人工智能在汽车自动驾驶中的应用

摘要：近年来，人工智能的热潮席卷全球，自动驾驶作为人工智能的标志性应用之一，毫无疑问将会带来巨大的社会效益。将人工智能技术应用于汽车行业实现汽车的自动驾驶，通过人工智能实现汽车全面即时的环境感知、综合准确的规划决策和精确高效的车辆控制，促进道路交通安全的进一步提升和汽车功能的有效升级，是现代汽车行业发展的重要方向。本文在简要描述自动驾驶的意义和水平、挑战和未来前景的基础上，对人工智能的应用进行了详细分析，为自动驾驶汽车的发展监测奠定了坚实的基础。

关键词：人工智能；汽车自动驾驶；应用 引言

自动驾驶仪与人工智能相结合是汽车发展和传统驾驶技术的重要指标。人工智能已集成到自动驾驶系统中，提高了车辆的自动化程度，增加了检测控制系统的数量，并通过有效的控制面板引导了车辆的自动化。尤其是感觉系统准确地识别道路交通的潜在障碍，并发出预警以确保交通安全。人工智能与自动驾驶仪相结合也处于许多研究阶段，需要不断改进人工智能，以推动自动汽车的发展。

1人工智能技术概述

人工智能技术简称AI，是一门综合性极强的技术，其主要用于开发模拟和延伸人的智能的理论、方法和相关技术。人工智能技术以计算机学科为基础，对多学科技术进行了交叉融合。可以将其分为智能和人工两个部分，即智能化和对人工的替代。然而现阶段相关学者对人工智能的含义产生了较大的分歧，这是因为“智能”中所涉及的领域较多，其中最为主要的便是如何理解“智能”中所体现的思想以及思维。人工的概念则没有太多争议，即业内对人工智能技术研究的最终目的就是替代人工。人工智能技术的整体发展时间较为漫长，且在不断的发展过程中逐步得到优化和完善。在新时代背景下，随着互联网技术和现代信息技术的进步，人工智能技术的发展也在加快。将其应用在一些领域已经能够代替人类

开展一些较为简单的工作。在未来发展中，人工智能技术有望更多地替代人工操作，从而全面实现生产作业的高效化。

2自动驾驶的技术现状

人工智能的发展近年来进展良好，已应用于许多行业。人工智能今天已被用于汽车工业。此外，我们在2016年对自主汽车进行了测试，并取得了一些成果。汽车、环保意识、规划决策等与复杂信息的物理和合成系统紧密集成，无需手动执行。该系统主要由检测系统、决策系统和执行子系统组成，采用环境控制、控制、决策和V2X通信等关键技术。绿色智能系统主要利用自动传感传感器和5g网络环境来提供信息，如保持车辆状态、交通环境等，从而通过将信息整合到汽车坐标系中来支持决策和自动时刻表规划。决策规划技术主要基于环境检测系统中的信息，提供路线选择、交通预测、决策、动作规划、反馈控制等功能。运行时控制主要采用反馈运行的输出控制指令来控制车辆的转速、制动和汽油。V2X通信技术使车辆能够与外界互动，并为环保意识和决策提供优质服务。

3人工智能在汽车自动驾驶领域的应用 3.1环境感知

在汽车驾驶中，驾驶员需要对路况信息、道路方向、行人车辆、交通标注等信息进行全面注意，既考验驾驶员的驾驶注意力、观察力和操控能力，也需要驾驶员具有一定的快速反应能力和复杂路况信息处理能力。由于驾驶员难以保障驾驶中的精神全面集中和正确判断，导致交通事故屡见不鲜，成为了主要的人身安全威胁。汽车自动驾驶能够通过人工智能的环境感知功能，对驾驶环境进行全面、高效、无死角、无时差的环境感知，并提供更加正确、精确、安全的驾驶轨迹预测和建议，是提升驾驶安全的有效手段。通过人工智能中的计算机视觉技术，利用传感器、激光雷达、摄像头、定位技术等对交通灯、交通标志、车道线、动态物体、车道轨迹、汽车定位等进行即时的检测、识别和跟踪，进行基于深度学习技术的高质量图像处理和识别，通过线性回归算法、支持向量机算法、人工神经网络算法等进行算法支持和数据分析，共同实现对运动物体轨迹的有效预测，实

现对汽车驾驶环境的自动、全面感知，为汽车自动驾驶提供无死角的“眼睛”，是人工智能在汽车自动驾驶环境感知中的重要应用。

3.2规划决策

行车路径规划和驾驶行为决策是汽车自动驾驶中的重要环节，通过大量的环境交互数据进行规划决策的深度、增强学习，实现对行车路径规划和驾驶行为决策的最优设计和即时提供，是人工智能在自动驾驶中的重要应用领域。在汽车驾驶中，对行车路径的规划主要是通过汽车导航和驾驶员的自主分析实现的，智能导航系统是汽车驾驶中人工智能技术的重要应用领域，也是自动驾驶技术中的重要组成部分，强化导航的智能化发展，通过对道路状况、汽车状况、行车需求等进行环境预设，实现数据提供，在增强学习和深度学习的算法下进行智能导航系统的分析能力和规划能力的提升，是为自动驾驶提供最优路径规划的重要手段；另外对驾驶行为的决策，人工智能在自动驾驶中能够提供更加正确的驾驶行为决策，帮助汽车在复杂情况下实现安全、精确驾驶，同样，也需要大量的复杂环境下的驾驶行为数据提供，保障人工智能的学习质量。当前汽车自动驾驶在复杂环境下的规划决策还难以做到即时、高效的处理，需要加入搜索算法，为增强、深度学习算法提供针对性的复杂环境下的规划策略搜索，保障规划决策的正确性。

3.3规划决策

行车路径规划和驾驶行为决策是汽车自动驾驶中的重要环节，通过大量的环境交互数据进行规划决策的深度、增强学习，实现对行车路径规划和驾驶行为决策的最优设计和即时提供，是人工智能在自动驾驶中的重要应用领域。在汽车驾驶中，对行车路径的规划主要是通过汽车导航和驾驶员的自主分析实现的，智能导航系统是汽车驾驶中人工智能技术的重要应用领域，也是自动驾驶技术中的重要组成部分，强化导航的智能化发展，通过对道路状况、汽车状况、行车需求等进行环境预设，实现数据提供，在增强学习和深度学习的算法下进行智能导航系统的分析能力和规划能力的提升，是为自动驾驶提供最优路径规划的重要手段；另外对驾驶行为的决策，人工智能在自动驾驶中能够提供更加正确的驾驶行为决策，帮助汽车在复杂情况下实现安全、精确驾驶，同样，也需要大量的复杂环境下的驾驶行为数据提供，保障人工智能的学习质量。当前汽车自动驾驶在复杂环

境下的规划决策还难以做到即时、高效的处理，需要加入搜索算法，为增强、深度学习算法提供针对性的复杂环境下的规划策略搜索，保障规划决策的正确性。从而实现对汽车的自动控制。自动驾驶车辆控制不仅仅是对于汽车驾驶路径的有效控制，还包括对汽车能耗、行车效率、舒适度和安全性的有效控制，是针对汽车整体的全面控制，以及对多车辆、车队的整体协调控制，是保障自动驾驶汽车节能性、安全性、功能性提升的重要环节。

结束语

总之，自动驾驶系统与人工智能相结合，将进一步支持自主汽车的智能发展，从而决定汽车系统的方向。发展和应用现代互补驾驶系统，加快汽车产业发展，提高汽车产业竞争力，为汽车产业的真正智能发展创造条件。

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