人工智能在自動駕駛中涉及的技術（人工智能在自動駕駛中涉及的技術有哪些）
今天給各位分享人工智能在自動駕駛中涉及的技術的知識，其中也會對人工智能在自動駕駛中涉及的技術有哪些進行解釋，如果能碰巧解決你現在面臨的問題，別忘了關注本站，現在開始吧！
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智能駕駛需要哪些技術
【太平洋汽車網】智能汽車（Intelligentvehicle）是一個集環境感知、規劃決策、多等級輔助駕駛等功能于一體的綜合系統，集中運用了計算機、現代傳感、信息融合、通訊、人工智能及自動控制等技術，是典型的高新技術綜合體。
感知技術自動駕駛的第一步就是環境信息和車內信息的采集與處理，是智能車輛自主行駛的基礎和前提。獲取周圍的環境信息。這方面涉及到道路邊界檢測、車輛檢測、行人檢測等技術，即上面各位所說的傳感器技術，所用到的傳感器一般都會有激光測距儀、視頻攝像頭、車載雷達、速度和加速度傳感器??
這部分也是一臺智能車輛最燒錢的部分，現在國內各大高校里動輒上百萬甚至幾百萬的試驗車，都是基于普通的轎車開發的，車子本身并不十分貴。
但是感知技術并不是說有錢加裝個上百萬的雷達，搞幾個高清攝像頭就可以的，由于各個傳感器在設計的時候有各自的局限性，單個傳感器滿足不了各種工況下的精確感知，想要車輛在各種環境下平穩運行，就需要運用到多傳感器融合技術，該技術也是環境感知這一大類技術的關鍵技術所在，目前國內這方面和國外的主要差距也集中在多傳感器融合方面。
決策技術在輔助駕駛或者自動駕駛技術中，完成了感知部分，接下來需要做的是，依據上一步感知系統獲取的信息來進行決策判斷，確定適當工作模型，制定相應控制策略。
這部分的功能類似于給車輛下達相應的任務。例如在車道保持、車道偏離預警、車距保持，障礙物警告等系統中，需要預測本車與其他車輛、車道、行人等在未來一段時間內的狀態，先進的決策理論包括模糊推理、強化學習、神經網絡和貝葉斯網絡技術等。
路徑規劃智能車輛有了行駛任務，智能車輛的路徑規劃就是在進行環境信息感知并確定車輛在環境中位置的基礎上，按照一定的搜索算法，找出一條可通行的路徑，進而實現智能車輛的自主導航。路徑規劃的方法根據智能車輛工作環境信息的完整程度，可分為兩大類：基于完整環境信息的全局路徑規劃方法；例如，從上海到北京有很多條路，規劃處一條作為行駛路線即為全局規劃。如柵格法、可視圖法、拓撲法、自由空間法、神經網絡法等靜態路徑規劃算法。
（圖/文/攝：太平洋汽車網問答叫獸）
自動駕駛五大核心技術包括哪些？
一是車聯網。在人工智能和以“電、智、網、共享”為代表的新四化驅動下，引領車聯網從第一階段向第二階段演進。人機交互逐漸延伸到車輛、車輛與通信設施、車輛與路邊單元之間的信息交互。其中，V2X無線通信技術可以將“人-車-路-網-云”等交通參與要素有機結合，不僅可以支持車輛獲取比自行車感知更多的信息，還可以推動技術的發展和變革。比如自動駕駛應用，也有助于支撐智慧交通體系建設，推動汽車和交通服務向新商業模式方向發展。
二是激光雷達的強度掃描圖像。激光雷達有兩種基本的成像方式，一種是3D距離成像，大致可以理解為點云；另一種是強度掃描成像，激光被物體反射，根據不同的反射強度值可以得到強度成像圖像。.強度值包含在點云中，這是光強度分離的核心技術之一。這種定位方式需要預先制作一個特殊的SLAM系統，稱為位姿圖像，勉強可以算是激光雷達制作的高清地圖。
