谈人工智能在汽车驾驶技术领域的应用

谈人工智能在汽车驾驶技术领域的应用摘要：近年来，现代化建设飞速发展。随着汽车走进千家万户，它已然成为了大众出行的主要交通工具。旨在深度提升人们的驾驶感受，可以将人工智能技术应用在汽车驾驶过程中，如此一来，不仅可以提升交通行车效率，亦可保证司机和乘客的安全。本文将立足于实际角度，对人工智能在汽车驾驶技术领域中的应用予以详细分析和阐述。关键词：人工智能；汽车驾驶技术领域；应用引言随着人工智能技术的不断创新与发展，智能网联汽车研究技术逐渐成为全球汽车技术研究的焦点话题之一。尤其是人工智能技术的高速发展，对智能网汽车驾驶方面提出更高的要求和标准，如何把人工智能技术运用到智能网汽车驾驶领域成为当下各界关注的热点，也是人工智能技术对汽车机构方面技术革新的尝试，更是不断拓宽人工智能技术运用领域的重要方式。为此，越来越多的技术专家应加大力度关注人工智能技术，结合人工智能运用在智能网联汽车不同环节存在的问题进行剖析，采取科学性的对策解决相关问题，可以实现智能网联汽车技术方面的不断优化与创新。1人工智能是基础在国家的大力支持下，智能网联汽车作为一个新兴车种逐渐进入人们的视野，其最终目的是可以做到替代人类驾驶员来操作汽车，从而使道路通行效率更高，道路行驶更安全。智能网联汽车涉及到两方面的技术，一方面是智能，即人工智能，这方面更强调感知、规划、决策、执行。车辆通过车身上的摄像头、激光雷达、毫米波雷达等传感器收集道路参与者的信息并反馈给自动驾驶AI芯片进行处理，芯片首先会分析道路参与者的行为，然后对车辆的下一步运动进行决策，再由控制器执行操作。其实，如果单独拿出智能这一部分，可以认为它就是自动驾驶汽车，但是在发展自动驾驶技术的过程中，网联技术逐渐融合进来，从一定程度上促进了自动驾驶技术的发展，并且带来了更多可能。在网联化这方面，车联网（V2X）是一项重要的技术，它可以算是物联网技术的延伸。车辆通过与道路基础设施、其他车辆甚至说是云端的数据相连，获得更多的道路信息。这能够帮助人工智能在充分考虑所有因素的基础上更好的做出决策，让自动驾驶更安全。这方面的技术虽然对网络环境的要求较高，但近几年来5G技术在我国的飞速发展，为其实现提供了可能。虽然中国的5G发展领先于全球，但由于目前56的配套基础设施较少，车联网技术的实现目前仅限于在一些示范区内。当然，“网联”和“智能”互为支撑，而且，人工智能是基础，在网联技术融合进来之后，数据的体量级也直线上升，对于人工智能芯片的算力是一场极大的挑战。2智能自动化控制系统的原理分析智能自动化技术是由人工智能技术和现代自动化技术相结合而产生的，属于控制领域的智能技术应用工作。在智能自动化技术中可以将相关的学科理论和控制技术进行有机融合，进而实现人工智能对于系统的自动化控制。相关系统可以可以对所产生的问题进行及时的应对。智能自动化系统中包含着仿真智能控制以及模糊控制两项关键性的技术。仿真智能控制的准确性更高，同时运用范畴更加广阔。模糊控制是基于模糊控制理论所形成的智能控制技术，以模糊推理为运行原则，并且将人们的控制经验为指导来模仿相应的控制决策。相关的原理研究活动已经取得了积极的成果，对于实践推广和深层次的应用形成了指导作用，可以帮助相关技术研发者以及决策者来开展智能自动化技术的普及推广活动。3人工智能在汽车驾驶技术领域的应用要点3.1图形识别与感知技术无人驾驶功能的优异性十分突出，它对车外环境的感知是依靠传感器来完成的，随着科学技术的日益进步，传感器的性能变得越来越搞，并且体积较之前相比也小了很多。现在，汽车无人驾驶技术中，传感器的类型主要分为四种，即为:雷达、视觉传感器、定位和位姿传感器、车身传感器。雷达可以第一时间对汽车附近障碍物予以探测，之后会及时反馈到无人控制系统端口；视觉传感器能够通过单目、双目、红外线摄像头，对交通信号灯、车道线、行人、过往车辆等进行精准识别，这便对汽车安全行驶起到了十分重要的作用；定位和位姿传感器在汽车行驶中会有效识别经纬坐标和汽车行驶速度以及汽车行驶角度，之后在此基础上去针对性的调整汽车行驶方向，保障汽车沿预定路线前行；车身传感器主要被应用在汽车自身的系统中，其主要任务便是检测车速和轮速以及档位等，这是无人驾驶技术中的关键一环。3.2深度学习系统人工智能驾驶和传统驾驶的区别很大，后者主要是依靠司机的脑力去操控汽车，而前者则是建立在计算机运行程序基础上的，此时便对计算机软硬件提出了更为严苛的要求。因为汽车在行驶当中，不可避免的会出现一系列的震动情况，而人们通常所使用的计算机需要在静止态势下方可运行，在持续运动状态下不能实现长期运作，此时便要求计算机硬件的适应能力要过关，需满足不同驾驶状态的不同需要。驾驶汽车时会经过市区、郊区、山路等多种路段，驾驶环境不同，所面临的路况也就不同，此时便对计算机软件提出了更高要求，既要有良好的外界感知能力，还要拥有绝佳的学习功能，如此方可强化它的适应能力，从而满足多样化环境中的驾驶需求。人工智能驾驶成败的关键在于深度学习能力是否过关，深度学习能力是由人工神经网络发展而来的，其可以有效提升汽车本身控制系统的识别能力以及辨别能力，可以保证汽车驾驶途中的信息识别质量。3.3信息共享技术所谓信息共享技术，指的就是人工智能汽车行驶途中可以实时性获得外界多样化的信息，譬如汽车位置和周围路况以及天气信息等，通过无线网络将上述内容上传到共享平台上，其他人工智能汽车便可通过共享信息及时的调整驾驶细节，进而全面保障行车安全。通过信息交流和共享，汽车驾驶环境会得到有效优化，通过获取车流量信息并作出适当调整，如此便可防止拥堵，民众出行效率就会得到大幅度的提升。通过应用3D路况感应技术，可在汽车智能驾驶时准确辨别路况信息，之后可按照周围环境特点去针对性的调整行驶状态，将不利影响降到最低。所以，通过使用人工智能去提取信息，对智能汽车行驶中的信息进行详细处理与分析，信息处理效率便会得到提升。结语总而言之，智能自动化技术的广泛运用为汽车工程的领域的发展以及生产技术和工艺流程的优化提供了重要的保障作用，同时也使得汽车驾驶和操控工作更加便捷，提高了自动化操作的效率和水平。在接下来实践研究的过程中，以智能自动化技术为代表的现代化技术会取得更多的实践运用成果，进一步改良位置随动系统，以及空气检测和刹车系统。同时为智能自动化技术提供服务和保障的体系会更加完善，上下游企业之间的合作会更加高效以及便捷。同时环境卫生服务中心的工作者们也会加强相应的技术储备和知识学习，紧跟时代步伐，响应国家政策号召来完成相关工作。参考文献张浩.国内外人工智能汽车发展趋势及所需技术[J].河北农机，2020（04）：66-67.丁