公路管理和緊急事件管理的四大ITS系統；廣州建立了交通信息共用主平臺、物流信息平臺和靜態交通管理系統的三大ITS系統。

1.4.2 物聯網與車聯網技術等

物聯網技術（Internet of Things，IoT）指通過傳感器、芯片、無線通信等技術將物理設備、傳感器和其他物體與互聯網相連接，實現物體之間的互聯互通和數據交換[6]。物聯網技術使得物體可以感知、收集和傳輸數據，從而實現智能化和自動化的功能。“物聯網”的概念是在1999年提出的，它的定義很簡單：把所有物品通過射頻識別等信息傳感設備與互聯網連接起來，實現智能化識別和管理。

車聯網（Vehicle-to-Everything，V2X）是汽車與互聯網相結合的新型技術，由物聯網技術發展演變而來。其將車輛與周圍環境、其他車輛以及交通基礎設施緊密連接起來，包括車輛間通信（V2V）、車輛到交通基礎設施通信（V2I）、車輛到行人通信（V2P）和車輛到云端通信（V2C）。通過車聯網技術，車輛可以實時獲取路況、天氣、交通信號等信息，從而提高駕駛的安全性和舒適性。同時，車聯網還可以為駕駛員提供導航、娛樂、緊急救援等多元化服務。

2 技術原理與實現方法

2.1 機器學習與深度學習算法在自動駕駛中的應用

機器學習算法是一類用于從數據中學習規律的算法。在自動駕駛領域，機器學習技術被廣泛應用，例如：路況識別與駕駛決策，自動駕駛車輛需要能夠識別行駛道路上的各種物體和情況，如路標、車流、交通信號燈、行人等。為了實現這一功能，自動駕駛車輛利用機器學習算法對圖像和視頻進行分析，并把它們分類成不同的物體和情況，從而能夠更好地做出駕駛決策。

深度學習是一種基于人工神經網絡的機器學習方法，它模仿人類大腦的結構和功能，通過多層神經網絡來對數據進行學習和分析。深度學習自動提取數據中的特征和模式，從而實現對未知數據的預測和分類。深度學習算法可以幫助自動駕駛系統對環境進行感知和理解。深度學習模型通過處理感知數據（如圖像和點云數據），不僅可以提取特征并獲得對道路、交通標志、車道線等環境元素的準確理解，也可以用于預測其他車輛和行人的行為，并幫助自動駕駛系統做出合適的決策。同時，深度學習模型通過學習大量的駕駛數據，還可以分析和預測交通參與者的行為，幫助自動駕駛系統做出安全和智能的駕駛決策。

2.2 傳感器融合技術原理與實現方法

傳感器融合技術的原理是利用多個傳感器的互補性，將它們的數據進行融合，以提高環境感知的準確性和魯棒性［7］。實現傳感器融合技術的方法包括模型級融合和數據級融合。模型級融合是將傳感器數據輸入到不同的模型中，再將它們的輸出進行集成；數據級融合是將不同傳感器的原始數據合并到一個統一的數據空間中，再進行處理和分析。對于融合算法，常用的方法有卡爾曼濾波、粒子濾波、擴展卡爾曼濾波等，它們考慮傳感器數據的噪聲特性和測量誤差，以融合傳感器數據。傳感器融合技術還需考慮故障檢測與容錯，為檢測和適應傳感器故障提供解決方案。此外，傳感器融合技術還需要進行系統集成與校準，對傳感器進行校準以消除誤差和差異，在數據融合之前進行時間和空間對齊，最終生成準確的環境感知結果。

2.3 高精度地圖與定位技術的原理與實現方法

高精度地圖與定位技術是現代智能駕駛的核心。其原理基于全球衛星導航系統（如GPS）、慣性測量單元（IMU）等多種傳感器數據的融合［8］。GPS提供全球覆蓋的定位信號，而IMU則通過測量車輛的加速度和角速度來推算其位置與姿態。實現高精度地圖，需先采集道路信息，再通過地圖匹配算法將定位數據與地圖數據對齊，不斷優化地圖精度。同時，利用差分GPS、實時動態差分定位（RTK）等技術，可進一步提高定位精度至厘米級。這些技術共同實現了高精度地圖與定位，為自動駕駛提供了可靠的環境感知能力，確保其安全、高效地行駛。

3 優勢與挑戰分析

3.1 人工智能在汽車駕駛技術中的優勢

1）自動駕駛能力。人工智能技術為汽車提供了自主駕駛的能力，使得汽車能夠根據環境信息、傳感器數據和預定義的規則進行決策和控制。通過深度學習算法的應用，汽車能夠識別和理解道路、交通標志、行人等元素，實現自主的駕駛功能。

2）交通安全性提升。由于人工智能算法的高效性和準確性，自動駕駛汽車具備更高的交通安全性。人工智能技術能夠實時監測道路情況，警示潛在的危險，并能夠快速做出反應，避免交通事故的發生。

3）減少人為錯誤。人工智能技術在駕駛過程中能夠對各種情況進行全面的分析和處理，減少了人為因素的干擾和錯誤。相比于人類駕駛員，人工智能在疲勞駕駛、分心駕駛等方面更加可靠和穩定。

4）交通效率提高。自動駕駛汽車通過人工智能算法能夠更加精確地規劃和調整行駛路線，避免交通擁堵和路況不良的區域，從而提高交通效率和減少車輛的排放。

5）舒適性提升。自動駕駛汽車通過人工智能技術能夠自動控制車輛的加速、制動和轉向等操作，提供平穩的駕駛體驗。乘客可以更加放松自在地進行休息、工作或娛樂，提升了用車的舒適性。