三是人機交互。人機交互技術，尤其是觸摸屏、語音控制、手勢識別技術，很可能在全球未來的汽車市場中得到廣泛應用。自動駕駛汽車的人機界面應集成功能設置、車輛控制、信息***、導航系統、車載電話等功能，以方便駕駛員快速、快捷地設置、查詢、切換自動駕駛汽車的各種信息。車輛系統，使車輛可以面對面使用。達到理想的跑步和機動狀態。
四是識別技術。與人眼一樣，這款輪式機器人也有自己的眼睛，用于識別道路上的周圍車輛、障礙物、行人等。我們眼睛的主要組成部分是眼球，通過調整鏡片的曲率來改變鏡片的焦距來獲得真實的圖像。自動駕駛的眼睛是由什么組成的？答案是傳感器。包括攝像頭、激光雷達、毫米波雷達，以及紅外、超聲波雷達等。
五是規劃決策。決策是無人駕駛體現智能性的核心的技術，相當于自動駕駛汽車的大腦，涉及汽車的安全行駛、車與路的綜合管理等多個方面。通過綜合分析環境感知系統提供的信息，及從高精度地圖路由尋址的結果，規劃決策者可以對當前車輛進行速度、朝向等規劃，并產生相應的停車、跟車、換道等決策。
自動駕駛需要哪些技術
【太平洋汽車網】自動駕駛需要機器學習、深度學習、NLP、計算機視覺、機器推理和強大的人工智能等技術。高度自動駕駛是L4和完全自動駕駛是L5。
今天的社會正變得越來越以多媒體為中心、依賴數據和自動化。自動駕駛技術正在道路、海洋和太空中普及。自動化、分析和智能正在從人類轉向“特定于機器”的應用。計算機視覺和視頻將在未來的數字世界中扮演重要角色。數以百萬計的智能傳感器將通過人工智能嵌入汽車、智能城市、智能家居和倉庫。此外，5G技術將成為一個完全互聯的智能世界的數據高速公路，或許將從人到機器，甚至機器人代理等一切事物連接起來。
一個多世紀以來，汽車行業一直是一個主要的經濟部門，它正朝著自動駕駛和聯網汽車的方向發展。汽車正變得越來越智能化，對人類操作的依賴也越來越少。車輛與車輛（V2V）和車輛與萬物互聯（V2X），即來自傳感器和其他來源的信息通過高帶寬、低延遲和高可靠性的鏈路傳輸，為全自動駕駛鋪平了道路。自動駕駛背后最引人注目的因素是死亡和事故的減少。認識到90%以上的汽車事故是人為失誤造成的，自動駕駛汽車將在實現汽車行業“零事故”、“零排放”和“零擁堵”的宏偉愿景中發揮關鍵作用。
唯一的障礙是車輛必須具備看到、思考、學習和駕馭各種駕駛場景的能力。
與此同時，隨著嵌入式系統、導航、傳感器、視覺數據和大數據分析等領域的最新進展，也見證了車輛和移動邊緣計算的智能化程度不斷提高。首先是先進的駕駛輔助系統（ADAS），包括緊急制動、倒車攝像頭、自適應巡航控制和自動停車系統由汽車工程師協會（SAE）定義的6個自動駕駛級別被引入后，全自動汽車有望逐步實現。
（圖/文/攝：太平洋汽車網問答叫獸）
自動駕駛的五大核心技術
自動駕駛車是一個輪式機器人。自動駕駛可以說是一個涉及了多個學科的綜合領域，本文帶你探尋自動駕駛的5大主要技術，看看這個輪式機器人的大腦、眼睛等都是如何工作的。
1、識別技術
和人類的眼睛一樣，這個輪式機器人也有它自己的眼睛，用來識別周邊的車輛、障礙物、行人等路上的情況。
我們眼睛的主要構成部分是眼球，通過調節晶狀體的彎曲程度來改變晶狀體焦距來獲得實像。那自動駕駛的眼睛是由什么構成的呢？答案是傳感器。包括攝像頭、激光雷達、毫米波雷達，還有紅外線、超聲波雷達等。
