张昌博 许斌

摘 要：随着我国经济的高速发展和城市人口的迅速增加，交通出行是保证经济社会运转的重要因素。人工智能技术的发展与应用，无人驾驶技术在交通运输业中的地位和潜在价值逐渐凸现。虽然人工智能技术在过去几十年取得了长足发展，但同无人驾驶技术一样存在着制约其进一步发展的因素。通过调研历史数据和文献资料，本文整理和总结了人工智能和无人驾驶技术的发展与未来，为其进一步融合发展提出建议。

关键词：人工智能;无人驾驶;汽车

人工智能技术的快速发展，无人驾驶的汽车技术不再是天方夜谭， 而是受到了国家级的关注。人工智能和无人驾驶相结合成为主要的发展方向。车给人们的生活带来了很多便利，在长途驾驶过程中，驾驶员容易疲劳，舒适感较差，注意力大幅度降低。为了更好地解决这一问题，人工智能在新算法、新技术的推动下，结合自主学习与自主适应的特点，使人工智能与无人驾驶逐步介入到驾驶过程中。现阶段ESP防抱死技术、APA自动泊车功能、智能报警、语音控制等功能已经广泛应用，人工智能技术使得驾驶更加安全、可靠，并且驾驶乐趣性、娱乐性逐步提高。下一步，无人驾驶技术与人工智能技术将进一步的结合，得到更加广泛的应用发展。

1 人工智能的概念和无人驾驶的发展历史

1.1 提升了安全性和舒适性

传统驾驶中，驾驶员需要长时间专注于驾驶操作、车辆状况和路面状况，使驾驶员的身体疲劳和精神分散。同时在车辆行驶的过程中遇到突发状况，驾驶员无法在很短时间内做出正确判断，这都会增加发生交通事故的几率。将人工智能与无人驾驶结合，驾驶员只要在车里设置好目的地， 车辆就会自己行驶到指定位置，无需驾驶员对车辆进行长时间的操作。在车辆的行驶过程中偶遇突发状况，人工智能可以在极短的时间内做出正确的判断，让交通事故免于发生。因此人工智能与无人驾驶相结合，可以提升驾驶过程中的安全性和舒适性，解决传统驾驶中的问题[1]。

1.2 减少了能源的消耗

传统汽车是通过驾驶员的操作来行驶的，其中由于驾驶员操作不准确，或对路线规划不合理，导致了大量化石能源的浪费。将人工智能与无人驾驶相结合，人工智能可以计算出最佳启动功率，以最快速度达到最低能耗，同时在某些特殊工况下动力响应积极，这样既保证了整车低能耗又不失安全性。人工智能可以通过对交通情况的运算，得出到达目的地的最优路线。通过对启动功率和路线的计算，可以大大提升能源在行驶之中的利用率，减少了不必要的浪费，并且保护了地球环境。

2 人工智能技术在无人驾驶汽车领域的应用

人工智能技术在无人驾驶汽车领域应用的特别广泛，比如在雷达传感器与定位传感器方面，都有不容小觑的用途。

2.1 雷达传感器

通过探测周围路况，避免无人驾驶汽车行驶中遇到障碍物，提高安全驾驶水平。激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等常被应用在无人驾驶汽车中。这几种雷达拥有各自的优势和劣势。激光雷达优势在于探测精度高，能够准确感知周围事物，探测范围广，有利于保障无人驾驶汽车安全行驶。劣势在于探测成本较高。毫米波雷达的优势在于探测费用低，距离远，不过相比激光雷达，其探测精度不高。超声波雷达的优势在于探测费用最低（这三种雷达对比），劣势在于探测精度低。

2.2 定位及位置传感器

其通过进行定位、位姿感知，避免无人驾驶汽车偏離正确方向。当前，我国主要应用RTK-GPS技术，获得经纬坐标、速度及行驶角度等信息。不过，RTK-GPS技术在实际应用中会出现一定的问题。比如，周围建筑物会影响所获得信息的准确性;随着距离的增加，RTK-GPS技术应用的准确度会降低。为促进无人驾驶事业发展，我国在一些省市建立了固定差分基站系统。这样可以大大保证获得的经纬坐标、速度及行驶角度等信息的精准性[2]。

3 无人驾驶智能汽车的问题

从辅助驾驶到无人驾驶是不断提高对非结构化环境的适应过程，其中隐藏危险和错误背后的隐患：一是受黑客入侵内部网或不当干扰车辆传感器;二是对环境状况理解不充分，导致安全事故。在诸如汽车网络等开放共享数据的趋势下，第一类安全隐患系数也有所提高。第二类错误可以具体细分为（1）汽车的主动制动系统或主动转向系统突然启动等安全隐患。（2）系统技术水平未能达到导致系统错误的“分类”和“理解”， 存在安全隐患，最后的行动可能会超出汽车制造商的预料。这些随时都会引起交通事故。事实上，在从驾驶席转移到辅助驾驶、部分无人驾驶、完全无人驾驶的过程中，交通事故的责任呈现出由人类转向汽车制造商的倾向。那么，考虑到巨大的法律责任，无人汽车制造商可能会考虑从安全隐患中限制汽车能力[3]。

4 人工智能技术在无人驾驶中的应用

无人驾驶汽车首先解决的是对周围环境的实时反馈功能。包含微声波传感器、激光传感器以及各类摄像头、GPS等各种传感器，收集丰富的周边环境，并根据道路交通的实时状况、车辆的位置、路上出现的障碍物， 进行实时判断，路径规划实时更新如图1。目前各类传感器都已经在汽车上发挥了重要的作用，激光传感器主要应用于周边环境影像的实时识别， 构建对应的模型;摄像头是进行视频图像的获取，便于进行分析与判断; 声呐雷达用于声音和光学信息的收集与识别。这一切都离不开人工智能的介入，从识别到按照识别进行动作，以及更新不同地区不同情况下的各种交通指示的具体操作，都需要人工智能的参与。

5 结束语

人工智能技术为人们的生产、生活提供了诸多便利。无人驾驶是社会发展的重要方向，因此我国积极发展无人驾驶技术。而人工智能技术是无人驾驶技术的重要组成部分。随着人工智能技术的发展和成熟，无人驾驶进入新的发展阶段。由于无人驾驶的发展离不开人工智能技术，因此有必要大力研究人工智能技术，并加快人工智能技术与驾驶技术的有效融合， 提高无人驾驶的智能化水平。

参考文献：

[1] 孙效华，张义文，侯璐，等.人工智能产品与服务体系研究综述[J].包装工程， 2020，（10）：49-61.

[2] 高云霞，刘鹏厚，张波.无人驾驶汽车领域中人工智能的应用[J].南方农机， 2020，（6）：169.

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