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浅谈自动驾驶技术的现状及展望 摘要 随着智能化时代的发展，越来越多的东西实现智能化，其中之一就是自动驾驶汽车。自动驾驶汽车又称无人驾驶汽车，自动驾驶汽车是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，它依靠人工智能、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，自动驾驶汽车技术的研发,在20世纪也已经有数十年的历史,于21世纪初呈现出接近实用化的趋势。下面就来讨论一下自动驾驶技术以及未来的发展。 关键词：自动驾驶汽车；分级；人工智能；安全性；挑战与发展 二、内容 1、自动驾驶的分级 美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)把自动驾驶分为五个级别，而国际自动机械工程师学会(SAE)的标准分为L0~L5共六个级别，两者的L0、L1、L2的分类都是相同的，不同之处在于NHTSA的L4被 SAE 细分为L4和L5。国内采用SAE标准较多。L0：完全人类驾驶。L1：辅助驾驶，增加了预警提示类的ADAS功能，包括车道偏离预警(LDW)，前撞预警(FCW)，盲点检测(BSD)等。L2：部分自动驾驶，具备了干预辅助类的ADAS功能，包括自适应巡航(ACC)，紧急自动刹车(AEB)，车道保持辅助(LKA)等。L3：有条件自动驾驶，具备了综合干预辅助类功能，包括自动加速、自动刹车、自动转向等。从L2到L3发生了本质的变化，L2及以下还是由人来观测驾驶环境，需要驾驶座上有驾驶员，遇到紧急情况下直接进行接管;L3级及以上则由机器来观测驾驶环境，人类驾驶员不需要坐在驾驶座上手握方向盘，只需要在车内或车外留有监控计算机即可，紧急情况下通过计算机操作进行认知判别干预。L4：高度自动驾驶，没有任何人类驾驶员，可以无方向盘、油门、刹车踏板，但限定区域(如园区、景区内)，或限定环境条件(如雨雪天、夜晚不能开)。L5：完全自动驾驶，是真正的无人驾驶阶段，司机位置无人，也没有人的车内或车外的认知判别干预;无方向盘和油门、刹车踏板;全区域、全功能。 现在有很多公司可以实现在特定园区内的无人驾驶，宣称已经达到了L4级别，那么是不是现阶段的无人驾驶技术水平真的有那么高了呢?这个是有一定迷惑性的。在封闭环境内固定路线L4级别的无人驾驶，和北京城区内L2级别的自动驾驶，哪个技术难度更高呢?想必不言而喻。所以是不是L4就一定比L2、L3先进，一定要具体看自动行驶的区域(封闭、开放;区域大小、复杂程度)、功能，以及环境条件(气候、时间段)。 2、自动驾驶的网络化技术与人工智能技术 车联网技术是汽车自动驾驶的关键。能够把所有的实时路况和每辆车的实时位置信息都记录在网络中，协调统筹每辆车的行驶，为每辆车安排合理路线，避免拥堵和交通事故的发生，能够很大程度上提高自动驾驶的可靠性。只是将汽车和路况信息纳入车联网还不够，同时应该将个人信息也纳入这个网络。让每一部手机都装上车联网软件，将每一个人的位置信息都记录于网络，系统可以记录行人的位置移动，从而分析出行人的行走习惯，对汽车撞到行人的可能性做出评估，当汽车可能撞到行人时，系统将对汽车驾驶员和行人都发出警报，然后根据实际情况对汽车进行减速或者强制停车的处理。在遇到行人较多的时候，自动驾驶系统会让汽车低速通过，同时又会通过网络给行人发出提示。车联网还能在实践中不断地进行自我完善更新，使用时间越长，对交通 安全的贡献就越大。 就自动驾驶汽车而言，人工智能技术在语音、手势识别，眼球追踪，驾驶员监控和自然语言交互等功能的实现上将扮演主要角色；自动驾驶汽车要实现在复杂环境或不断变化的街道中驾驶，需要有很好的感知及决策能力，而这本身就具有不确定性。这种不确定性主要依靠人工智能技术的深度学习来解决。让系统通过实例学习，自主学会如何对一个输入做出正确的响应。