3.2 面臨的挑戰與發展建議

智能駕駛技術已經成為了汽車行業的趨勢，逐漸獲得了廣泛的應用。盡管智能駕駛技術可以提高行車安全和駕駛體驗，仍然面臨著一些挑戰與問題。

1）技術成熟度。雖然人工智能在汽車駕駛領域取得了顯著進展，但自動駕駛技術仍然處于不斷發展和演進的階段，目前的技術還需要進一步改進，以提高準確性、可靠性和安全性。加強對算法的研究和優化，推動硬件技術的發展和提升，以及進行大規模的實地測試和驗證，將有助于技術的成熟和推廣。

2）法規限制。自動駕駛技術需要符合國家和地區的法律法規，以確保駕駛的安全性、合規性和道德性［9］。然而，當前針對自動駕駛汽車的法規制度仍然不完善，很多地方尚未制定相關的規定。制定明確的法規和標準，涵蓋自動駕駛汽車的安全性、責任分配、道路交通規則等方面，將為技術的應用提供法律依據和保障。

3）數據安全。人工智能驅動的汽車需要收集和處理大量的數據，如車輛自身狀態、感知數據和地圖數據等，確保這些數據的安全性和保密性是至關重要的。因此，必須采取相應的數據安全措施，如加密通信、數據存儲和訪問控制、數據備份等，以防止數據泄露、濫用或遭受黑客攻擊。

4）隱私保護。自動駕駛汽車收集的數據可能包含有關個人的敏感信息，如位置、駕駛習慣等。為了保護用戶的隱私，需要確保數據的合法獲取和使用，以及制定隱私保護政策和規定。同時，應該為用戶提供明確的選擇權，使他們能夠控制自己的數據并了解其用途。

4 案例研究與分析

4.1 知名企業或項目案例介紹

1）Waymo自動駕駛技術。Waymo是谷歌母公司Alphabet旗下的子公司，該公司致力于研發自動駕駛技術，其自動駕駛汽車已在美國部分城市進行測試。Waymo自動駕駛汽車采用激光雷達、攝像頭等傳感器，并結合人工智能算法，實現自動駕駛。該系統可以實現在高速路上自動駕駛，并在要求駕駛員接管車輛的緊急情況下及時提醒。

2）特斯拉自動駕駛技術。特斯拉是一家以生產電動汽車為主的企業，同時也大力推廣自動駕駛技術。其最新的全自動駕駛技術可以應用于高速公路上的自主行駛，包括自動超車、自動泊車等功能。此外，特斯拉在自動駕駛技術方面還結合了汽車智能網聯技術，實現車輛與互聯網的融合。

4.2 市場前景分析

據杭州中經智盛市場研究有限公司發布的《2022—2026年智能汽車市場現狀調查及發展前景分析報告》顯示：傳統汽車企業紛紛加快智能汽車的發展，大型互聯網企業紛紛加速向智能汽車產業滲透和布局。預計在汽車領域的數字化移動服務市場規模有望達到19萬億元。

隨著5G時代的來臨，智能汽車技術的不斷創新，自動駕駛技術日益成熟，汽車共享等新的商業模式又為智能汽車帶來了更廣泛的應用前景。《國家綜合立體交通網規劃綱要》明確提出，到2035年，中國自動駕駛技術要達到世界先進水平；《交通強國建設綱要》將“加強自動駕駛技術研發，形成自主可控完整的產業鏈”作為交通強國建設的重要內容。

5 未來發展趨勢與展望

《中國制造2025》對于智能網聯汽車提出了明確的發展目標，掌握智能輔助駕駛總體技術及各項關鍵技術，初步建立智能聯網汽車自主研發體系及生產配套體系。

智能車軟硬開發解耦和新型整零關系使車企軟件開發獨立勢在必行，成立獨立科技企業亦有利于融資和人才激勵。在智能汽車行業大變局下，智能駕駛是車廠技術研發的核心點。隨著硬件平臺化，在軟件標準API接口等的支持下，智能駕駛技術軟硬分離的趨勢顯現［10］。

1）技術融合與創新。自動駕駛技術將與人工智能、物聯網、5G通信等技術進行深度融合，推動技術創新和升級，這將使得自動駕駛汽車在感知、決策、執行等方面更加智能化和高效化。

2）商業化落地加速。隨著技術的不斷成熟和成本的降低，自動駕駛汽車的商業化落地將加速。預計在未來幾年內，將在物流、出租車、共享出行等多個領域看到自動駕駛汽車的廣泛應用。

3）政策支持與法規完善。各國政府將繼續出臺相關政策，支持自動駕駛汽車的發展，并逐步完善相關法規和標準，這將為自動駕駛汽車的推廣和應用提供良好的政策環境和法律保障。

4）跨界合作與生態構建。自動駕駛汽車的發展需要跨行業、跨領域的多方協作。未來，汽車制造商、技術供應商、出行服務提供商等將加強合作，共同構建自動駕駛汽車的生態系統，推動產業的協同發展。

展望未來，自動駕駛汽車有望成為交通出行領域的主導力量，帶動整個交通產業的變革和升級。同時，自動駕駛汽車的發展也將對人們的生活方式、城市規劃和社會經濟產生深遠的影響。然而，實現這一目標仍需克服諸多挑戰，包括技術難題、法規限制、市場接受度等問題。因此，我們需要保持持續關注和努力，共同推動自動駕駛汽車的發展進程。

參考文獻：

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（編輯 凌 波）