人工智能技术在车辆无人驾驶中的应用

摘要：现如今，人工智能技术得以普及，5G技术走入大众视野，无人驾驶技术也在此背景下取得了较大进步，该技术的出现极大程度地提升了驾驶的安全性与可靠性，为人们打造了更加舒适的驾驶环境，与无人驾驶技术相关的其他技术也会在此过程中得到了更好的发展。本文就将重点探究人工智能技术在车辆无人驾驶中的应用，以供参考。

关键词：人工智能技术;无人驾驶;安全性;

汽车为人们的日常出行提供了便利，尤其是长途驾驶。驾驶途中，驾驶员易于产生疲劳、注意力分散等问题。为确保驾驶安全，无人驾驶技术在车辆驾驶中得以应用。人工智能技术在新算法和新技术的协同作用下能够充分展现其自主学习和自动适应的优势，并结合驾驶员的特点制定不同的驾驶计划。

1 人工智能技术及无人驾驶汽车概述

人工智能技术通常也被人们成为AI技术，借助计算机技术模拟人类的思想和行为。人工智能技术是计算机技术中的重要分支，是计算机技术发展中的重要产物。可以说，人工智能技术的出现是技术和经济发展中的必然。合理应用人工智能技术对社会的稳定、和谐发展具有重要意义。无人驾驶汽车就是一种汽车行驶过程中无需人为操控，可借助车载智能系统准确感知周边环境，高效处理获取信息，并规划行驶路线的技术形式。该技术能够自动控制汽车，带领乘车人顺利到达目的地。当前的汽车行业发展中，无人驾驶汽车的发展前景较好。

2 无人驾驶汽车中人工智能技术的应用优势

在无人驾驶汽车中应用人工智能技术，是现阶段汽车行业发展的主流趋势，而将人工智能技术应用于无人驾驶汽车之中，也具有十分鲜明的优势。主要体现在智能规划路线和确保行车安全等方面。以下笔者就从上述两个方面简要分析无人驾驶汽车中人工智能技术的应用优势。

2.1 智能规划路线

尽管现代汽车已经建设了相对完善的汽车导航系统，协助汽车规划行驶路线，但汽车导航系统规划的路线却不一定是最佳路线。尤其是当汽车行驶在陌生城市中时，汽车导航系统对行驶路线并不熟悉，无法合理选择规划路线，如此就降低了车辆的出行效率。同时，汽车导航系统无法合理预判规划路线交通拥堵的可能性，如遇到交通拥堵的情况，会在路上花费较长的时间。

人工智能系统能够预先判断交通概况，也可对交通路线做出合理的规划，显著提高了交通路线规划的科学性与准确性，最大限度地降低交通拥堵出现几率，并且可保证驾驶员按照最佳路线驾驶，防止驾驶车辆时受交通拥堵的负面影响，缩短在道路上的时间。

2.2 保证行车的安全性

驾驶员技术水平有限是引发交通事故的主要原因之一。再者，驾驶员疲劳驾驶也是影响车辆行驶安全的关键要素。利用无人驾驶技术，车辆驾驶系统能够观测驾驶员的异常情况，如驾驶员疲劳度较高，可及时切换到无人驾驶模式。在无人驾驶模式下汽车行驶更加安全，规避了由于疲劳驾驶可能引发的交通事故。无人驾驶技术也能够解放驾驶员，使很多没有驾驶技术的人也能够实现有车梦。除此之外，无人驾驶技术也能够最大限度地降低由于驾驶技术欠缺所引发的交通事故发生率。

3 人工智能在车辆无人驾驶中的应用

人工智能技术发展是无人驾驶汽车发展的驱动力。且无人驾驶汽车的快速发展，也促进了人工智能技术的革新优化，社会对于无人驾驶汽车的研发和生产也提出了更为严格的要求。采取有效措施落实系统感知、信息处理和指令执行，是无人驾驶汽车发展中的核心要点。在发展过程中，相关人员要合理应用深度学习、图像处理和数据处理等多种人工智能技术。

3.1 实现自动驾驶的流程

3.1.1 感知

感知主要是使车辆获取准确的信息，不同系统使用的车辆传感器类型存在较大的差异。其中红外雷达、超声雷达、激光雷达、毫米波雷达、图像传感器和轮速感测器是最为常见的传感器。在检测车辆工作运行的状态下，及时准确地收集车辆的动态信息，以此获取车辆不断变化参数。

