人工智能应用自动驾驶（人工智能在自动驾驶的应用及其影响）
本篇文章给大家谈谈人工智能应用自动驾驶，以及人工智能在自动驾驶的应用及其影响对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、AI数据对自动驾驶的意义是什么？
- 2、人工智能在交通领域有哪些应用
- 3、人工智能对自动驾驶的作用是什么
- 4、自动驾驶是人工智能的应用吗
- 5、汽车自动驾驶有没有使用人工智能技术
- 6、生活中的人工智能之无人驾驶
AI数据对自动驾驶的意义是什么？
在自动驾驶的过程中，汽车本身需要具备感知、策划、决策、控制等一些列能力，而数据则是培养自动驾驶AI能力的重要因素，数据标注存在的意义是让机器理解并认识世界。与其他人工智能应用场景相比，智能驾驶的落地场景相对复杂，想要让汽车本身的算法做到处理更多、更复杂的场景，背后就需要有海量的真实道路场景数据做支撑。
为解决自动驾驶技术场景化落地的AI数据问题，国内AI数据服务头部企业云测数据，通过提供一站式场景化的AI数据解决方案，来满足自动驾驶领域高标准的数据需求。在为智能驾驶相关企业提供大规模感知数据的能力同时，可大幅提升数据标注效率，降低AI模型训练成本，极大地加速智能驾驶相关应用的落地迭代周期，节省大量研发时间和成本。
人工智能在交通领域有哪些应用
人工智能自动驾驶在交通领域的应用。
自动驾驶目前在智能交通领域被认为是最具潜力的应用方向之一，近年来受到资本的青睐。
说到人工智能在交通领域的应用，大家首先想到的并不是识别车牌，而是自动驾驶。在交通领域自动驾驶确实是将人工智能运用最彻底的一个方面。自动驾驶涉及环境感知、智能决策和规划、智能控制等多门学科，其中人工智能、云计算等是限制无人驾驶发展的关键技术和瓶颈技术。
虽然当前自动驾驶技术发展日新月异，但具体产业化应用未真正启动，有赖于人工智能、云计算等技术的发展。自动驾驶大规模的商业化应用仍需要相当长的一段时间，未来最快让普通人真实体验自动驾驶技术的方式，很可能是通过出行服务平台提供混合派单。
在路况相对简单的条件下，平台通过分析评估可能会派出配有安全驾驶员的自动驾驶车辆；而大多数复杂路况订单仍要派给专业的驾驶员。自动驾驶可以在特定场景下提供运力补充，填补供需不足。
人工智能AI在国内交通领域中的应用。
人工智能(AI)是指机器执行人类能够轻松完成的感知、推理、学习和解决问题等认知功能的能力。过去20年以来，由于互联网产生的海量数据的可用性，人工智能在全球范围内获得了关注。
最近，使用高级算法处理这些数据给政府和企业带来了巨大的好处。物联网、机器人过程自动化、计算机视觉、自然语言处理等各种技术支持的机器学习算法的强劲增长，使人工智能的增长成为可能。本文是将交通运输业的各种问题分类为智能交通系统的汇编。
考虑的一些子系统与智能交通系统的交通管理、公共交通、安全管理、制造和物流相关，人工智能的好处被投入使用。这项研究涉及交通运输业的特定领域，以及可能使用人工智能解决的相关问题。该方法涉及根据从各种来源获得的国别数据进行二次研究。此外，全球各国都在讨论解决交通行业问题的人工智能解决方案。
人工智能对自动驾驶的作用是什么
【太平洋汽车网】人工智能和感知技术可以提供更安全、更具确定性的行为，从而带来燃油效率、舒适性和便利性等优势。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，自动安全地操作机动车辆。
本系列包括两篇文章，介绍无人驾驶汽车得以实现的AI应用，展示其挑战与成就，另外还探讨了与传统软件相比AI的本质，并在第二篇文章中进一步讨论了在自动驾驶领域开发、测试和部署AI技术的特定挑战。
1.自动驾驶车辆中的AI分析自动驾驶车是汽车工业中增长最快的领域，而人工智能则是自动驾驶车中最重要和最复杂的组成部分。图1所示为典型的自动驾驶车构成。
自动驾驶车辆对传送实时数据的传感器数量，以及对数据进行智能处理的需求可能会非常庞大。而AI被用于现代汽车的中央单元以及多个电子控制单元（ECU）中。
由于AI已在机器人等众多领域中得到应用，它自然成为自动驾驶的首选技术。人工智能和感知技术可以提供更安全、更具确定性的行为，从而带来燃油效率、舒适性和便利性等优势。
