人工智能在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用情況十分出色。

自動(dòng)駕駛分為駕駛員輔助、部分自動(dòng)駕駛、有條件自動(dòng)駕駛、高度自動(dòng)駕駛和完全自動(dòng)駕駛這五個(gè)層級(jí)，人工智能在其中都發(fā)揮關(guān)鍵作用。

自動(dòng)駕駛要經(jīng)歷感知、處理和執(zhí)行這三大環(huán)節(jié)。感知環(huán)節(jié)，通過(guò)毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)、紅外雷達(dá)、激光雷達(dá)、CCD/CMOS 影像傳感器及輪速傳感器等多種傳感器收集整車(chē)工作狀態(tài)及參數(shù)變化。

處理環(huán)節(jié)，由大腦分析傳感器收集的信息，向控制裝置輸出控制信號(hào)。

執(zhí)行環(huán)節(jié)，根據(jù)輸出信號(hào)讓汽車(chē)完成動(dòng)作。

定位技術(shù)方面，有線導(dǎo)航、磁導(dǎo)航、無(wú)線導(dǎo)航、視覺(jué)導(dǎo)航和激光導(dǎo)航等常用。磁導(dǎo)航成熟但有缺點(diǎn)，視覺(jué)導(dǎo)航因?qū)A(chǔ)設(shè)施要求低而前景好。

圖像識(shí)別與感知是重要部分，依賴多種傳感器。雷達(dá)傳感器能探測(cè)障礙物，視覺(jué)傳感器可識(shí)別交通元素但受環(huán)境影響，定位及位姿傳感器獲取高精度信息，車(chē)身傳感器獲取車(chē)輛本身信息。

深度學(xué)習(xí)作用關(guān)鍵，能提高識(shí)別效率和正確率。應(yīng)用時(shí)要準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、進(jìn)行無(wú)監(jiān)督和監(jiān)督學(xué)習(xí)等步驟，優(yōu)化感知能力。

信息共享上，車(chē)與車(chē)通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)共享信息，能 3D 路況感應(yīng)、自動(dòng)變速和處理大量交通信息，提高交通效率和安全性能。

總之，自動(dòng)駕駛依靠多種技術(shù)協(xié)同，人工智能算法不斷優(yōu)化，傳感器性能提升，信息共享高效，其應(yīng)用前景廣闊。

（圖/文/攝：太平洋汽車(chē) 整理于互聯(lián)網(wǎng)）