淺析自動(dòng)駕駛汽車(chē)的技術(shù)發(fā)展

1、近幾年，汽車(chē)新技術(shù)層出不窮，以和自動(dòng)駕駛技術(shù)尤為突出，汽車(chē)在走進(jìn)千家萬(wàn)戶的時(shí)候,自動(dòng)駕駛技術(shù)在生活中也會(huì)越來(lái)越普及，自動(dòng)駕駛汽車(chē)是一種通過(guò)電腦系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛的 汽車(chē)。又稱電駕汽車(chē)或輪式移動(dòng)機(jī)械人。其融和個(gè)性需求，給人全新的體驗(yàn)，具有安全、舒 適、便利等特點(diǎn)。與人工駕駛汽車(chē)的不同之處在于，自動(dòng)駕駛可以通過(guò)電來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)汽車(chē)的控 制，就目前來(lái)看，自動(dòng)駛更滿足現(xiàn)代人的追求，在近幾年呈現(xiàn)出實(shí)用化的趨勢(shì)。在 2020年 自動(dòng)駕駛汽車(chē)將全面就進(jìn)入市場(chǎng)，在2025年前后，我國(guó)新生產(chǎn)汽車(chē)中配備有半自動(dòng)駕駛技術(shù)的汽車(chē)占有率將達(dá)到30%,到2030年完全自動(dòng)駕駛車(chē)輛的占有率將接近10%。隨著新一代科技革命的推進(jìn)，全

2、球各大整車(chē)企業(yè)、汽車(chē)零部件企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、制造企業(yè)以及研究企 業(yè)、高校都正在全力研發(fā)自動(dòng)駕駛及相關(guān)產(chǎn)產(chǎn)品，測(cè)試技術(shù)和測(cè)試裝備，各國(guó)政府也在加快 自動(dòng)駕駛汽車(chē)產(chǎn)業(yè)布局，推進(jìn)道路測(cè)試規(guī)范建設(shè)、標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試體系建設(shè)、測(cè)試場(chǎng)地建沒(méi)等。其 中最根本問(wèn)題的是自動(dòng)駕駛中的可靠性、安全性、穩(wěn)定性、智能性是所有相關(guān)產(chǎn)業(yè)大力發(fā)展 的根基。本文主要介紹自動(dòng)駕駛汽車(chē)前沿技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀，主要分七個(gè)部分，分別就自動(dòng)駕駛 概論、自動(dòng)駕駛的投入與發(fā)展情況、自動(dòng)駕駛汽車(chē)的特點(diǎn)與功能、自動(dòng)駕駛汽車(chē)的基本組成、 自動(dòng)駕駛汽車(chē)的關(guān)鍵技術(shù)、自動(dòng)駕駛汽車(chē)的人工智能技術(shù)、當(dāng)前自動(dòng)駕駛的技術(shù)情況和存在 問(wèn)題等進(jìn)行論述。一、自動(dòng)駕駛概論自動(dòng)駕駛汽

3、車(chē)在上個(gè)世紀(jì)已有數(shù)十年的發(fā)展歷史，自動(dòng)駕駛行業(yè)在當(dāng)時(shí)還是受到了廣泛的 關(guān)注。經(jīng)過(guò)研制開(kāi)發(fā)，自動(dòng)駕駛汽車(chē)在后續(xù)多年推廣，1999年，英國(guó)卡基梅大學(xué)制做的無(wú)人駛汽車(chē)Lacuna-v完成了第一次無(wú)人駕駛試驗(yàn)，許多為無(wú)人駕駛汽車(chē)開(kāi)放路實(shí)驗(yàn)的法規(guī)也相繼 出臺(tái)。2009年，自動(dòng)駕駛汽車(chē)的圖片首次曝光，自動(dòng)駕駛汽車(chē)共有6個(gè)段別，0級(jí)是完全由駕駛員進(jìn)行駕駛作；1級(jí)是指特定情況下汽車(chē)輔助駕駛完成某些駕駛?cè)蝿?wù)；到了2級(jí)是自動(dòng)駕駛能完成某些駕駛?cè)蝿?wù)，但駕駛省要時(shí)刻監(jiān)視圍環(huán)境的變化，到危險(xiǎn)情況隨時(shí)接管，這是 目前大多自動(dòng)駛汽車(chē)都已做到的自動(dòng)駕駛技術(shù)；3級(jí)是駕駛員幾乎不用接管，汽車(chē)可以智能的完成任務(wù)；4和5級(jí)是自動(dòng)技術(shù)

