人工智能技術(shù)在車輛無人駕駛中的應(yīng)用

人工智能技術(shù)在車輛無人駕駛中的應(yīng)用作者：王袖然來源：《科技資訊》2019年第13期摘;要：當(dāng)前人工智能技術(shù)高速發(fā)展并且深入到了社會生活的各個領(lǐng)域，人工智能和汽車研究領(lǐng)域的交叉發(fā)展給目前的交通行業(yè)帶來了革命性的變化，車輛無人駕駛技術(shù)的發(fā)展為人工智能技術(shù)提供了良好的應(yīng)用空間。該文介紹了人工智能技術(shù)的概念，對人工智能在車輛無人駕駛中所采用的相關(guān)技術(shù)進行了探討，最后分析了人工智能技術(shù)在車輛無人駕駛中面臨的挑戰(zhàn)。關(guān)鍵詞：人工智能;無人駕駛;產(chǎn)業(yè)化中圖分類號：U462;文獻標識碼：A;;;;;;文章編號：1672-3791（2019）05（a）-0063-03;人工智能及車輛無人駕駛的概念與分類1.1人工智能的概念人工智能（簡稱AI）是一種高新的技術(shù)科學(xué)，主要是從事模擬、擴展和延伸人類智能。它側(cè)重于對智能本質(zhì)的研究，是作為計算機科學(xué)的一個重要分析結(jié)果，并采用了類似的人類智能方法來控制機器［1］。廣義上泛指通過計算機實現(xiàn)人的頭腦思維所產(chǎn)生的效果，研究和開發(fā)相關(guān)人類智能應(yīng)用的理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用系統(tǒng)，其構(gòu)建過程中綜合了計算機科學(xué)、數(shù)學(xué)、生理學(xué)、哲學(xué)等內(nèi)容［2］。可以這樣說，人工智能技術(shù)是一種模仿人類大腦的高深科學(xué)技術(shù)。人工智能技術(shù)逐漸在當(dāng)前人們的社會生活中變得熟悉并被認可，與人們?nèi)粘５膶W(xué)習(xí)、生產(chǎn)和生活已經(jīng)不可分割。1.2人工智能的分類作為計算機技術(shù)的分支之一，人工智能目前已經(jīng)發(fā)展成為計算機技術(shù)的前沿性領(lǐng)域。人工智能分為弱人工智能和強人工智能。弱人工智能是指能推理和解決問題的智能機器，需要設(shè)定好算法、程序，讀取大數(shù)據(jù)庫中所需數(shù)據(jù)，進行概率分析和統(tǒng)計，選撐最優(yōu)解決方案，算法越完善，智能程度越高。強人工智能除具有以上功能外，還具有學(xué)習(xí)、判斷、思考的自我意識，并且會根據(jù)倫理、道德等對不同的情景進行自我考量。1.3無人駕駛汽車的概念無人駕駛汽車，是指汽車行駛不需要人的駕駛，而是通過車載系統(tǒng)感知車輛周圍環(huán)境，基于對行人、道路、障礙物以及交通信號燈等信息的感知，結(jié)合自身所獲得的道路狀況情況，然后使用計算機技術(shù)智能精準快速地規(guī)劃路線，并控制車輛最終成功抵達指定終點［3］。;人工智能在車輛無人駕駛中的應(yīng)用技術(shù)人工智能技術(shù)的不斷開發(fā)為無人駕駛汽車提供了源動力，同時，無人駕駛汽車的快速發(fā)展也為人工智能的深入發(fā)掘提出了更高深的要求。如何更好地實現(xiàn)系統(tǒng)感知、信息處理和指令執(zhí)行等，是車輛無人駕駛的關(guān)鍵所在，因此需要應(yīng)用到深度學(xué)習(xí)、圖像處理、數(shù)據(jù)處理等人工智能技術(shù)。2.1實現(xiàn)自動駕駛的3個技術(shù)環(huán)節(jié)車輛實現(xiàn)無人駕駛，必須經(jīng)由三大技術(shù)環(huán)節(jié)才能實現(xiàn)，其中每一個環(huán)節(jié)都離不開人工智能技術(shù)（見圖1）。（1） 感知。感知也就是讓車輛獲取信息，各種系統(tǒng)所用的車輛傳感器也各有不同的類型，最常用的包括紅外雷達、超聲雷達、激光雷達、毫米波雷達、圖像傳感器和輪速感測器等，以檢測車輛的工作狀態(tài)，收集車輛的實時信息，讀取不斷發(fā)生變化的狀況參數(shù)［4］。