摘要：现如今，我国科技飞速发展，自动驾驶汽车在当下汽车发展中成为主要流行趋势。本文在简述自动驾驶意义和等级划分的基础上，对其人工智能的具体应用进行深入分析，并对未来发展面临的难题和前景作简要阐述，以此为自动驾驶汽车后续发展提供可靠的参考依据。
关键词：自动驾驶汽车；人工智能；应用研究
引言：
汽车自动驾驶系统与人工智能的结合，是汽车发展的重要表现，同时也是传统驾驶技术的变革。人工智能融入到汽车自动驾驶系统中，提升汽车自动化能力，并且增加感知系统、控制系统，通过有效的系统控制，引导车辆自动驾驶。尤其是感知系统，能够准确识别汽车行驶期间可能遇到的障碍，并且及时发出行驶预警，确保汽车行驶安全。人工智能与汽车自动驾驶系统的结合，很多方面还处于研究阶段，需要结合具体情况，不断进行人工智能完善，以此来推动汽车自动驾驶的发展。
1自动驾驶汽车概述
1.1自动驾驶
所谓自动驾驶，就是人们常说的无人驾驶，是一种在汽车驾驶领域提出的自动化设想，目的是解决疲劳驾驶引发交通事故等问题，是现在很多汽车厂商关注的焦点，将其认为是未来汽车产业发展主要方向之一。
1.2等级划分
SAEInternational针对自动驾驶汽车，给出了相应的分级标准，最低到最高共分为六级，分别为：第一级为人工驾驶，是指由驾驶员对汽车进行全权操控，但有其它系统予以辅助，如警告系统与干预系统；第二级为辅助驾驶，是指根据实际的驾驶环境为方向盘或加速、减速提供驾驶辅助，此外其它的动作仍然需要由驾驶员来完成；第三级为半自动驾驶，是指根据实际的驾驶环境为包含加速、减速和方向等在内的多项操作进行控制，此外其它的动作由驾驶员来完成；第四级为高度自动驾驶，是指采用自动驾驶系统对汽车进行驾驶和控制，按照系统的要求，驾驶者要在某些情况下给出应答；第五级为超高度自动驾驶，是指采用自动驾驶系统进行所有操作，即便驾驶者未能给出应答，系统也能保持正常驾驶；第六级为全自动驾驶，此时不再需要驾驶者参与，在所有驾驶者能应付的环境及道路条件下，都能由自动系统来持续驾驶。
2车辆自动驾驶技术现状
近几年，人工智能的兴起，被广泛应用于各个行业，当前，人工智能已经被尝试应用至车辆自动化实践中。并且，在2016年，我国对无人驾驶汽车进行了实验研究，并取得了一定成果。自动驾驶汽车，集环境感知，决策规划等技术为一体，软硬件高度集成的复杂信息物理融合系统，替代了人工操作。该系统主要由感知系统、决策系统、执行子系统构成，自动驾驶技术涉及了环境感知、控制执行、决策规划、V2X通信等关键技术。
环境感知系统，主要采用车载的传感设备与5G网络对交通环境进行感知，并获取车辆状态、交通环境等信息，通过将信息统一于车辆坐标系，为自动驾驶的决策与规划提供信息支持。决策规划技术，主要是根据环境感知系统输出的信息，实现了路由寻径，预测交通，决策行为，规划动作，对控制信号的输出进行反馈等功能。控制执行系统，主要采用了线控执行机构对反馈的控制输出指令进行执行操作，实现汽车转向、制动与油门的控制。V2X通信技术，实现了汽车与外界的信息交互，为环境感知与决策规划提供了优质服务。
3人工智能在自动驾驶汽车领域的应用
3.1总体技术路线
自动驾驶系统是一个由不同软硬件构成的交互式系统，其中，硬件包括自动驾驶芯片与汽车制造技术，软件包括自动驾驶软件、地图和通信网络。在软件部分，可以分成下列三个功能模块：
（1）环境感知模块：采用传感器进行环境信息的感知，如利用摄像头等装置来进行环境信息的实时获取，并利用GPS实现车身状态信息的动态获取。
（2）行为决策模块：以现有的路网、环境与驾驶等信息为依据，在遵循交通规则的基础上，给出最佳自动驾驶决策，即运动控制指令。
（3）运动控制模块：以规划确定的行驶路线为依据，结合当前车辆所处位置、时速及姿态，发出对相应的控制指令。
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3.2先进驾驶辅助系统的应用