3.1.2 处理

处理是行车电脑ECU分析处理传感器收集到的信息，同时向受控设备发送控制信号的过程。

3.1.3 执行

汽车可依据行车电脑发出的控制信号执行各项动作指令，每个环节都需要人工智能技术的大力支持。

3.2 深度学习的有效应用

自动驾驶汽车ECU一方面要准确感知外界的信息，另一方面也需具备强大的学习功能。深度学习以创建完整的神经网络为主要目标，与人的大脑十分相似，能够不断分析和学习。在自主学习的过程中能够具备数据信息处理、解释和分析的功能。目前，深度学习广泛应用在人工智能之中，有利于无人驾驶技术的发展，在数据准备和预处理中、基于学习开展的数据训练中，均得以广泛应用，而且这也可全方位提升处理的准确性和科学性。

深度学习能够保证汽车识别道路、行人及障碍物等元素的准确性和效率，以此确保行车安全。海量数据训练和演练后证明，汽车能够将收集到的图形和电磁波等数据信息转化为有价值的数据信息，同时，深度学习算法也可实现车辆无人驾驶功能。如无人驾驶车辆使用雷达收集数据时，需要预处理原始训练演练数据。如能够将时间数据换算为车辆与物体的间距，将照片信息转化为行人、信号灯和障碍物的判断信息等。

3.3 图像处理中的应用

3.3.1 图像语义分割

语音识别中语义主要指的是语音的含义。语义在图像领域主要指图像的内容。图像语义分割通常是计算机结合图像语义完成分割环节，计算机可分析输入图像和输出像素级的语义标记。分割主要指的是基于像素分割图片中的不同对象，并且标注原图当中的每一个像素。

3.3.2 目标检测

目标检测通常也被人们称为目标提取。目标检测是基于目标几何和统计特征所开展的图像分割活动。目标检测中，图像分割与识别保持高度的对立统一和相互融合的关系。在功能参数的评价中，高度的准确性和实时的交互性是不可忽视的内容。在相对复杂的环境之中，能够自动提取和识别若干目标，也可对目标作科学的处理。自动驾驶汽车在路面上行驶的过程中可利用目标检测，确定前方是否存在障碍物，也可结合目标检测结果，采取科学有效的处理措施，规避交通事故。

3.3.3 立体视觉匹配

立体视觉匹配在计算机视觉中发挥着至关重要的作用。立体视觉匹配以不同的图像和不同的角度为基础匹配视点。立体视觉匹配技术在发展过程中的又一难题和重点是，不同图像匹配的歧义现象较为普遍。对此，要明确正确选择可能存在的相似特征的方法。现阶段，计算机学习计算能力显著提升，相关领域的学者和科学家也开始将图像的稠密关系匹配作为研究重点，也开始使用复杂度更高的计算方法开展计算工作。

自动驾驶技术研究中，技术水平日益提高，不断优化和完善该技术能够更好地处理自动驾驶汽车在驾驶过程中遇到的突发状况。机器需要模仿人类大脑的相似图像，科学选择匹配点，同时也应在突发事故出现时做出相对理性和正确的判断，在较短的时间内解决问题。按照要求做好立体视觉匹配后，车辆需要在超声波传感器、摄像机、雷达和激光测距技术的支持下，使用3D感应技术检测车辆前方的地形地貌，从而准确地判断前方的路面概况，根据地形概况合理调整汽车参数设置及行驶速度。

3.4 车辆无人驾驶信息共享中的应用

无人驾驶车辆并非道路上的信息孤岛。网络信息时代发展中，需要借助无线网络分享其他车辆所提供的交通信息，不仅如此，也要分享大数据中心所提供的数字场景，确保信息的安全性。利用车辆信息交换获取的数据信息具有复杂性，若信息无法得到及时合理的处理和应用，则车辆智能系统也会在较短的时间内受到显著影响，严重情况下还可能引发车辆瘫痪或系统处于疲软状态。所以，工作人员必须在数据挖掘和人工智能提取的基础上，深度考虑时间和空间的联系，及时过滤无用信息，吸收有用信息。一辆无人驾驶汽车能够实时地向其他被信任的汽车分项所处的位置和路况，从而使其他车辆的自动驾驶系统能够在接收并处理信息后，合理调整行车速度和行车路线。

4 结语

当前，无人驾驶汽车已经出现在部分一线城市中，但无人驾驶汽车发展的时间较短，还需要应对诸多问题。无人驾驶汽车的难点主要体现于感知层面。在其日后发展中，该技术稳定性会明显增强，且稳定性、准确性和可控性也会成为无人驾驶汽车最显著的优势。大范围内实现无人驾驶汽车上路虽然任重而道远，但是智能技术的快速发展，也为人机交互和人机协作提供了技术保障。虽然未来发展中依然需要面临诸多困境，但以优良先进的技术为基础，相信无人驾驶汽车势必成为未来汽车行业发展的主流趋势。

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