（2） 處理。處理就是行車電腦ECU（ElectronicControlUnit）分析處理傳感器收集的信息并將控制信號發(fā)送到受控設(shè)備。（3） 執(zhí)行。汽車根據(jù)行車電腦發(fā)送的控制信號來完成指令動作。其中每一個環(huán)節(jié)都離不開人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)。2.2深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用除了對外界進行感知外，自動駕駛汽車的ECU還必須要能夠進行學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)主要目標是構(gòu)建一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，類似于人類大腦來進行不斷的分析和學(xué)習(xí)［5］。它的主要目的就是通過不斷地自主學(xué)習(xí)，像人類大腦一樣處理、解釋和分析各種數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)在人工智能中的成熟運用是無人駕駛技術(shù)成功的基礎(chǔ)，主要包含以下應(yīng)用：準備并預(yù)處理數(shù)據(jù)通過學(xué)習(xí)進行數(shù)據(jù)訓(xùn)練、提高處理準確性。深度學(xué)習(xí)可以提高汽車識別道路、行人、障礙物等的時間效率，并保障識別的正確率。經(jīng)過大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練演練，汽車能夠順利地把收集的圖形、電磁波等大量信息轉(zhuǎn)換為可用數(shù)據(jù)，并使用深度學(xué)習(xí)的算法讓車輛做到無人駕駛。當(dāng)無人駕駛車輛通過雷達等收集數(shù)據(jù)時，首先會預(yù)處理原始訓(xùn)練演練數(shù)據(jù)，比如將相關(guān)時間數(shù)據(jù)換算成為車輛與物體之間的距離;將部分照片信息轉(zhuǎn)換為對行人、路障、交通信號燈的判斷等［6］。2.3人工智能在無人駕駛技術(shù)中的圖像處理（1） 圖像語義分割。語義在語音識別中指的是語音的含義，在圖像領(lǐng)域，語義指的是圖像的內(nèi)容。圖像語義分割是讓計算機根據(jù)圖像的語義來進行分割，如圖2所示，使得計算機能夠分析輸入圖像，輸出像素級語義標記。比如圖2左側(cè)圖片的語義就是一個飛機從空中飛過;分割的意思是從像素的角度分割出圖片中的不同對象，對原圖中的每個像素都進行標記，如圖2中有的標記飛機本身，而有的主要標記飛機所在位置［7］。（2） 目標檢測。目標檢測，也稱為目標提取，是專門對目標幾何和統(tǒng)計特征進行的圖像分割。在過程中，圖像的分割和識別對立統(tǒng)一、合二為一，高度準確性和實時交互性能是它的重要功能參數(shù)標準。特別是在紛亂復(fù)雜的情景下，自動提取和識別多個目標，并能夠?qū)崟r精準處理尤為重要。自動駕駛汽車在上路時，利用此項技術(shù)來探測道路情況，前方是否出現(xiàn)障礙物，根據(jù)目標檢測的結(jié)果再進行相應(yīng)處理，避免事故發(fā)生（見圖3）。（3） 立體視覺匹配。立體視覺匹配是計算機視覺中的一個至關(guān)重要的問題，其目標是從不同的圖像不同的角度匹配到相應(yīng)的視點。立體視覺匹配的另一個難以完全攻克而又必須不斷研究的關(guān)鍵點是：不同的圖像之間存在的匹配歧義，即如何正確選擇它們相互間可能存在的若干相似特征。隨著計算機學(xué)習(xí)計算能力的提高，科學(xué)家們開始嘗試對整個圖像的稠密對應(yīng)關(guān)系進行匹配，并使用更復(fù)雜有效的方法進行計算。