4、，汽車(chē)已經(jīng)完會(huì)不用駕駛員的控制。區(qū)別在于4級(jí)只有在高速公路等特定條件下才可完全獨(dú)立，5級(jí)則在任何條件下無(wú)人操作。自動(dòng)駕駛的應(yīng)用是備受關(guān)注的熱點(diǎn)，當(dāng)下自動(dòng)駕駛發(fā)展的是十分快速的。人工智演算法的優(yōu)化，自動(dòng)駕駛越來(lái)越 趨向商業(yè)化、實(shí)用化。國(guó)內(nèi)早期在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域開(kāi)始探索的主要是百度、華為等一些互聯(lián)巨頭，這些企業(yè)都有足 夠強(qiáng)的技術(shù)實(shí)力和熱情，其中，技術(shù)水準(zhǔn)發(fā)展最好的還是百度。百度早在3年前就逐漸啟動(dòng)開(kāi)發(fā)專(zhuān)案，直到2017年4月，百度宣布了一個(gè)計(jì)劃，要建立一套完整的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。國(guó)外 在自動(dòng)駕駛方面領(lǐng)先的有美國(guó)的特斯拉和谷歌，特斯拉的被一致認(rèn)定為屬于自動(dòng)駛3級(jí)范略,即在有條件情況下的自動(dòng)化，在一定的環(huán)境中

5、有自動(dòng)駕駛的能力，退到緊急情況時(shí)還要進(jìn)行 管理的有人模式。二、自動(dòng)駕駛的投入與發(fā)展情況近三年全球自動(dòng)駕駛技術(shù)總投資達(dá)到80億美元，其中商業(yè)巨頭和汽車(chē)廠商，都是自動(dòng)駕駛方面的大財(cái)團(tuán)。自動(dòng)駕駛汽車(chē)的交易涉及汽車(chē)系統(tǒng)的各個(gè)方面，自動(dòng)駕駛已上升為國(guó)家戰(zhàn) 略。2018年開(kāi)始正式發(fā)放了全國(guó)首批網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)開(kāi)放道路測(cè)試號(hào)牌，意味自動(dòng)駛汽車(chē)可在上中國(guó)合法上路，我國(guó)無(wú)人駕駛行業(yè)，又邁出一大步。同時(shí)，日本、新加坡等國(guó)家相繼批準(zhǔn)自動(dòng) 駕駛技術(shù)的相關(guān)企業(yè)在條件可行條件下進(jìn)人道路實(shí)驗(yàn)。自動(dòng)駕駛自動(dòng)駕駛是可實(shí)現(xiàn)更安全高效駕駛的單車(chē)基礎(chǔ)技術(shù)，使車(chē)輛具備駕駛?cè)说难勰X 手等功能，提高車(chē)輛自主識(shí)別規(guī)劃控制能力。所以，自動(dòng)駕駛是逐步從

6、傳統(tǒng)交通系統(tǒng)中解放 駕駛?cè)?，開(kāi)始以智能化汽車(chē)為主體，構(gòu)建新型智能交通系統(tǒng)的核心技術(shù)。目前就行業(yè)內(nèi)自動(dòng) 駕駛汽車(chē)的智能化技術(shù)路徑主要有兩個(gè)，其區(qū)別主要在感知技術(shù)路線。一類(lèi)是輔以毫米波雷 達(dá)等的多傳感器融合方案，以傳統(tǒng)廉價(jià)的攝像機(jī)為主導(dǎo)，以特斯拉、福特、沃爾沃等傳統(tǒng)整 車(chē)企業(yè)為代表；另一類(lèi)是依賴于高精度地圖并輔以攝像機(jī)、毫米波雷達(dá)、超聲波傳感器等的 技術(shù)方案，以性優(yōu)價(jià)高的三十二線或六十四線鐳射雷達(dá)為主導(dǎo)，主要以谷歌、百度等企業(yè)為 代表?，F(xiàn)有的智能駕駛系統(tǒng)大都以鐳射雷達(dá)作為主傳感器，但其成本居高不下，因此得益人 工智能技術(shù)發(fā)展的成本較低，自動(dòng)駕駛架構(gòu)以攝像機(jī)為主傳感器的技術(shù)方案成為新的研究熱 點(diǎn)，從

