引言

人工智能引領(lǐng)現(xiàn)代，智能AI賦能未來。它在當(dāng)今社會和科技領(lǐng)域中具有重要性。
本文將著重探討人工智能對自動駕駛技術(shù)的深度賦能和應(yīng)用場景等。

1??什么是自動駕駛與AI算法

有時我們乘坐網(wǎng)約車的時候，能打到無人駕駛汽車，全程均為AI語音播報：

自動駕駛是指通過使用 各種傳感器 、計算機(jī)視覺 、深度學(xué)習(xí) 等技術(shù)，使得車輛自主進(jìn)行導(dǎo)航、感知環(huán)境、做出決策并安全地行駛

它的目標(biāo)是提高道路交通的效率、改善駕乘體驗，并為出行提供便捷的解決方案。

那什么是AI算法呢？兩者之間的關(guān)系又是什么？

AI算法就像是人工智能的 “大腦”，它是一系列的計算方法，用來處理輸入的數(shù)據(jù)并產(chǎn)生輸出結(jié)果。可以把它想象成解決問題的數(shù)學(xué)和邏輯方法。

在自動駕駛技術(shù)中，AI算法起到了至關(guān)重要的作用。

例如，計算機(jī)視覺算法 用于解析車輛攝像頭捕捉到的圖像，識別和跟蹤道路、車輛、行人等物體。

目標(biāo)檢測算法 可以幫助自動駕駛汽車準(zhǔn)確地識別和定位周圍的障礙物，并采取相應(yīng)的避讓動作。

因此，AI算法是自動駕駛技術(shù)中的核心組成部分 ，通過對感知、理解和決策過程的優(yōu)化，實現(xiàn)了自動駕駛汽車的安全高效駕駛。

可以說，沒有AI算法，就沒有自動駕駛。

2??關(guān)鍵AI技術(shù)在自動駕駛中的應(yīng)用

人工智能引領(lǐng)現(xiàn)代，智能AI賦能未來。

接下來，我們將詳細(xì)介紹人工智能技術(shù)中 自然語言處理、計算機(jī)視覺、深度學(xué)習(xí) 、機(jī)器學(xué)習(xí) 等關(guān)鍵技術(shù)在自動駕駛系統(tǒng)中的應(yīng)用。

1.機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)在車輛感知領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括物體檢測與識別 。通過提供標(biāo)注好的圖像數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以學(xué)習(xí)到各種物體的特征，并準(zhǔn)確地將它們區(qū)分開來。

在自動駕駛汽車上，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)幫助車輛識別行人、路障、斑馬線等，實現(xiàn)自動化減速等行為。

同時，機(jī)器學(xué)習(xí)可用于訓(xùn)練模型來進(jìn)行決策和規(guī)劃 ，例如在復(fù)雜交通場景下選擇最佳的行駛路線和速度。 通過對歷史駕駛數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，模型能夠預(yù)測可能的道路狀況和其他車輛的行為，并做出最優(yōu)決策。

2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

自動駕駛技術(shù)中，使用到了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 和 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。它們主要用于處理序列數(shù)據(jù)，如車輛傳感器的時間序列數(shù)據(jù)。
通過對過去和當(dāng)前的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和預(yù)測，可以實現(xiàn)路徑規(guī)劃和決策。

同時，它們也可用于物體識別 ，如圖為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對路牌識別的應(yīng)用：

3.自然語言處理

自然語言處理是人工智能領(lǐng)域的一個重要子領(lǐng)域，旨在 使計算機(jī)能夠理解和處理人類的自然語言。

通俗來說，自然語言處理就是讓計算機(jī)懂得人類語言，并與人類進(jìn)行交互。

它可以讓我們與自動駕駛汽車進(jìn)行交互。我們說話之后，語音輸入將被轉(zhuǎn)化為文本，從而讓車輛執(zhí)行相應(yīng)的操作。

如圖為一種基于自然語言處理的問答流程：

同時，基于自然語言處理構(gòu)建的智能助手可以根據(jù)情境提供相應(yīng)的建議。例如提供 交通狀況、路線導(dǎo)航、天氣情況等信息。

像我們?nèi)粘Ｊ褂玫?Siri、小布、小愛同學(xué)，都是應(yīng)用自然語言處理技術(shù)的新一代AI模型。

自然語言處理還可以用于處理接收到的消息，例如郵件或媒體消息。它可以幫助車輛分類重要的消息，并將關(guān)鍵信息傳達(dá)給我們。

4.深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)在圖像處理方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。通過深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），可以提取圖像中的特征，例如 邊緣、紋理 和 顏色等，幫助自動駕駛系統(tǒng)感知周圍環(huán)境。