自動駕駛不斷研究并提高這樣的技術(shù)，以來應(yīng)對自動駕駛汽車在道路上遇到的突發(fā)情況，機器要模仿人類的大腦在相似圖像中選擇出正確的匹配點，做出突發(fā)事故的正確判斷，及時解決問題。從圖4中可以看到經(jīng)過視覺匹配算法得到的視差圖：臺燈和其他物體之間的相對位在完成立體視覺配后，車輛將結(jié)合超聲波傳感器、攝像機、雷達和激光測距等技術(shù)，使用3D感應(yīng)技術(shù)檢測汽車前方的地形地貌，判斷前方路面情況，根據(jù)地形自動改變汽車設(shè)置和速度。2.4人工智能在車輛無人駕駛信息共享中的應(yīng)用無人駕駛車輛并不是道路上的“信息孤島”，在網(wǎng)絡(luò)信息時代必將通過無線網(wǎng)絡(luò)分享其他車輛提供的交通信息，分享大數(shù)據(jù)中心提供的數(shù)字場景［8］。在保證信息安全的基礎(chǔ)上，通過車輛信息的交換所收集的數(shù)據(jù)是很龐大駁雜的，如果這些數(shù)據(jù)未能得到及時有效的處理和運用，車輛的智能系統(tǒng)將會被迅速淹沒而導(dǎo)致疲軟甚至癱瘓。因此，有必要通過數(shù)據(jù)挖掘、人工智能提取等方式，并考慮信息的時間和空間的關(guān)聯(lián)性，及時有效地過濾掉無用的信息，吸納有效信息［9］。一輛汽車可以把自己的位置、路況實時分享給被信任的其他汽車，以便其他車輛的自動駕駛系統(tǒng)，在收到信息后做出相應(yīng)調(diào)整。;人工智能技術(shù)在車輛無人駕駛中面臨的挑戰(zhàn)3.1自動駕駛汽車發(fā)展的現(xiàn)狀發(fā)展無人駕駛汽車技術(shù)解決的不僅僅是個人出行的有效性，同時在如何更加有效利用社會資源和環(huán)境方面提供了新的可能。20世紀70年代開始，美、英、德等發(fā)達國家就開始進行自動駕駛汽車的研究，并取得了突破性的進展。谷歌早在2009年就開始進行自動駕駛實驗。2017年11月實現(xiàn)了公共道路上的L4級別的自動駕駛（等級分類如圖5）。2018年5月，谷歌在AI技術(shù)的支持下率先宣布自動駕駛汽車商業(yè)化運營，但同時承認了自動駕駛道路漫長，其最主要的原因是自動駕駛技術(shù)還沒有達到L5等級［10］。自動駕駛上路注定與風(fēng)險同在。這種風(fēng)險要么針對車輛駕駛員及乘客，要么針對道路上的行人或車輛。據(jù)報道，2015年，全球首次因黑客入侵駕駛導(dǎo)致克萊斯勒公司召回車輛的事件;2018年3月，美國加州發(fā)生一起特斯拉致命事故，警方懷疑死者是在自動駕駛模式中跌落山崖;相隔不久Uber一輛自動駕駛汽車在美國亞利桑那州發(fā)生了車禍，被稱為全球首例自動駕駛汽車撞死行人事件。長安汽車公司智能化研究院副院長何文表示，從近幾起無人駕駛車輛事故分析，目前汽車制造商夸大了現(xiàn)有功能，無人駕駛技術(shù)尚不成熟，還無法適應(yīng)復(fù)雜多變的路況信息，從而誤導(dǎo)了部分車主［11］。3.2自動駕駛汽車發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)一邊是如火如荼的自動駕駛，一邊是心有余悸的交通事故，高科技化身的自動駕駛無論在車本身安全上，還是在信息安全上，還是在法律法規(guī)的完善上，這些都是需要面臨和共同關(guān)注的隱患難題，因此自動駕駛汽車在市場上廣泛應(yīng)用任重而道遠。（1）技術(shù)領(lǐng)域難關(guān)重重。雖然人工智能技術(shù)的發(fā)展必將日趨成熟，但作為上路行駛的智能汽車在某些方面仍舊存在一些技術(shù)問題需要解決，例如，如何分辨、區(qū)分不同路標存在難度，如施工路段、臨時限行、內(nèi)部道路等仍顯得無能為力。在行為決策方面，對于路上飄起的樹葉、紙屑、塑料袋等非必要環(huán)境會不會進行誤報，而引起緊急剎車呢？對于臨時限行、交警指揮、突發(fā)情況等突發(fā)路況信息，如何進行采集、識別與規(guī)劃？