自动驾驶汽车可以通过三种方式检测动态对象，包括相机、激光扫描仪和雷达。在这三种方式中，相机是最便宜的，但在过去，将图像转化为检测对象很困难，所以这也是使用率最低的方式。而通过深度学习，发现自动驾驶汽车理解和使用这些图像的能力显著提高。同时多任务深度学习使得自动驾驶技术取得更进一步进展。多任务深度学习是指同时训练系统去识别车道标志线、汽车以及行人，其训练结果优于这三个子系统独立执行，这是因为在单一网络中，信息可以被共享。现在，深度学习只是刚开始在无人驾驶技术领域中崭露头角。但正如它对图片搜索和语音识别的突破性贡献一样，深度学习可能会改变自动驾驶技术的未来。汽车人工智能技术可以辨别出不止一个物体。它看到的是一个模式以及该物体周围的所有事物。举例来说，它能够识别出一个正在过马路的物体是人，而且他正在低头玩手机。毫无疑问，无人驾驶汽车肯定是未来汽车演化的重要方向，而人工智能在其中又将扮演不可或缺的角色。那时候，汽车不仅仅是交通工具，它还是懂你的贴心机器人，为出行提供各种方便和乐趣。 3、自动驾驶的挑战以及未来发展 自动驾驶让人畅想美好未来，不过现实却很骨感。例如，2018年3月，美国一名女子被优步自动驾驶汽车撞伤，之后不幸身亡；2018年5月，谷歌旗下Waymo公司一辆自动驾驶测试车辆在美国发生一起车祸；2019年1月，一辆处于自动驾驶模式下的特斯拉ModelS撞上了一台机器人，致使“受害者”侧面倒地，严重损坏。安全问题是自动驾驶目前的痛点，也是最必要的。同时，自动驾驶汽车还面临各种挑战： 第一点我们认为自动驾驶汽车发展的相关标准以及法规亟待加强，在中国自动驾驶相关的标准属于政府的不同部门，有工信部、交通部等等。其他方面，包括公路法、保险法里面没有包括自动驾驶相关的内容，其他的法律法规方面，网络安全、《测绘法》等等也有一些与现在自动驾驶发展不适用的方面，亟待完善和改革。 第二个方面仍然是技术，我们说自动驾驶汽车是高新技术的载体，对中国自动驾驶汽车产业的发展，同样的问题是技术亟待突破。在技术领域，首先我们的自动驾驶相关的产业链还不太完善，核心技术积累还需要加强，包括自动驾驶的关键技术等以及自动驾驶相关的传感器、底盘，包括汽车的人工智能等方面，还需要加强。 尽管自动驾驶汽车还面临许多挑战，还有许多问题需要克服，但这项技术一定是未来汽车发展的方向。当今自动驾驶汽车还只能用于一些特殊的情况，比如一些危险路段的运输工作，就可以由自动驾驶汽车去完成。而在不久的将来，自动驾驶技术成熟以后，其必然给人们带来更多方面的便利：第一，它可以极大的提升行驶安全，有效降低事故率。现如今，绝大多数交通事故都是由一些人为的错误造成的，自动驾驶汽车通常会使用雷达传感器和摄像头来实现对车子的接管控制，能够避免出现人为的错误。第二，它可以缓解交通阻塞，提高城市城际运能。在正常行驶过程中，驾驶员最好能够跟前面的车辆保持一定的距离，避免因为急刹车而出现追尾的情况。自动驾驶汽车会不断地监控道路状况，可以减少车辆之间的距离，也同时减少刹车的次数，提升人们的出行效率。第三，降低驾驶工作强度，推进全天候驾车模式，提高舒适度。通过自动驾驶，人们可以在上班或者下班的过程当中做自己想做的事情，缓解了驾驶疲劳，同时也增加了自主支配的时间。 三、结论 在当今科技飞速发展的时代，相信自动驾驶技术一定能克服重重困难与挑战，很快就会迎来重大突破，并普及到人们的生活当中，为社会提供便捷。 参考文献： [1] 赵炯,王伟.基于传感器融合技术的电动汽车自动驾驶系统的开发 [J].制造业自动化,2013（9）43-46. [2] 李升波,徐少兵,王文军，成波.汽车经济性驾驶技术及应用概述[J]. 汽车安全与节能学报，2014（2）121-131. 本文来源：https://www.dywdw.cn/c68d9260a78da0116c175f0e7cd184254a351b0d.html
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2022-12-30