开发如自动驾驶车这样复杂的AI系统面临的挑战很多。AI必须与众多传感器交互，并实时使用数据。许多AI算法的计算量都很大，因此很难与内存和速度受限的CPU一起使用。现代车辆是一种实时系统，必须在时域中产生确定性结果，这关系到驾驶车辆的安全性。诸如此类的复杂分布式系统需要大量内部通信，而这些内部通信容易带来延迟，从而干扰AI算法做出决策。另外，汽车中运行的软件还存在功耗问题。越密集的AI算法消耗功率也越多，尤其对只依赖电池充电的电动车而言，这是一个很大的问题。
在自动驾驶车中，AI用于完成多项重要任务。其主要任务之
一是路径规划，即车辆的导航系统。AI的另一项重要任务是与传感系统交互，并解释来自传感器的数据。
显然，提供一套完整的解决方案来取代方向盘后面的驾驶员是一项艰巨的任务。因此，制造商们开始将问题划分为更小的部分，并逐个解决，以便通过小幅进步最终实现完全的自动驾驶。
（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）
自动驾驶是人工智能的应用吗
【太平洋汽车网】自动驾驶是人工智能的应用，自动驾驶系统作为代替人类驾驶的解决方案，其设计思路和解决方法背后都蕴含了很多对人类驾驶习惯和行为的理解。
_自动驾驶是通过自动驾驶系统，部分或完全的代替人类驾驶员，安全地驾驶汽车。汽车自动驾驶系统是一个涵盖了多个功能模块和多种技术的复杂软硬件结合的系统。在机器学习、大数据和人工智能技术大规模崛起之前，自动驾驶系统和其他的机器人系统类似，整体解决方案基本依赖于传统的优化技术。
随着人工智能和机器学习在计算机视觉、自然语言处理以及智能决策领域获得重大突破，学术和工业界也逐步开始在无人车系统的各个模块中进行基于人工智能和机器学习的探索［4-6］，目前已取得部分成果。而自动驾驶系统作为代替人类驾驶的解决方案，其设计思路和解决方法背后都蕴含了很多对人类驾驶习惯和行为的理解。现在，自动驾驶已经成为人工智能最具前景的应用之一。
自动驾驶硬件系统架构_自动驾驶系统一般是在传统汽车上进行加装来构建整个系统。
感知模块_无人车的感知模块非常完备，是传统车辆所没有的。这部分主要代替有人驾驶汽车的驾驶员的眼睛和“车感”。通常由摄像头、激光雷达、毫米波雷达和GNSS/IMU组成。_摄像头主要用于获取图像信息，用于识别行人、车、树、红绿灯、信号牌，进行定位等。
_激光雷达用于获取激光扫描反射数据，用于识别行人、车、树等障碍物，进行定位等。
（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）
汽车自动驾驶有没有使用人工智能技术
【太平洋汽车网】汽车自动驾驶有使用人工智能技术，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，自动安全地操作机动车辆。
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，自动安全地操作机动车辆。人工智能的定义可以分为两部分，即人工和智能。
人工比较好理解，有时会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，人工系统就是通常意义下的人工系统。多年来，技术的进步使得交通运输变得更加便利。
像物联网应用这样的汽车技术已经改变了驾驶体验。这方面的主要成就之一就是自动驾驶汽车，因此对自动驾驶汽车感到兴奋是再正常不过的。然而，也必须仔细评估使用这些车辆的利与弊。
1、无差错驾驶自动驾驶汽车内的车载计算机系统可以在几秒钟内进行了无数次计算。该系统背后的技术复杂而高效。车载计算机会告诉当前的速度，附近汽车的活动，甚至离物体有多远。换言之，计算机的精度导致无差错驾驶。
2、增强道路安全大多数交通事故是人为失误造成的。自动驾驶汽车将人为因素排除在外，大大减少了交通事故。事实上，谷歌的自动驾驶汽车已经行驶了超过7万英里的无事故里程。汽车内部的现代传感器技术使汽车能够精确扫描周围环境，进而可以显著改善道路安全。
3、对环境更有利自动驾驶汽车好的一台方面是不依赖任何一种有害的化石燃料，相反，这些汽车使用电做为主要能源。因此，这些汽车更环保，维护成本也很低。此外，自动驾驶汽车消耗更少的电池电量，产生零排放，从而有助于减少空气污染。
4、昂贵自动驾驶汽车它们非常昂贵，用于制造这些汽车的复杂技术成本高得令人难以置信。目前，无人驾驶汽车是普通用户无法企及的。然而，最终制造这些汽车的技术也会越来越便宜。
5、技术故障的风险汽车在使用一段时间后，很有可能在编程过程中出现故障。这些小故障或漏洞在手机和电脑中可能不是很大的问题，然而，驾驶自动驾驶汽车时出现故障可能会导致危险事故。