汽车自动驾驶与人工智能的结合，还体现在先进驾驶辅助系统的应用方面。所谓先进驾驶辅助系统，主要通过传感器信息的处理，对汽车驾驶进行辅助。汽车自动驾驶中，涉及到多方面的传感器，将该系统设置在传感器位置，以此确保能够及时收集到汽车相关数据信息，及时对数据信息加以处理，准确分辨汽车自动驾驶期间的静态与动态物理，并且保证汽车侦测系统的正常运行。汽车先进驾驶辅助系统，为汽车自动驾驶提供安全性控制能力，保证驾驶者能够更加集中注意力，并且遇到各种情况以最快的时间采取适当的应对措施，合理规避汽车驾驶风险。人工智能下汽车自动驾驶中的现金驾驶辅助系统，结合LDWS（车道偏移报警系统）以及自动泊车等智能化系统，提升车辆自动能力。先进驾驶辅助系统的应用，通过车道保持（LKA）、自适应巡航（ACC）、前车碰撞预警（FCW）等，对汽车自动驾驶进行智能化控制，以此来避免汽车自动驾驶中出现交通事故。汽车自动驾驶中先进辅助驾驶系统在我国还没有得到普及，但是我国在这方面市场空间较大，属于未来汽车自动驾驶发展的重要研究对象。
3.3自动驾驶信息共享的应用
在汽车自动驾驶系统中，人工智能的应用，实现了自动驾驶信息共享。在专用通道中，汽车能够将自身位置、车速等信息与其他汽车共享，使其他汽车的自动驾驶系统实时收到信息并及时调整车辆行驶状态，保障汽车行驶的安全性。并且，汽车能够利用摄像机、雷达等技术，实现3D路况感应，检测汽车行驶前方的路况，并调整汽车设置。而科技水平的提升，汽车3D路况感应的距离逐渐增大，目前超声波是20m，毫米波是200m，激光是100m。
同时，人工智能的应用，使汽车实现了自动变速，一旦检测出地形变化，传感器直接将信息传递给车辆自动驾驶系统，汽车自动减速，保障车辆行驶安全。总之，自动驾驶信息共享的数量非常庞大，若不能及时利用并存储数据，极易导致数据丢失，为自动驾驶系统的健康运行带来影响。对此，积极利用大数据挖掘技术，在海量信息中提取价值信息，过滤无用信息，保障信息的充分利用，全面发挥人工智能的效果。
3.4控制执行系统的应用
在自动驾驶汽车的控制执行系统应用中，传统控制方式有滑膜控制，PID控制、模型预测控制、模糊控制等。人工智能的应用，控制执行方式向智能控制转变，该种控制方式主要以模型控制、深度学习方法、神经网络控制等为主。如：清华大学智能网联车辆研究中心主任李克强对智能控制系统的研究，全面提高了行车安全，减轻了驾驶疲劳度，实现了低油耗，交通效率提高，行车安全性提高的目标。
4人工智能应用前景
智能驾驶是一种由人工智能提供辅助或直接代替驾驶者的驾车行为，它能有效弥补传统驾车方式的缺陷。通过研究与发展，智能驾驶包含的很多技术都取得一定进步，相应的成本也在不断降低。从长远发展的层面讲，纯智能化是将来很长一段时间的驾驶方式，对此，需要设立专门路线来确保自动驾驶得以良好的推广应用。
目前的智能驾驶与最高级别的自动驾驶相比，脑控汽车可能更为合适，其主要原因是现在的计算机系统还不能达到类人脑要求，无法像人类大脑那样进行思考，很难对驾驶过程中可能产生的突发问题进行处理。
对此，在辅助方面加强人工智能应用及完善是现阶段自动驾驶汽车发展重要方向之一。目前很多家用汽车都配备有一系列辅助系统，这些系统的应用能对周围交通实际状况进行连续不断的监控。基于此，未来可以从人机交互方式层面入手，增大人为干预模式下的释放双数新模式开发力度。因为当有人类参与时，会使行驶方式变得更为灵活，从而满足目前日趋复杂的环境。可见，加深人工智能在汽车辅助系统方面的应用可能具有更大的价值。
结语
综上所述，汽车自动驾驶系统与人工智能的结合，为汽车自动驾驶系统智能化发展提供更多技术支持，并且明确了汽车自动驾驶系统的发展方向。先进辅助驾驶系统的设计与应用，提升汽车行业发展速度，增加汽车发展的竞争力，为汽车行业真正的智能化发展创造有利条件。
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论文作者:孙健,周玉志,张守军
论文发表刊物:《基层建设》2019年第20期
论文发表时间:2019/9/29
标签：汽车论文; 系统论文; 人工智能论文; 信息论文; 环境论文; 车辆论文; 驾驶者论文; 《基层建设》2019年第20期论文;