你可能會驚訝，需要這么多眼睛？沒錯，它是長滿了眼睛的小怪獸，通常擁有10+只眼睛。
其中，最常用的是攝像頭，幾乎是毫無爭議地被所有開發者采用。它和人類的眼睛最接近，可以看清有顏色的標識、物體，看得懂字體，分得清紅綠燈。但是缺點也不少，比如在夜晚或惡劣的天氣下視力就嚴重下降，也不擅長遠距離觀察。
其次是頗富爭議的LiDAR，即激光雷達。比較常見的是在車頂，像是頂不停旋轉的帽子。原理很簡單，就是通過計算激光束的反射時間和波長，可以完成繪制周邊障礙物的3D圖。而短板則是無法識別圖像和顏色。
毫米波雷達也不得不提一提，因為它的全能--可以全天候工作，這使得它不可或缺，即便它無法識別高度，分辨率不高，也難以成像。但它憑借其穿透塵霧、雨雪的硬本領，站穩一席之地。
如此多各式各樣的眼睛，那她的視力一定很好咯？那也未必。你以為星多天空亮，可它們之間能夠互補還好，但也難免會產生矛盾。這么多只眼睛你要優先選擇相信誰，這也是一個課題叫Sensor Fusion，傳感器融合。根據每種傳感器的優缺點來綜合評判信息的準確度，得到更可靠的最終結果。傳感器融合的另一個優點是，換來一定程度的冗余，即便某只眼睛暫時失明，也不會影響它安全前行。
2、決策技術
通過眼睛識別得到了周邊環境，接下來就要充分利用這些信息進行理解分析，決定自己該如何走下一步。要完成這項任務的就是最強大腦。
跟人類的大腦一樣，我們不是天生就會開車，也不是拿到駕照就成老司機了。需要一定的知識積累，自動駕駛機器人也同樣需要。完成大腦中的知識庫有兩種方式：專家規則式和AI式。
專家規則式，英文叫rule-based。即提前編寫好規則，當需要做決定的時候必須嚴格遵守這些規則。舉個栗子，當準備超車變道時，需要滿足以下條件（這是一個假專家，僅供參考）：道路半徑大于500R（彎道不變道）；跟目標車道上的前后車的距離都在20m以上；比后車的車速慢不超過5km/h；等等等等...以上N個條件同時滿足時，即可超車變道。
l IAI式，就是一直很火的人工智能Artificiantelligence。模仿人類的大腦，通過AI算法對場景進行理解?；蛱崆巴ㄟ^大量的犯錯積累經驗，或事前聽某人指點江山。通過AI式積累知識庫，會讓她的反應更加靈活。專家也難免有疏忽，更何況交通瞬息萬變，沒有靈活的大腦如何應對我大中華的路況呢？
3、定位技術
只有知道自己在哪里，才知道自己去哪里。
現今，除了主流的用GPS或GNSS（全球衛星導航系統）來定位的方式之外，也有在公路上鋪設電磁誘導線等方式來實現定位。高精度GPS定位目前來說最大難題是，山區和隧道等地理因素對精度的影響，雖然可以依靠IMU（慣性測量單元）來進行推算，但GPS丟失信號時間過長的話，累計的誤差就會比較大。
另外，自動駕駛專用的3D動態高清地圖帶給了自動駕駛更多可能性。因為有了高清地圖，就可以將自己的位置輕松定位在車道上。
4、通信安全技術
試想如果被黑客入侵，控制了你的自動駕駛車，不僅可以監聽到你的秘密談話，還很可能成為***工具。黑客可以通過影響傳感器的數據而影響決策，或直接介入判斷機制進而影響行駛軌道。
先了解一個術語，V2X=Vehicle To Everything。即車輛與基礎設施之間所有通信的通用簡稱，包括車輛與車輛之間叫V2V、車輛與行人之間V2P、車輛與交通基礎設施之間V2I、車輛與網絡之間V2N等。