我們具體來講一講卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理：

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要分為三個層一個數(shù)：卷積層、池化層、激活函數(shù)、全連接層。

卷積層使用一組可學(xué)習(xí)的過濾器在輸入數(shù)據(jù)上滑動，計算它們與輸入數(shù)據(jù)的卷積結(jié)果，因此來提取輸入數(shù)據(jù)中的局部特征。

卷積層之后為池化層。池化層通過減小特征圖的尺寸，同時保留重要的特征信息。

在卷積層和池化層之間，我們應(yīng)用激活函數(shù)來引入非線性。它可以將卷積層輸出的線性特征映射到非線性空間中，從而增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力。

在全連接層中，特征圖被展平成向量，并與權(quán)重矩陣相乘，得到最終的輸出結(jié)果。全連接層可以將低級的局部特征組合成更高級的抽象特征，用于分類或回歸等任務(wù)。

看不懂？沒事，我舉個例子你就懂了：

在自動駕駛汽車中，攝像頭通常用于感知環(huán)境并捕捉道路圖像。

通過卷積操作，CNN可以檢測道路的邊緣、車輛、行人等。

接下來，在池化層中，CNN通過減小尺寸來保留重要的特征信息。比如，在道路的某個位置可能存在多個車輛，池化操作可以將這些信息合并，減少冗余。

然后，在激活函數(shù)的作用下，CNN將線性特征映射到非線性空間。這有助于程序更好地理解圖像中的復(fù)雜模式和特征。例如，行人的微小細(xì)節(jié)和變化均被捕獲。

最后，全連接層將提取的特征進(jìn)行組合和分類。例如，它可用于判斷圖像中是否存在行人、車輛，并輸出相應(yīng)的決策結(jié)果。

如圖為CNN在自動轉(zhuǎn)向上的應(yīng)用：

綜上，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠有效地提取輸入數(shù)據(jù)的特征，并應(yīng)用于圖像分類、目標(biāo)檢測 等計算機(jī)視覺任務(wù)。

5.AI算法

接下來，我們細(xì)致講一下自動駕駛中的軌跡規(guī)劃算法。它基于感知到的環(huán)境信息，通過路徑搜索來生成適當(dāng)?shù)男旭偮窂健?/p>

最常見的是Dijkstra算法，舉個例子介紹一下它：

假設(shè)我們有一幅道路網(wǎng)絡(luò)圖，其中每個節(jié)點代表一個道路交叉口，每條邊代表兩個節(jié)點之間的道路段。每條邊都有相應(yīng)的權(quán)重，表示從一個節(jié)點到另一個節(jié)點的行駛代價，如距離、交通擁堵情況等。

現(xiàn)在，無人汽車從起點A出發(fā)，需要到達(dá)終點B。我們希望找到一條從起點到終點的最短路徑，即經(jīng)過的邊的權(quán)重之和最小。

Dijkstra算法的基本步驟如下：

將A加入到一個待處理節(jié)點集合中，并設(shè)置A的初始距離為0，其他節(jié)點的初始距離為無窮大。

從待處理節(jié)點集合中選擇距離最小的節(jié)點作為當(dāng)前節(jié)點，然后，對當(dāng)前節(jié)點的所有相鄰節(jié)點進(jìn)行松弛操作。

計算通過當(dāng)前節(jié)點到達(dá)該相鄰節(jié)點的距離。如果通過當(dāng)前節(jié)點到達(dá)相鄰節(jié)點的距離小于該相鄰節(jié)點當(dāng)前的距離，則更新相鄰節(jié)點的距離。

重復(fù)步驟2和步驟3，直到找到終點B。
因此，最短的路徑為A->E->B，權(quán)重為7.9

對于大規(guī)模的道路網(wǎng)絡(luò)圖，需要使用優(yōu)化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法來加速Dijkstra算法的執(zhí)行過程。

3??總結(jié)

AI的發(fā)展和成熟為自動駕駛技術(shù)帶來了巨大的推動力。

它的加持發(fā)展將進(jìn)一步釋放自動駕駛技術(shù)的活力，為我們創(chuàng)造更美好的出行體驗。

文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-764556.html

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