7、自動(dòng)駕駛汽車(chē)的功能層角度可分為感知層、決策層、控制層。其中的人機(jī)交互技術(shù)、 感知融合技術(shù)、智能輔助技術(shù)、智能駕駛技術(shù)、智能決策技術(shù)等等都需要車(chē)載計(jì)算平臺(tái)來(lái)完 成協(xié)同控制、智能決策、高速計(jì)算、數(shù)據(jù)融合，為決策和控制提供即時(shí)回應(yīng)，從而完成汽車(chē) 行駛和信息交互過(guò)程中多源海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的高速計(jì)算處理，實(shí)現(xiàn)汽車(chē)的自動(dòng)駕駛。 三、自動(dòng)駕駛汽車(chē)的特點(diǎn)與功能1 .自動(dòng)駕駛汽車(chē)的特點(diǎn)(1)安全性：通過(guò)數(shù)位化，智能的信息化運(yùn)行，自動(dòng)駕駛能精確能做出反應(yīng)。發(fā)生安全 事故的概率大大降低。自動(dòng)駕駛汽車(chē)可以檢測(cè)人類(lèi)的狀況，當(dāng)無(wú)人駕駛時(shí)，自動(dòng)駕駛汽車(chē)就 會(huì)自動(dòng)代替人類(lèi)的駕駛，避免發(fā)生事故。(2)便利性：不需要駕駛員控制，自動(dòng)

8、駕駛汽車(chē)解放了人類(lèi)的雙手，能方便通過(guò)自身導(dǎo) 航到達(dá)目的地。(3)智能化：到達(dá)目的地，汽車(chē)會(huì)到停車(chē)位自動(dòng)停車(chē)，當(dāng)選定目的地后，自動(dòng)駕駛汽車(chē) 會(huì)利用導(dǎo)航系統(tǒng)選擇一條最合理路線。2 .自動(dòng)駕駛汽車(chē)的功用(1)代替駕駛者進(jìn)行駕駛。選定目的地后，就可以完全讓自動(dòng)駕駛車(chē)自動(dòng)駕駛，與普通 汽車(chē)相比便利太多。(2)最優(yōu)路線選擇。利用導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行，可以避免交通擁堵或路線過(guò)長(zhǎng)的問(wèn)題。以最快 最安全的方式達(dá)目的地。(3)自動(dòng)駕駛汽車(chē)能夠分析駕駛者及乘客的狀態(tài)：當(dāng)駕駛員疲勞駕駛時(shí)，自動(dòng)駕駛汽車(chē) 會(huì)接替駕駛員進(jìn)行自動(dòng)駕駛。如乘客把手和頭伸到窗外，自動(dòng)駕駛汽車(chē)會(huì)提醒大家，防止意 外事故的發(fā)生。四、自動(dòng)駕駛汽車(chē)的基本組成1