（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）
生活中的人工智能之无人驾驶
姓名：陈心语 学号：21009102266 书院：海棠1号书院
转自： 人工智能在自动驾驶技术中的应用 - 云+社区 - 腾讯云 (tencent.com)
【嵌牛导读】本文介绍了人工智能在无人驾驶方面的应用。
【嵌牛鼻子】人工智能运用于无人驾驶。
【嵌牛提问】人工智能在无人驾驶方面中有什么运用呢？
【嵌牛正文】
随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，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，无人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，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。
本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域，并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。
人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来，直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义，现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算，如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。
1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist证明了《数学原理》中前52 个定理中的38 个。Simon 断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题( 这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”) ，认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956 年，“人工智能”( AI) 由美国的JohnMcCarthy 提出，经过早期的探索阶段，人工智能向着更加体系化的方向发展，至此成为一门独立的学科。
五十年代，以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究；六十年代，以搜索法求解一般问题的研究为主；七十年代，人工智能学者进行了有成效的人工智能研究；八十年代，开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究；九十年代，知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。
人工智能在自动驾驶技术中的应用概述
人工智能发展六十年，几起几落，如今迎来又一次热潮，深度学习、计算机视觉和自然语言理解等各方面的突破，使得许多曾是天方夜谭的应用成为可能，无人驾驶汽车就是其中之一。作为人工智能等技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人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。目前，人工智能在汽车自动驾驶技术中也有了广泛应用。
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，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，自动安全地操作机动车辆 。 按照 SAE （美国汽车工程师协会）的分级，共分为：驾驶员辅助、部分自动驾驶、有条件自动驾驶、高度自动驾驶、完全自动驾驶五个层级。
第一阶段：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的警告。现阶段大部分ADAS主动安全辅助系统，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：部分自动驾驶 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）、车道保持辅助系统（LKA）、自动紧急制动（AEB）系统、车道偏离预警（LDW）等。
