人工智能技术在自动驾驶的应用案例.docx
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1、人工智能技术在自动驾驶的应用一、概要1.1案例背景随着技术的快速开展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入群众的视野, 人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为 人工智能技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用,自动驾驶近几年在世界范围 内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计 算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作,让电脑可以在没有任何人类主动 的操作下,自动平安地操作机动车辆。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的 开展方向。二、案例过程分析2现阶段自动驾驶的情况自动驾驶等级自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位
2、系统 协同合作,它是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的 综合系统,它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自 动控制等技术,是典型的高新技术综合体。这种汽车能和人一样会“思考”、“判断”、“行走”,让电脑可以在 没有任何人类主动的操作下,自动平安地操作机动车辆。按照SAE (美国汽车 工程师协会)的分级,共分为:驾驶员辅助(L1)、局部自动驾驶(L2)、有条件 自动驾驶(L3)、高度自动驾驶(L4)、完全自动驾驶五个层级(L5)。第一阶段(L1):驾驶员辅助目的是为驾驶者提供协助,包括提供重要或有 益的驾驶相关信息,以及在形势开始变得危急的时候发出明确而简洁
3、的警告。 现阶段大局部ADAS主动平安辅助系统,让车辆能够实现感知和干预操作。例如 防抱死制动系统(ABS)、电子稳定性控制(ESC)、车道偏离警告系统、正面 碰撞警告系统、盲点信息系统等等,此时车辆是能够通过摄像头、雷达传感器 获知周围交通状况,进而做出警示和干预。第二阶段(L2):局部自动驾驶车辆通过摄像头、雷达传感器、激光传感器 等等设备获取道路以及周边交通信息,车辆会自行对方向盘和加减速中的多项 操作提供驾驶支援,在驾驶者收到警告却未能及时采取相应行动时能够自动进 行干预,其他操作交由驾驶员,实现人机共驾,但车辆不允许驾驶员的双手脱 离方向盘。例如自适应巡航控制(ACC)、车道保持辅助
4、系统(LKA)、自动紧 急制动(AEB)系统、车道偏离预警(LDW)等。第三阶段(L3):有条件自动驾驶由自动驾驶系统完成驾驶操作,根据路况 条件所限,必要时发出系统请求,必须交由驾驶员驾驶。第四阶段(L4):高度自动驾驶由自动驾驶系统完成所有驾驶操作,根据系 统请求,驾驶员可以不接管车辆。车辆已经可以完成自动驾驶,一旦出现自动 驾驶系统无法招架的情形,车辆也可以自行调整完成自动驾驶,驾驶员不需要 干涉。第五阶段(L5):完全自动驾驶自动驾驶的理想形态,乘客只需提供目的 地,无论任何路况,任何天气,车辆均能够实现自动驾驶。这种自动化水平允 许乘客从事计算机工作、休息和睡眠以及其他娱乐等活动,在
5、任何时候都不需 要对车辆进行监控。1.1.1 当前自动驾驶技术概况目前L2级别自动驾驶技术已经非常普及,其已能具备自适应巡航系 统、车道保持系统、自动刹车辅助系统等功能,车辆的各种辅助驾驶 系统确实让我们开车轻松了不少,特别是L2级别智能驾驶已经给我们 带来很大便利性。而L3目前因为法规的限制只在AUDI A8的Traffic Pilot功能中 出现过很短的一段时间。因为这个功能对驾驶环境要求非常严苛,比 如必须是封闭的单向车道,车速必须很低,比方必须是堵车的情况, 这些条件将L3级别自动驾驶功能的风险降低到很低的水平。至于L4 级别自动驾驶虽然奔驰在某些特定的停车场的自动寻址泊车功能到达 L