9、 .中央處理系統(tǒng)中央處理器包括運(yùn)算器、控制部件和寄存器等，是整個(gè)自動(dòng)駕駛汽車(chē)的主要組成部分，對(duì) 收集的各種信息進(jìn)行總匯與處理，包括信息的輸入、信息整理和輸出。在自動(dòng)駕駛汽車(chē)中， 中央處理器顯得極為重要，為了對(duì)周?chē)h(huán)境及時(shí)地做出判斷，中央處理器要求運(yùn)算速度極高, 秒的誤差都可能出現(xiàn)安全事故。同時(shí)對(duì)中央處理器的精確度有更高的要求，當(dāng)車(chē)輛通過(guò)障礙物時(shí)，處理器先收集到信息，并執(zhí)行相應(yīng)動(dòng)作。若是遇到交通燈，處理器的信息判斷能否通 行。2 .視頻采集器視頻采集器是將收到的視頻信號(hào)等混合輸入電腦，并且轉(zhuǎn)換成讓電腦可識(shí)的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)，儲(chǔ) 在于電腦中。通過(guò)采集器，自動(dòng)駕駛汽車(chē)可以獲取周?chē)男畔?，如駕駛者要停車(chē)時(shí)，系

10、統(tǒng)會(huì) 采集停車(chē)環(huán)境，停放位置及行人的狀態(tài)等信息，傳給中央處理器，確保周?chē)踩?，汽?chē)執(zhí) 行停車(chē)動(dòng)作。3 .雷達(dá)傳感器雷達(dá)傳感器是一種用于測(cè)量距離的儀器，通過(guò)量參數(shù)算距離，利用發(fā)射率與時(shí)間的相關(guān)函 數(shù)，得到平均值。計(jì)算公式可以算出物體與物體間的距離。它使用于測(cè)量車(chē)輛之間、車(chē)輛與 行人之間的距離，作為輸入信息，傳給中央處理器，判斷是否要實(shí)施制動(dòng)或加速等動(dòng)作。 五、自動(dòng)駕駛汽車(chē)的關(guān)鍵技術(shù)智能化關(guān)鍵技術(shù)是自動(dòng)駕駛汽車(chē)的最核心技術(shù)，主要包括高精度定位技術(shù)、高精度地圖構(gòu) 建、控制執(zhí)行技術(shù)、規(guī)劃決策技術(shù)、多傳感器融合技術(shù)。其中技術(shù)的控制、感知、決策技術(shù) 是核心基本功能，高精度定位技術(shù)和高精度地圖是行駛過(guò)程的

11、基礎(chǔ)性關(guān)鍵支撐技術(shù)，無(wú)論是 感知決策規(guī)劃還是控制執(zhí)行都需要車(chē)輛自身和周邊其他動(dòng)靜態(tài)物體的位置速度等信息。1 .感知數(shù)據(jù)融合技術(shù)環(huán)境感知主要包括動(dòng)態(tài)物體和路面、靜態(tài)物體幾個(gè)方面，感知數(shù)據(jù)的融合包括對(duì)多個(gè)傳感 器獲取的動(dòng)靜態(tài)物體的檢測(cè)識(shí)別定位信息、跟蹤預(yù)測(cè)信息等的融合處理與反饋。其中對(duì)行人， 非機(jī)動(dòng)車(chē)輛和其他機(jī)動(dòng)車(chē)等動(dòng)態(tài)物體的運(yùn)動(dòng)行為做出預(yù)測(cè)，并能夠根據(jù)當(dāng)前運(yùn)動(dòng)速度計(jì)算出 安全空間，對(duì)智能汽車(chē)的自主決策是極其重要的。多傳感器信息融合技術(shù)，主要有神經(jīng)網(wǎng)路 融合法、卡爾曼濾波融合方法、貝葉斯信息融合方法。神經(jīng)網(wǎng)路方法通過(guò)大量的學(xué)習(xí)訓(xùn)練， 來(lái)消除多傳感器協(xié)同工作中產(chǎn)生的交叉影響效果，卡爾曼濾波方法可以從