V2X包含了汽車和我們的個人信息，因此在通信的時候對用戶的身份驗證和給數據加密，這些都必不可少。
5、人機交互技術
雖說我們對自動駕駛的印象大多是，不需要人們的干涉，它就能把我們送到任何想去的地方。但是很遺憾，目前的自動駕駛系統還做不到這一點。
遇到自動駕駛駕馭不了的場景，便會呼喚你接替它的工作。這時，HMI（人機界面）就發揮作用了。它的目標是，用最直觀最便捷的方式通知我們，讓駕駛員盡快注意到。
自動駕駛汽車涉及哪些技術？
最近，有一位對技術一竅不通的朋友對我說想買特斯拉，因為它配備了“你站著不動，讓車來找你”的自動駕駛功能。這使我很意外，自動駕駛雖然暫時還只是從業者關注的話題，但也許用不了幾年，就很有可能成為影響普通群眾購車決策的關鍵因素。甚至可以說，自動駕駛已經成為汽車發展的熱點和今后必然的趨勢。那么，自動駕駛汽車涉及哪些技術呢？
簡單概括基于自動駕駛系統的組成便是這三點：環境感知、行為決策與車輛控制系統的執行技術。
首先，什么是自動駕駛？就是全部或部分替代這些本來由人來執行的功能。那么，所謂的感知是指車的傳感器“看”到了什么、決策是指車的大腦思考怎么去處理、執行是指車的控制系統去執行相應的操作。
但是要實現自動駕駛，僅僅依靠這三大系統是遠遠不夠的，自動駕駛和未來的智慧交通系統還需要一些基礎的共性技術進行支撐，也可以概括為三點。
其中最主要的兩點便是“自動駕駛的大腦”——高性能運算處理器平臺以及“能讓汽車心靈感應”——車與外部設施通信的C-V2X技術。前者能為傳感器的識別算法和系統的決策算法提供巨量的運算能力支持，是與傳統汽車最為基本的區別；后者讓汽車與交通標志。行人、其他車輛、云端等參與交通的所有對象通信，讓汽車不再是一個單一的個體，而成為智慧交通中一個有機的組成部分。比如，與紅綠燈進行通信，便能讓汽車提前知道紅綠燈的狀態，提前進行減速慢行操作；與其他車輛通信，便能將車輛緊急剎車、變道、轉彎狀態及時告知其他車輛，讓其他車輛有足夠的時間進行預判和處理。最后，“自動駕駛開天眼”——VEPP高精度定位技術在實現自動駕駛中也不可或缺。
除了環境感知和C-V2X技術準確探知車輛周圍的環境，為了更可靠精確的提高感知結果的精確性和可靠性，還需要能準確知道汽車的實時位置，才能更安全實現自動駕駛。
比如，只有在亞米級（0.1m級）的精度下，才能準確判斷車輛所處的車道，并與本條車道內的車輛建立聯系；或者只有準確知道車輛與交通信號燈與路口的距離，才能進行更為精確的預判和準備，就好像給汽車開了天眼。
---本文圖片來源自網絡
實現完全的自動駕駛和智慧交通是一個注定艱難的過程，無論是人工智能、環境感知、智能決策這類新技術，還是運動控制、遠程通信這些基礎技術，甚至基礎設施建設、法律法規等，自動駕駛領域有太多技術等待我們去突破，太多山峰等待我們去翻越。這一未來必將造福全人類的技術正在各行各業的努力下快速發展著，我們一起期待吧。
本文來源于汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。
關于人工智能在自動駕駛中涉及的技術和人工智能在自動駕駛中涉及的技術有哪些的介紹到此就結束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關注本站。
