无人驾驶人工智能三大应用造就老司机脱脂剂

无人驾驶：人工智能三大应用造就 “老司机”

人工智能发展六十年，几起几落，如今迎来又一次热潮，深度学习、计算机视觉和自然语言理解等各方面的突破，使得许多曾是天方夜谭的应用成为可能，无人驾驶汽车就是其中之一。作为人工智能等技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。

无人驾驶其实并不新鲜。早在上世纪八十年代，美国就启动了相关研究项目。无人驾驶最近几年又火起来，原因主要有两方面：一是技术，包括人工智能、车载软硬件及网络的飞速发展，过去的不可能现在变为可能；二是需求，人们的生活已经离不开汽车，但随着汽车保有量的增加，事故、拥堵、污染等负面影响逐渐显现，需要新技术新方法提高交通的安全性、舒适性、经济性以及环保性。

无人驾驶相关的科普文章、技术文献非常丰富，本文不再赘述，下面就结合笔者近几年的研发经历谈谈无人驾驶的一些实践与心得。

无人驾驶与智能驾驶

相比无人驾驶，智能驾驶的范畴更大，既包括无人的智能驾驶，即无人驾驶，也包括有人的智能驾驶，比如定速巡航、自适应巡航、自动泊车等辅助驾驶系统，还包括人机共驾的智能驾驶，国内专业说法是以人为本的人机协同共驾，这是现阶段以及未来几年的研究方向之一，它们之间的关系如图1所示。

智能驾驶的范畴

从笔者经历来看，最难实现的是人机协同共驾，如何将无人驾驶与有人驾驶融为一体而不是非此即彼的冷切换，如何理解驾驶员的意图进而在紧急时刻采取措施弥补驾驶员的不足，当驾驶员意图与智能车意图发生矛盾时怎么办等等都是值得探索的问题。设想如下场景：当驾驶员正在将车驶离当前车道，但智能车认为没有必要，这时应该听谁的？是发出警告，还是直接阻止驾驶员旋转方向盘？这需要具体情况具体分析。首先智能车要了解驾驶员的真实意图，如果从车内摄像头看到驾驶员是清醒的，是先打开转向灯再旋转方向盘，并且动作时序、间隔和往常一样，那么说明换道是驾驶员有意为之，这时就要服从驾驶员的控制；相反，如果智能车发现驾驶员处于困倦状态，比如连续驾驶时间过长、眼睛闭合次数过多时间过长等，而且没有打开转向灯，那么极有可能是疲劳驾驶，换道并非驾驶员的真实意图，这时智能车必须通过声音、闪光、震动等方式提醒驾驶员注意，如果驾驶员对提示没有任何反应，并且有马上发生碰撞的可能，那么智能车必须接管控制权，将车停到安全地带或者无人驾驶到目的地。当然这只是一个想象中的例子，智能驾驶的实际情况会更加复杂。

根据美国高速公路安全管理局网站，学术界一般将智能驾驶分为五个等级：

Level0：人工驾驶（No-Automation），完全由驾驶员操控汽车，包括油门、制动、转向、档位等。

Level1：特定功能辅助驾驶（Function-Specific Automation），例如防抱死制动系统（ABS）、电子稳定性控制（ESC）等。

Level2：组合功能辅助驾驶（Combined Function Automation），例如自适应巡航控制（ACC）、车道保持辅助系统（LKA）、车道偏离预警（LDW）等。

Level3：有限的无人驾驶（Limited Self-Driving Automation），能够在特定的交通环境下无人驾驶，比如Google无人驾驶汽车就可以在某些区域内实现无人驾驶，但还是需要人实时监视车辆的状态，一旦发生问题要切换回人工驾驶。

Level4：完全无人驾驶（FullSelf-Driving Automation），智能驾驶的理想形态，乘客只需提供目的地，在任何时候都不需要对车辆进行监控。

目前国内外智能驾驶技术还处于Level2至Level3的水平。特斯拉公司去年推出的ModelS电动车已经具有了部分无人驾驶功能，智能驾驶技术已经真真切切地进入到我们的视野。有研究机构预测2040年无人驾驶汽车将占汽车市场的70%。无论数字准确与否，无人驾驶前景是被广泛看好的。

国内的无人驾驶领域，很多车企、高校、研究所进展迅速，已陆续做出了可以在路上跑的无人车，但从技术角度来看，问题还很多，离真正量产到走入百姓生活还很远。因为涉及到生命安全，不能冒进，必须非常谨慎。另外，从供应链来看，作为核心部件的车载传感器大都掌握在国外厂商手中，控制与执行器大都掌握在国外汽车零部件厂商手中，车载芯片与操作系统也是如此，国内外有差距，我们还有很多空白需要填补，还有很长一段路要走。

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