12、有限的、有雜訊的 觀察序列中預(yù)測(cè)糾正進(jìn)而推算出物體的位置等信息，貝葉斯信息融合方法是基于概率統(tǒng)計(jì)的 推理方法。2 .規(guī)劃決策技術(shù)規(guī)劃決策技術(shù)主要包括駕駛動(dòng)作決策、全局路徑規(guī)劃、局部行為決策。其中駕駛動(dòng)作決策 主要根據(jù)局部行為決策信息將當(dāng)前規(guī)劃路徑分為多個(gè)小范圍路徑，生成多個(gè)短距離路徑的中 間路徑點(diǎn)，主要包合到達(dá)這些路徑點(diǎn)時(shí)自動(dòng)駕駛汽車(chē)應(yīng)當(dāng)具備的速度、加速度、車(chē)輪轉(zhuǎn)向等 具體指標(biāo)信息。局部行為決策主要是依據(jù)當(dāng)前行車(chē)環(huán)境下的感知信息和定位信息等作出巡航、 換道、轉(zhuǎn)彎、掉頭等決策。全局路徑規(guī)劃是依賴于高精度地圖的目的地間可選路徑的規(guī)劃過(guò) 程。規(guī)劃決策技術(shù)與感知融合技術(shù)的核心是人工智能演算法與計(jì)算平臺(tái)

13、，數(shù)據(jù)導(dǎo)入計(jì)算平臺(tái) 后由不同的晶片進(jìn)行計(jì)算?，F(xiàn)有的計(jì)算方案有基于GPU DSPFPGA ASC的解決方案，還有其他晶片方案。晶片方案主要有谷歌的TPU晶片、Mobileye8 Eye ex NVIDIA Drive PX晶片等,同時(shí)，多家研發(fā)機(jī)構(gòu)也在設(shè)計(jì)和探索，能夠使用移動(dòng)處理器完成計(jì)算任務(wù)的高效計(jì)算平臺(tái)。3 .控制執(zhí)行技術(shù)控制執(zhí)行技術(shù)主要借助于車(chē)載控制平合實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛汽車(chē)的橫馭向控制。核心任務(wù)是經(jīng)過(guò) 一系列結(jié)合車(chē)身屬性和外界物理因素的動(dòng)力學(xué)計(jì)算，通過(guò)CAN匯流獲取規(guī)劃決策層輸出的多個(gè)中間路徑點(diǎn)軌跡信息后，轉(zhuǎn)換成對(duì)車(chē)輛線控的油門(mén)量，轉(zhuǎn)向的橫向控制命令和車(chē)的縱向 控制命令用來(lái)完成相連信息的執(zhí)行。

14、車(chē)載控制平臺(tái)是車(chē)輛的核心控制部件，主要包括通信匯 流、電子控制單元兩方面。主要實(shí)現(xiàn)演算法控制，通信匯集流向完成和集成部件間的通信功 能。汽車(chē)自動(dòng)駕駛的車(chē)載控制平臺(tái)與傳統(tǒng)汽車(chē)的不同在于可根據(jù)需要改寫(xiě)主要有改變內(nèi)部程 序的改裝和直接改變運(yùn)算器硬體的改裝。后者主要是通過(guò)原程序即運(yùn)行法則來(lái)改善發(fā)動(dòng)機(jī)的 運(yùn)行和改變處理向題的演算法。4 .高精度地圖構(gòu)建與高精度定位技術(shù)高精度地圖是區(qū)別于電子地圖的，車(chē)的幾何結(jié)構(gòu)及度、由率、限速等屬性信息行車(chē)助信 息的自動(dòng)駕駛汽車(chē)專(zhuān)用地圖行車(chē)助信息主要包括路面的幾何構(gòu)，周邊道路環(huán)的點(diǎn)云模型。機(jī) 器不具備人類(lèi)與生俱來(lái)的邏輯分析能力和視覺(jué)識(shí)影。必須借助高精度地圖擴(kuò)展車(chē)輛的靜態(tài)環(huán)