6、4级,用户只要在特定的停车场下车,之后车辆会自动寻找车位并泊 入,全程无需用户参与,但这个共能也是需要提前在停车场安置众多 传感器协助实现的,实用性并不高。目前由特斯拉首推,国产造车新势力纷纷跟进的自动辅助导航驾驶 (NOA, Navigate on Autopilot)技术,使得L2级别辅助驾驶功能迈上新台 阶。其最典型的特征就是高速高架上,自动调节车速、自动变道超车、自动进 出匝道。也就是说,当你从北京四环切换到京藏高速,可以自动实现。这意味 着,对于很多人来说,平时上下班的大局部时间,都可以实现自动驾驶。自动 辅助导航驾驶本质意思是把“导航”和“辅助驾驶”结合。在原来L2辅助驾驶 的基础
7、上(如车道线保持、自动跟车),加上车机的导航信息(如百度高精地 图),自动变道,实现从A点到B点的自动驾驶。这和人脑一样,人开车时, 一边看百度地图,一边看路上的车道线和车辆,两者结合,就能驾驶汽车,控 制方向盘、油门和刹车。可以说驾驶员的高速高架的驾驶时间占比越大。越能 在N0A是自动驾驶中受益。2.2 实现自动驾驶所要解决的问题技术方面技术方面的问题是自动驾驶汽车所遇到的一个主要问题。不管是何种程度的 自动驾驶,感知都是必不可少的步骤,只有通过感知车辆行驶过程中其周围的路 况环境,才能在此基础上做出相应的路径规划和驾驶行为决策。目前,感知所用 的传感器各有优缺点,很难找到一种能够适应各种环
8、境的传感器器件。例如,激 光雷达对雨雾的穿透能力受到限制,对黑颜色的汽车反射率有限;毫米波雷达对 动物体的反射不敏感;超声波雷达的感知距离与频率受限;摄像头本身靠可见光 成像,在雨雾天、黑夜的情况下其灵敏度会有所下降除此之外,如何提高汽车的视觉能力也是当前自动驾驶汽车中所面临的一个 难点,自动驾驶汽车不仅需要识别周边的其他车辆,还必须能够在各种环境下能 够检测周围的车道、行人、交通标志等一系列相关因素,而当处于雨雪天等恶劣 的环境中时,自动驾驶汽车可能无法精确识别周围环境中的相关因素,难以进行 判断和决策。此外,复杂的路况问题也是自动驾驶汽车所需要考虑和解决的另一 个难题,不同国家的路况,甚至
9、一个国家的不同城市,不同地区的道路状况会存 在一定程度的差异,以更好的技术手段应对不同的道路状况,并且解决相应的问 题,是未来自动驾驶汽车所面临的任务之一。2.2.1 认知困境自动驾驶汽车作为一项新技术新产品,在逐步形成新市场的过程中,政府、 市场以及消费者的认知程度至关重要。消费者对于自动驾驶汽车的理解及接受程 度是一个无法回避的问题。据美国相关研究机构调查,75%的驾驶者对于自动驾 驶汽车保持谨慎的态度,其中一局部甚至持怀疑态度。而在国内,由于自动驾驶 汽车起步较晚,大多数人对于自动驾驶的理解只是简单了解而已,对于消费者而 言,自动驾驶平安性的问题是其最为关注的问题,一些负面消息可能使其望
10、而却 步。近年来,随着特斯拉、Uber、福特等主要车企相继出现自动驾驶汽车发生事 故,导致驾驶人员伤亡事件,有关自动驾驶汽车平安问题引起越来越多的广泛讨 论。2.2.2 伦理和法律困境:关于自动驾驶,有许多伦理和法律困境尚未解决。当路况发生意外的时候, 自动驾驶汽车做出的判断,是否应该优先保护车主,还是要为了保护装满孩子的 校车,而牺牲掉自己和车主;当自动驾驶出现车祸的时候,是车主负责还是造车 厂负责?相关领域的法律还未成熟。这些伦理困境和法律困境无限延长着无人机 驾驶汽车大规模普及进程。总的来说,虽然目前自动驾驶汽车在技术、认知、成 本以及法律法规方面还面临着诸多困难和问题,产业化也遇到了瓶
11、颈,但是实质 上自动驾驶汽车是建立在传统汽车平安技术和智能化技术逐步升级的基础之上, 对于交通系统的平安性和通行效率有较高的保障,并且在一定程度上代表了未来 智能驾驶的开展方向,因此,其前景为许多企业所看好。2.3 自动驾驶所采用人工智能技术人工智能在自动驾驶定位技术中的应用定位技术是自动驾驶车辆行驶的基础。目前常用的技术包括线导航、磁导 航、无线导航、视觉导航、导航、激光导航等。其中磁导航是目前最成熟可靠 的方案,现有大多数应用均采用这种导航技术。磁导航技术通过在车道上埋设磁 性标志来给车辆提供车道的边界信息,磁性材料具有好的环境适应性,它对雨天, 冰雪覆盖,光照缺乏甚至无光照的情况都可适应
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