第三阶段：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：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：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*** 等活动，在任何时候都不需要对车辆进行监控。
自动驾驶的实现
车辆实现自动驾驶，必须经由三大环节：
第一，感知。 也就是让车辆获取，不同的系统需要由不同类型的车用感测器，包含毫米波雷达、超声波雷达、红外雷达、雷射雷达、CCD \CMOS影像感测器及轮速感测器等来收集整车的工作状态及其参数变化情形。
第二，处理。 也就是大脑将感测器所收集到的资讯进行分析处理，然后再向控制的装置输出控制讯号。
第三，执行。 依据ECU输出的讯号，让汽车完成动作执行。其中每一个环节都离不开人工智能技术的基础。
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,光照不足甚至无光照的情况都可适应,不足之处是需要对现行的道路设施作出较大的改动,成本较高。同时磁性导航技术无法预知车道前方的障碍,因而不可能单独使用。
视觉导航对基础设施的要求较低,被认为是最有前景的导航方法。在高速路和城市环境中视觉方法受到了较大的关注。
人工智能在自动驾驶图像识别与感知中的应用
无人驾驶汽车感知依靠传感器。目前传感器性能越来越高、体积越来越小、功耗越来越低，其飞速发展是无人驾驶热潮的重要推手。反过来，无人驾驶又对车载传感器提出了更高的要求，又促进了其发展。
用于无人驾驶的传感器可以分为四类：
雷达传感器
主要用来探测一定范围内障碍物（比如车辆、行人、路肩等）的方位、距离及移动速度，常用车载雷达种类有激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达。激光雷达精度高、探测范围广，但成本高，比如Google无人车顶上的64线激光雷达成本高达70多万元人民币；毫米波雷达成本相对较低，探测距离较远，被车企广泛使用，但与激光雷达比精度稍低、可视角度偏小；超声波雷达成本最低，但探测距离近、精度低，可用于低速下碰撞预警。
视觉传感器
主要用来识别车道线、停止线、交通信号灯、交通标志牌、行人、车辆等。常用的有单目摄像头、双目摄像头、红外摄像头。视觉传感器成本低，相关研究与产品非常多，但视觉算法易受光照、阴影、污损、遮挡影响，准确性、鲁棒性有待提高。所以，作为人工智能技术广泛应用的领域之一的图像识别，也是无人驾驶汽车领域的一个研究热点。
定位及位姿传感器
主要用来实时高精度定位以及位姿感知，比如获取经纬度坐标、速度、加速度、航向角等，一般包括全球卫星定位系统（GNSS）、惯性设备、轮速计、里程计等。现在国内常用的高精度定位方法是使用差分定位设备，如RTK-GPS，但需要额外架设固定差分基站，应用距离受限，而且易受建筑物、树木遮挡影响。近年来很多省市的测绘部门都架设了相当于固定差分基站的连续运行参考站系统（CORS），比如辽宁、湖北、上海等，实现了定位信号的大范围覆盖，这种基础设施建设为智能驾驶提供了有力的技术支撑。定位技术是无人驾驶的核心技术，因为有了位置信息就可以利用丰富的地理、地图等先验知识，可以使用基于位置的服务。
车身传感器
来自车辆本身，通过整车网络接口获取诸如车速、轮速、档位等车辆本身的信息。
人工智能在自动驾驶深度学习中的应用
驾驶员认知靠大脑，无人驾驶汽车的“大脑”则是计算机。无人车里的计算机与我们常用的台式机、笔记本略有不同，因为车辆在行驶的时候会遇到颠簸、震动、粉尘甚至高温的情况，一般计算机无法长时间运行在这些环境中。所以无人车一般选用工业环境下的计算机——工控机。
工控机上运行着操作系统，操作系统中运行着无人驾驶软件。如图1所示为某无人驾驶车软件系统架构。操作系统之上是支撑模块（这里模块指的是计算机程序），对上层软件模块提供基础服务。
支撑模块包括：虚拟交换模块，用于模块间通信；日志管理模块，用于日志记录、检索以及回放；进程监控模块，负责监视整个系统的运行状态，如果某个模块运行不正常则提示操作人员并自动采取相应措施；交互调试模块，负责开发人员与无人驾驶系统交互。
