AI中的老司机――自动驾驶

1、AI中的“老司机”自动驾驶TM公司产品项目发布项目名称：共享无人驾驶 TM项目需求：当你走在路上遇到倾盆大雨时，是不是渴望有那么一辆从 天而降的无人驾驶车，拯救既没有带伞也不会开车的你？当无人驾驶遇上 共享交通，一切将皆有可能。项目详情：随着无人驾驶技术的不断完善和大量数据的不断采集，个 人定制的共享交通服务已经到来。有了它，即使在深夜归家的路上也可以 独自一人享受安全而舒适的自动驾驶汽车，无须担心节外生枝的安全问 题，更不会遇上被有不良企图的人骚扰的问题。当您在向共享交通的控制 中心发送无人驾驶汽车定制订单时，可以选择是否与他人共享无人汽车， 是否介意顺风车。担心浪费资源？不用怕，控制中心的

2、人工智能已经将一 切都考虑进来了，无论是派遣车辆的选择还是路线的选择都考虑了能源的 最大利用。当共享交通遇上无人驾驶，一种全新的由行革命即将到来！工程部主管：哈里无人驾驶大事件回顾2009 年谷歌开始秘密开发无人驾驶汽车项目，该项目后来被称为Waymo2010年10月9日谷歌公司在官方博客中宣布，正在开发自动驾驶汽车，目标是通过改 变汽车的基本使用方式，协助预防交通事故，将人们从大量的驾车时间中 解放由来。2011年10月谷歌将内华达州和加州的莫哈韦沙漠作为试验场对汽车进行测试。同年，美国内华达立法机关允许自动驾驶车辆上路，这是在美国由现的首个 类似法律。2012年5月7日内华达州机动车辆管理

3、局（DMV）批准了美国首个自动驾驶车辆许可证。2013 年美国的内华达州、佛罗里达州、加州与密歇根州4个州通过了允许自动驾驶汽车的法规。2014年4月中国搜索引擎、互联网巨头百度公司与宝马宣布开始自动驾驶研究项 目，并在北京和上海路况复杂的高速公路上进行测试。2015年6月11日百度公司表示，百度与德国宝马汽车公司合作开发自动驾驶汽车，并 计划于2015年晚些时候在中国推由原型车进行路试。2016年6月30日美国特斯拉汽车公司证实， 一辆该公司生产的 S型电动轿车在自动驾 驶模式下发生撞车事故，导致司机身亡。2017年7月5日在2017百度AI开发者大会上，百度创始人、董事？L兼首席执行官李

4、彦宏通过视频直播展示了一段自己在北京五环乘坐公司研发的无人驾驶 汽车的情景。2018年3月18日在亚利桑那州坦佩市，一辆自动驾驶的Uber汽车撞死一名穿越马路的行人。这是全球首例自动驾驶汽车撞人致死事故。“大月r or “管家”？无人驾驶，严格来说我们业内称之为自动驾驶，即无人操控的自动化 驾驶。人工智能在车辆上的运用有两个类别：一种是独立于驾驶决策系统的 应用，另一种则是和驾驶决策系统相结合的应用。独立于驾驶决策系统的人工智能通常可以几乎不需要额外安装硬件设备就能在车辆上正常运行并提供服务， 常见的如ADAS （Advanced Driver Assistant System,驾驶辅助系统）

5、，而和驾驶决策系统相结合的应用， 就是 我们非常熟悉的“无人车”。当人工智能独立于驾驶决策系统中时，更多的是对驾驶员的驾驶行为 产生间接影响。在这种情况下，人仍然是驾驶行为的主导者，人工智能在 这里担当着 “管家”的角色。通过人工智能的辅助，驾驶员能够在更加 安全地驾驶汽车的同时享受更多的驾驶乐趣。当人工智能作为一个“大脑”而不是“管家”时，驾驶行为的主导者 和决策者就是人工智能了。面对错综复杂的行驶环境时，人工智能能快速 响应突发事件，这是拥有大量行驶经验的人类驾驶者都很难做到的事情。驾驶、自动驾驶与无人驾驶在汽车驾驶应用领域，人工智能的开发复杂程度更偏向于人工智能的 自动化程度。衡量一个自

6、动驾驶AI/驾驶辅助AI的自动化程度，学术界及工业界通常用五级分类来进行界定，即SAE分类标准。对于ADAS来说，它们的工作重心更多的是“辅助”驾驶员驾驶而不 是替代驾驶员作为车辆驾驶行为的决策者，所以比较常见的应用有变道辅 助系统、自适应定速巡航系统以及和车辆行驶安全息息相关的防碰撞系 统。通过雷达探测驾驶员视线盲区内是否有车辆来协助驾驶员进行变道行驶动作，就像人开车变道时会回头通过后视镜观察盲区一样，ADAS在这里做的就是替人观察车辆侧面及斜后方盲区内是否有车辆靠近，通过对 附近车辆速度和位置的测量，在莫种程度上预测其他车辆会不会干扰本车 的变道动作。从这个角度上来讲，ADAS在这里就是驾

