人工智能自适应控制系统如何实现汽车自动驾驶的高度安全性？
文|与君説
编辑|与君説
前言
随着信息技术和人工智能技术的不断发展，将人工智能融入传统行业之中，实现自动化、智能化发展，是当前科技发展与行业进步的主要方向。
将人工智能技术应用于汽车行业实现汽车的自动驾驶，通过人工智能实现汽车全面即时的环境感知、综合准确的规划决策和精确高效的车辆控制。
促进道路交通安全的进一步提升和汽车功能的有效升级，是现代汽车行业发展的重要方向。
本文分析了当前人工智能在汽车自动驾驶中的发展现状，对人工智能技术和自动驾驶技术的概念进行了简述，探索了人工智能在汽车自动驾驶中的应用领域。
分析了人工智能自动驾驶系统中应用的主要技术，并对人工智能应用于汽车自动驾驶中的发展挑战和未来方向进行了研究探讨，希望能够对我国的汽车自动驾驶发展路径起到借鉴作用。
人工智能在汽车自动驾驶中的发展现状
人工智能技术是通过对人类智能的研究、模拟和拓展实现机器智能化发展的技术。
主要包括计算机视觉、自然语言理解和交流、机器人学、认知与推理、博弈与伦理以及机器学习等六大领域，且各领域相互影响、相互促进，形成完整的人工智能技术。
人工智能的发展主要是通过机器学习实现在算法框架内对数据信息进行结构和规律的自动总结和学习，与新数据进行比对识别。
实现自我学习和自动控制，是增强人工智能学习能力和行动能力的重要核心。
将人工智能应用于汽车自动驾驶，主要是将计算机视觉和机器学习与GPS定位技术、传感器技术。
获取大量的地图数据、行车轨迹数据、驾驶行为数据、场景数据等，并进行深度学习。
进而制定精确的汽车路径规划和驾驶行为决策，实现汽车的自感知、自学习、自适应和自控制，实现对汽车的自动化、智能化控制。
各国发展现状
欧洲的汽车自动驾驶发展情况十分良好，尤其是德国，作为研究汽车自动驾驶技术最早的国家，各个传统车企都制定了汽车自动驾驶发展战略。
2017年，宝马公司与英特尔等互联网企业进行了自动驾驶汽车的合作开发计划。
2018年，奔驰公司与博世和英伟达等企业进行了L4和L5级别的无人驾驶汽车的合作开发计划。
各个车型的自动驾驶功能也逐步实现了初步应用，正在向着更加完善的智能化驾驶的方向发展，市场前景广阔。
美国的自动驾驶技术长期处于世界前列，自09年谷歌公司宣布加入无人驾驶汽车研发的行列中后，各传统车企和互联网企业纷纷加入赛道。
美国的汽车自动驾驶更加偏向于传统车企和互联网公司的相互合作，由互联网公司实现自动驾驶软硬件一体化方案。
传统车企进行车辆的整体设计和制造，并由拥有自动驾驶关键技术的企业进行技术升级和支持，联合实现汽车自动驾驶的完善发展。
整体看来，汽车自动驾驶是汽车行业的主要发展趋势，具有广阔的市场空间和良好的发展前景。
我国发展现状
我国的汽车自动驾驶最早是由国家立项、国防科技大学研制成功的智能小车，后在1992年由北京理工、国防科技等高校实现了真正能够进行自动驾驶的测试样车ATB-1的成功研发。
进入新世纪后，国家对汽车自动驾驶投入了大量的关注，逐步以各高校和国企为主要研发阵地，社会企业自主研发为重要民用推动力量，进行了汽车自动驾驶的快速自主研发和测试。
2012年由军事交通学院研制的无人汽车完成了高速公路测试，成为了第一辆官方认证的无人汽车。
2015年百度公司的自动驾驶汽车完成了北京开放高速公路的驾驶测试；2017年我国将汽车自动驾驶列入了《汽车产业中长期发展规划》之中。
2020年由发改委印发了《智能汽车创新发展战略》，对我国的汽车自动驾驶进行了战略指导和目标明确，极大的鼓励和激发了我国自动驾驶汽车的研发和制造热情。
阿里、小米、腾讯等企业在自动驾驶汽车的领域中不断加注，为我国无人驾驶汽车的产业发展带来了积极的拓展和应用影响。
但由于我国相关的信息技术、人工智能技术、汽车制造技术等与世界先进水平仍存在一定的差距。
导致自动驾驶技术相对不够完善，其实际的应用情况存在较大的质量波动，仍然不能实现全面、安全、广泛的应用。
人工智能在汽车自动驾驶中应用领域
环境感知
在汽车驾驶中，驾驶员需要对路况信息、道路方向、行人车辆、交通标注等信息进行全面注意。
既考验驾驶员的驾驶注意力、观察力和操控能力，也需要驾驶员具有一定的快速反应能力和复杂路况信息处理能力。
由于驾驶员难以保障驾驶中的精神全面集中和正确判断，导致交通事故屡见不鲜，成为了主要的人身安全威胁。
汽车自动驾驶能够通过人工智能的环境感知功能，对驾驶环境进行全面、高效、无死角、无时差的环境感知，并提供更加正确、精确、安全的驾驶轨迹预测和建议，是提升驾驶安全的有效手段。
规划决策
行车路径规划和驾驶行为决策是汽车自动驾驶中的重要环节，通过大量的环境交互数据进行规划决策的深度、增强学习。
实现对行车路径规划和驾驶行为决策的最优设计和即时提供，是人工智能在自动驾驶中的重要应用领域。
在汽车驾驶中，对行车路径的规划主要是通过汽车导航和驾驶员的自主分析实现的。
智能导航系统是汽车驾驶中人工智能技术的重要应用领域，也是自动驾驶技术中的重要组成部分。
强化导航的智能化发展，通过对道路状况、汽车状况、行车需求等进行环境预设，实现数据提供。
在增强学习和深度学习的算法下进行智能导航系统的分析能力和规划能力的提升，是为自动驾驶提供最优路径规划的重要手段.