图：某无人驾驶车软件系统架构
除了对外界进行认知之外，机器还必须要能够进行学习。深度学习是无人驾驶技术成功地基础，深度学习是源于人工神经网络的一种高效的机器学习方法。深度学习可以提高汽车识别道路、行人、障碍物等的时间效率，并保障了识别的正确率。通过大量数据的训练之后，汽车可以将收集到的图形，电磁波等信息转换为可用的数据，利用深度学习算法实现无人驾驶。
在无人驾驶汽车通过雷达等收集到数据时，对于原始的训练数据要首先进行数据的预处理化。计算均值并对数据的均值做均值标准化、对原始数据做主成分分析、使用PCA白化或ZCA白化。例如：将激光传感器收集到的时间数据转换为车与物体之间的距离；将车载摄像头拍摄到的照片信息转换为对路障的判断，对红绿灯的判断，对行人的判断等；雷达探测到的数据转换为各个物体之间的距离。
将深度学习应用于无人驾驶汽车中， 主要包含以下步骤：
1. 准备数据，对数据进行预处理再选用合适的数据结构存储训练数据和测试元组；
2. 输入大量数据对第一层进行无监督学习；
3. 通过第一层对数据进行聚类，将相近的数据划分为同一类，随机进行判断；
4. 运用监督学习调整第二层中各个节点的阀值，提高第二层数据输入的正确性；
5. 用大量的数据对每一层网络进行无监督学习，并且每次用无监督学习只训练一层，将其训练结果作为其更高一层的输入。
6. 输入之后用监督学习去调整所有层。
人工智能在自动驾驶信息共享中的应用
首先， 利用无线网络进行车与车之间的信息共享。通过专用通道，一辆汽车可以把自己的位置、路况实时分享给队里的其它汽车，以便其它车辆的自动驾驶系统，在收到信息后做出相应调整。
其次， 是3D路况感应，车辆将结合超声波传感器、摄像机、雷达和激光测距等技术，检测出汽车前方约5米内地形地貌，判断前方是柏油路还是碎石、草地、沙滩等路面，根据地形自动改变汽车设置。
另外， 汽车还将能进行自动变速，一旦探测到地形发生改变，可以自动减速，路面恢复正常后，再回到原先状态。
汽车信息共享所收集到的交通信息量将非常巨大，如果不对这些数据进行有效处理和利用，就会迅速被信息所湮没。因此需要采用数据挖掘、人工智能等方式提取有效信息，同时过滤掉无用信息。考虑到车辆行驶过程中需要依赖的信息具有很大的时间和空间关联性，因此有些信息的处理需要非常及时。
人工智能应用于自动驾驶技术中的优势
人工智能算法更侧重于学习功能，其他算法更侧重于计算功能。 学习是智能的重要体现，学习功能是人工智能的重要特征，现阶段大多人工智能技术还处在学的阶段。如前文所说，无人驾驶实际上是类人驾驶，是智能车向人类驾驶员学习如何感知交通环境，如何利用已有的知识和驾驶经验进行决策和规划，如何熟练地控制方向盘、油门和刹车。
从感知、认知、行为三个方面看， 感知部分难度最大， 人工智能技术应用最多。感知技术依赖于传感器，比如摄像头，由于其成本低，在产业界倍受青睐。以色列一家名叫Mobileye的公司在交通图像识别领域做得非常好，它通过一个摄像头可以完成交通标线识别、交通信号灯识别、行人检测，甚至可以区别前方是自行车、汽车还是卡车。
人工智能技术在图像识别领域的成功应用莫过于深度学习，近几年研究人员通过卷积神经网络和其它深度学习模型对图像样本进行训练，大大提高了识别准确率。Mobileye目前取得的成果，正是得益于该公司很早就将深度学习当作一项核心技术进行研究。 认知与控制方面，主要使用人工智能领域中的传统机器学习技术，通过学习人类驾驶员的驾驶行为建立驾驶员模型，学习人的方式驾驶汽车。
无人驾驶技术所面临的挑战和展望
在目前交通出行状况越来越恶劣的背景下，“无人驾驶”汽车的商业化前景，还受很多因素制约。
主要有：
1. 法规障碍
2. 不同品牌车型间建立共同协议，行业缺少规范和标准
3. 基础道路状况，标识和信息准确性，信息网络的安全性
4. 难以承受的高昂成本
此外，“无人驾驶”汽车的一个最大特点，就是 车辆网络化、信息化程度极高 ，而这也对电脑系统的安全问题形成极大挑战。一旦遇到电脑程序错乱或者信息网络被入侵的情况，如何继续保证自身车辆以及周围其他车辆的行驶安全，这同样是未来急需解决的问题。 虽然无人驾驶技术还存在着很多挑战，但是无人驾驶难在感知，重在“学习”，无人驾驶的技术水平迟早会超过人类，因为稳、准、快是机器的先天优势，人类无法与之比拟。
关于人工智能应用自动驾驶和人工智能在自动驾驶的应用及其影响的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
