人工智能在自动驾驶中的应用怎么样

人工智能在自动驾驶中的应用非常广泛且成效显著。

自动驾驶依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作。在感知方面通过各种传感器如毫米波雷达、超声波雷达、红外雷达、激光雷达、CCD/CMOS 影像传感器及轮速传感器等来收集车辆工作状态和参数变化让车辆获取周围环境信息。目前常用的定位技术包括线导航、磁导航、无线导航、视觉导航、激光导航等。其中磁导航成熟可靠但成本高改动道路设施需求大视觉导航对基础设施要求低前景广阔。

在处理环节人工智能的深度学习发挥关键作用。深度学习能提高汽车识别道路、行人、障碍物等的效率和正确率。通过大量数据训练汽车将收集到的信息转化为可用数据再利用深度学习算法实现自动驾驶。在无人驾驶汽车收集数据后要先对原始数据进行预处理比如均值标准化、主成分分析等。将深度学习应用于无人驾驶汽车包括准备数据、无监督学习、聚类、监督学习调整阀值等步骤。

在图像识别与感知方面无人驾驶汽车依赖传感器。传感器性能不断提升包括雷达传感器、视觉传感器、定位及位姿传感器和车身传感器等。其中雷达传感器探测范围和精度各异成本不同视觉传感器成本低但易受环境影响定位及位姿传感器实现高精度定位车身传感器获取车辆自身信息。

在信息共享方面利用无线网络车与车之间能实时分享信息车辆还能检测地形地貌自动变速。但信息量大需用数据挖掘、人工智能等提取有效信息并过滤无用信息。

人工智能算法侧重学习功能在图像识别领域的成功应用如深度学习大大提高了识别准确率。在认知与控制方面通过学习人类驾驶行为建立模型。

尽管如此随着技术发展和各方努力人工智能在自动驾驶中的应用前景依然广阔。