另外对驾驶行为的决策，人工智能在自动驾驶中能够提供更加正确的驾驶行为决策，帮助汽车在复杂情况下实现安全、精确驾驶。
车辆控制
汽车自动驾驶中的车辆控制是车辆在智能系统的控制指令下达后进行车辆设备进行精确、即时操作，实现对汽车的自动控制。
人工智能在车辆控制领域主要通过模糊控制技术和模型预测控制技术等技术实现。
模糊控制技术是智能系统对传感器传来的信息进行综合分析、计算和处理，通过模糊算法对控制指令的优先级进行判断。
然后发布操作指令，对汽车控制模块进行电气控制。模型预测控制技术是将大量的模型控制数据和情况推理过程等形成的数据信息。
智能系统进行深度学习，然后对汽车的实际情况进行分析，和模型控制数据进行比对、模拟和预测。
人工智能自动驾驶系统智能终端
自动驾驶智能终端是自动驾驶汽车的信息物理融合控制系统，是自动驾驶汽车的智能控制核心，实现汽车的环境感知、规划决策、车辆控制、数据通信等功能，是硬件架构和软件架构的综合应用。
自动驾驶智能终端的硬件架构主要包括传感器模块、车辆定位模块、执行控制模块、通信模块、GPU和MCU异构多核硬件系统单元等，实现自动驾驶的信息收集、传递、分析、处理和车辆控制。
软件架构主要包括以机器视觉、语音识别、认知行为系统、执行器系统为主要技术的软件功能模块。
保障系统对数据的优化计算、处理、内存资源分配、优先级判断、系统自我检测和修复，智能学习和处理等软件功能。
自动驾驶云端系统
自动驾驶云端系统是通过云计算平台的超强计算能力，对多车型、多场景、多功能需求的汽车自动驾驶进行数据分析和规划决策制定。
帮助智能终端进行情况判断和决策处理，实现汽车的高质量自动驾驶。
自动驾驶云端系统主要包括云端数据空间构建技术、车云协同技术、人工智能算法应用技术等。
人工智能应用于汽车自动驾驶中的发展挑战
技术限制
当前的汽车自动驾驶相关的人工智能技术、信息技术、云计算技术、大数据技术等还难以满足实际的汽车自动驾驶，尤其是人工智能技术，尚处于弱智能阶段。
不具备根据实际情况进行安全、可靠的复杂情况处理的能力，不能保障汽车自动驾驶的安全性。
相关的芯片、传感器等硬件架构的性能也难以满足快速、即时、海量数据的存储和计算，不能满足实际的汽车自动驾驶需求。
技术上的限制导致汽车自动驾驶目前难以保障安全性和可靠性。
网络安全
网络安全是信息时代的核心，尤其是汽车的自动驾驶领域，一旦出现智能终端被侵入、控制的情况，极大可能会导致安全事故的产生。
汽车的自动驾驶离不开数据的网络传输，但当前的网络安全问题难以得到妥善解决，尤其是汽车自动驾驶云端系统。
其数据库一旦被突破，可能会造成及大范围的交通事故，在网络安全问题没有得到解决之前，汽车的自动驾驶慎重进行大规模商业应用。
法律规范当前我国的汽车自动驾驶领域的相关非法律法规相当不完善，目前只有刚刚在8月1日深圳市出台的《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》。
对汽车的自动驾驶进行了较为完善的行为规范和责任认定规范，但仍然不够完善健全。
出现交通事故的责任主体认定无法清晰明确，相关的保险和理赔也需要综合调整，相关法律问题都需要完善的立法进行规范。
人工智能在汽车自动驾驶中的应用发展展望
汽车自动驾驶是汽车行业发展的必然道路，车路协同管理是重要的发展路线之一，对道路进行基础设施的智能化改造。
通过传感器和电子信标实现虚拟数据公路的建设，为自动驾驶汽车的智能系统提供更加精确地道路信息，促进汽车的环境感知能力提升，是提升汽车自动驾驶质量的有效手段。
另外，通过人工智能在自动驾驶云端系统中的优化升级，实现对整体交通车辆的信息联通和协同控制，对道路交通进行统筹规划。
能够实现更加高效率的行车路线规划，全面提升汽车自动驾驶的安全性和可靠性。
结语：
当前的汽车自动驾驶产业虽然已经成为了重要的经济支柱，但相关的人工智能技术仍然不够完善，需要进一步进行技术研发的投入，提升汽车自动驾驶的安全性、效率性和可靠性。
同时，也要加强相关法律法规的制定和调整，明确法律条文对汽车自动驾驶的责任规范、主体认定和赔偿标准，促进行业的行为规范，以此促进汽车自动驾驶产业的健康发展。
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