7、驶员眼睛的延伸。相当于车辆油耗的“管家”。优化定速巡航系统通过对前后车辆距离 的测算，预判什么时候该减速，从而给驾驶员和乘客带来更加舒适的乘坐 体验，同时也能减少车辆单位距离上因为突然刹车和突然加速带来的额外 油耗，简直一举两得。这个大家就更加熟悉了。驾驶员从感知到危险到反应再到停下车辆的 过程会产生刹车距离， 随着ADAS中防碰撞系统的介入， 感知到危险的主 体从驾驶员变成了人工智能。当人工智能通过传感器检测到的数据判断碰 撞行为有可能发生时会直接执行减速动作，这样就大大减少了同等条件下 的刹车距离，也极大地提高了行车的安全性。自动驾驶中的子系统当人工智能和驾驶决策系统相结合时，真正做决定接

8、管驾驶行为的是 人工智能。相比起驾驶辅助系统，自动驾驶人工智能需要注意的方面会更 多，单位时间内需要处理的数据量也更大，考虑的方方面面也会更加复杂。那么，人工智能在自动驾驶车辆中的作用有哪些呢？你看到它的子系统就 会知道了我们说过，人工智能可以看作自动驾驶系统的大脑。正如人一样，独立的大脑并不能很好地工作，更别提驾驶汽车了。它需要和 人体的其他器官配合才能对外界刺激做由相应决策和反应。自动驾驶的人 工智能也一样。在自动驾驶过程中，有不少其他系统担当了车辆的“眼睛”和“耳朵”，真正做到了 “眼观六路，耳听八方”。自动驾驶汽车有两个“眼睛” O 一个“眼睛”是我们常规意义上能够 想到的“眼睛”，也

9、就是图像处理系统。 图像处理系统有摄像头，负责 “看 到”车辆行驶路线上以及车辆附近的景象。摄像头“看到”的东西并不是 直接传达给“大脑”的。在接收到车辆附近的图像以后，图像处理系统会 先对传来的信息进行甄别，识别由和驾驶直接相关的信息，比如“道路分 界线”（虚白线、双黄线等等）“行人”“其他车辆”“交通标志”等和驾驶行为决策直接相关的变量。自动驾驶汽车的另一个“眼睛”就是。激光雷达系统（LiDAR ） o LiDAR 通过不间断地扫描车辆四周的环境从而生成立体的地形图。这样一来，虽 然汽车没有真正的眼睛，人工智能更不可能直接知道附近的地形情况，但 车辆对周围的环境却了如指掌。如果道路情况复杂

10、，车辆就可以通过预判，能够成功避开行驶路线上的杂物以及坑洼。人工智能+车联网服务于自动驾驶的人工智能或多或少都会和车联网有一定的连接关系。将独立自动驾驶汽车和车联网内其他汽车连接起来的系统又称为Telematic Box （TBox）。有了 TBox ,车主既可以远程控制车辆，在冬天 对车辆进行预热夏天提前打开空调，行驶过程中车辆也能通过TBox与车联网系统内的其他车辆进行通讯，从而更好地计划自身的速度，降低油耗 的同时带给驾驶员和乘客更佳的乘坐体验。自动驾驶系统大规模推广后，对北美高速公路是一个利好消息。北美 五大湖及中部地区绝大多数道路会在冬季之后由现或多或少的坑洼，这些 坑洼多数是由于冬

11、季降雪，除雪车在除雪的过程中撒播融雪剂或者铲除冻 结的冰块而对道路造成了损伤。而由于车辆行驶速度较快，驾驶员来不及 反应，经常会有车辆因为直接轧过这些道路坑而造成车辆憋胎爆胎，损坏 钢圈，以及其他更加严重的情况。有了自动驾驶系统，车辆既可以通过对 周围环境的扫描提前预判路坑的生现从而快速躲避路坑，也可以接入车联 网之后通过接收其他车辆的广播优先设计好行驶路线，从而最大限度地降 低可能的经济损失。对于耗费大量时间在通勤以及交通上的人来说，自动驾驶这位老司机无疑给他们带？破烁区簟H嗣强梢栽谕门谑奔浣夥潘？手，处理事务。而对于需要长途跋涉的人们来说，自动驾驶无疑给他们繁忙的日程中找由来了 大块的空闲时间。漫长而枯燥的行驶旅程变成了能自己支配的自由时间， 解放了双手和眼睛的人们可以自