如何確保復(fù)雜環(huán)境下對交通環(huán)境感知無盲區(qū)和決策最優(yōu)化，這些都是需要解決的技術(shù)難題［12］。同樣，自動駕駛的判斷、數(shù)據(jù)，需要依賴于高帶寬的網(wǎng)絡(luò)，5G網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模商用仍需時日，這也是自動駕駛?cè)杂幸欢伍L路要走的原因。（2）安全領(lǐng)域備受關(guān)注。人工智能的車輛無人駕駛技術(shù)是以互聯(lián)網(wǎng)為載體進行工作的。它必須借助于互聯(lián)網(wǎng)實時更新交通狀況、上傳和接收數(shù)據(jù)，這也決定了AI技術(shù)和無人駕駛車輛對互聯(lián)網(wǎng)的依賴程度越來越高。但是，分析當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)狀況卻并不安全，網(wǎng)絡(luò)攻擊事件屢屢發(fā)生，如果無人駕駛車輛在技術(shù)上被黑客攻擊或被別有用心者利用時，系統(tǒng)反應(yīng)的延遲甚至疲軟崩潰都有可能造成重大的安全隱患，這是它將成為危害社會和公民的最直接有效的工具［13］。（3） 政策領(lǐng)域空白較多。雖然無人駕駛車輛反復(fù)被測試并逐步被人們所認可中，但對于無人駕駛車輛及其相關(guān)的一系列配套，在法律層面卻仍沒有明確的規(guī)定。因此法律方面將給人工智能背景下的自動駕駛汽車發(fā)展帶來挑戰(zhàn)［14］。一是需要立法來進一步統(tǒng)一道路交通要素的設(shè)計，來為自動駕駛汽車對復(fù)雜多變路況的有效識別降低難度;二是需要立法來逐步改造現(xiàn)有交通基礎(chǔ)設(shè)施，以便于自動駕駛汽車及時準確獲取交通基礎(chǔ)設(shè)施信息;三是需要進一步完善法律法規(guī)，對自動駕駛汽車進行約束，重點商議解決自動駕駛汽車與有人駕駛汽車在發(fā)生交通事故時責(zé)任歸屬及保險賠付等問題。（4） 倫理領(lǐng)域矛盾突出。每次科技的應(yīng)用都會給傳統(tǒng)道德帶來挑戰(zhàn)，人工智能在自動駕駛中的應(yīng)用也讓人們陷入道德判斷的困境中。如當(dāng)智能汽車躲避突發(fā)情況剎車失靈時，是撞向動物還是行人？是撞向行人確保駕乘者安全還是撞向建筑物確保行人安全？自動駕駛汽車的到來，讓人們不得不面對這樣的倫理沖突的困境，并且不得不做出抉擇［15］。;結(jié)語自動駕駛技術(shù)得益于人工智能技術(shù)的應(yīng)用及推廣，其實現(xiàn)可為人類出行提供巨大幫助，甚至能使汽車的適用人群年齡范圍更加廣泛。當(dāng)前無人駕駛技術(shù)并未完全成熟，要走向真正的產(chǎn)業(yè)化、商業(yè)化，在人工智能技術(shù)的運用上還需要做更多的努力，但無人駕駛汽車必將加速邁向?qū)嵱没痛蟊娀倪M程。參考文獻［1］ 艾瑞咨詢.2018年中國人工智能行業(yè)研究報告［EB/OL］.https：//.［2］ 清華大學(xué)科技大數(shù)據(jù)研究中心，知識智能聯(lián)合研究中心.人【與自動駕駛汽車研究報告［EB/OL］.http：///r//p-2124834884.html.［3］ 馬浩然.人工智能技術(shù)在無人駕駛汽車領(lǐng)域的應(yīng)用分析［J］.通訊世界，2018（9）：230-231.［4］胡博瀚.車輛自動駕駛中人工智能的應(yīng)用實踐微探［J］.科技傳播，2017（3）：80-81.林昊威.基于深度學(xué)習(xí)的智能控制研究[D].吉林大學(xué)，2018.張莉蕓.人工智能技術(shù)在無人駕駛車中的應(yīng)用[J].信息與電腦，2018（5）：127-128，131.余阿東，陳睿煒.汽車自動駕駛技術(shù)研究[J].汽車實用技術(shù)，2017（2）：124-125.張玉金.人工智能背景下無人駕駛技術(shù)的研究與展望[J].數(shù)字通信世