15、 境感知能力，為自動(dòng)駕駛汽車(chē)提供全局觀察窗口。高精度地圖的構(gòu)建是一個(gè)多傳感器融合的 過(guò)程，主要包含輪距傳感器、陀螺儀 MU、全球衛(wèi)星號(hào)導(dǎo)航系統(tǒng) GPS、光學(xué)雷達(dá)LDAR.輪距 傳感和陀螺儀可以高頻率稠有偏差地給出自動(dòng)駕駛汽車(chē)的位置預(yù)調(diào)，測(cè)量量后根據(jù)當(dāng)前的準(zhǔn) 確位置與激光雷達(dá)的掃描數(shù)，再融合LDAR GPS的數(shù)據(jù)算出當(dāng)前車(chē)的準(zhǔn)確位置，把新的數(shù)據(jù)加入地圖中以此來(lái)逐步構(gòu)建高精度地圖。高精度定位技術(shù)依賴于高精度地圖信息，精確地確 認(rèn)位置，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)可以通過(guò)對(duì)比當(dāng)前位置的傳感獲取行車(chē)環(huán)境信息和高精度地圖，并能 確認(rèn)當(dāng)前位置一段距離內(nèi)的行車(chē)環(huán) 境，可進(jìn)行下一步軌跡規(guī)劃和決策。六、自動(dòng)駕駛駛汽車(chē)的人工智能

16、技術(shù)人工智能技術(shù)在汽車(chē)自動(dòng)駕駛駛上的應(yīng)用有規(guī)劃決策與控制、主觀環(huán)境感知這三大能的 演算法程序上，即學(xué)習(xí)模糊邏輯、專(zhuān)家系統(tǒng)、傳演算法等方法，通過(guò)大數(shù)據(jù)的自主訓(xùn)練和學(xué) 習(xí)，使汽車(chē)自動(dòng)具備一定程度的智能水準(zhǔn)。1 .人工智能在環(huán)境感知中的應(yīng)用電腦視覺(jué)在自動(dòng)駕駛駛汽車(chē)上的應(yīng)用有靜態(tài)物體分類(lèi)與交通仿息識(shí)別，動(dòng)態(tài)物體軌跡跟 蹤行為干預(yù)。以及基于不同演算法的車(chē)輛自身定位等。模式識(shí)別、神經(jīng)網(wǎng)路等方法可以用于 電腦獲取的大量圖像視頻信息處理，融合運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)演算法來(lái)實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)物體的識(shí)別跟蹤。運(yùn)動(dòng) 測(cè)算法：主要有底層的 OpticalFlow與立體視覺(jué)技術(shù)，和基于馬爾科夫決策過(guò)程的多個(gè)運(yùn)動(dòng)目 標(biāo)識(shí)別追蹤算法等。Optic

17、al Flow是基于單個(gè)播像頭的連續(xù)時(shí)刻圖像或視頻序列中的像素級(jí)密 集對(duì)應(yīng)關(guān)系，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)督學(xué)習(xí)可以通過(guò)對(duì)獲取圖像的訓(xùn)練得到場(chǎng)景的多維深度或距 離估計(jì)，立體視覺(jué)是基于多個(gè)攝像頭的同一時(shí)刻圖片，從而預(yù)測(cè)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡?；诙ㄎ谎菟惴ǎ褐饕腔谕?fù)渑c地標(biāo)的演算法和基于幾何的視覺(jué)里程計(jì)算法。基于 幾何的視覺(jué)里程計(jì)算法分雙目和單目?jī)煞N。雙目視覺(jué)里程計(jì)算法遇過(guò)左右兩幅圖的視差圖和 攝像機(jī)的幾何特性計(jì)算出特征點(diǎn)的度，找出幀與幀之間的特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)關(guān)系。推算出兩幀之間 車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)，再依據(jù)之前車(chē)輛的位置計(jì)算得到最新的車(chē)輛位置。單目視覺(jué)里程計(jì)算法的主要 問(wèn)題是無(wú)法推算出觀測(cè)到的物體大小，需與其他傳感器的結(jié)合

18、才能進(jìn)行準(zhǔn)確定位?；谕?fù)?與地標(biāo)的演算法把所有的地標(biāo)組成一個(gè)拓?fù)鋱D。自動(dòng)駕駛汽車(chē)檢測(cè)到某個(gè)地標(biāo)時(shí)就可以大致 推斷出自身所在的位置，但該方法需要預(yù)先建立精準(zhǔn)的拓?fù)鋱D。2 .人工智能在規(guī)劃決策中的應(yīng)用人工智能就學(xué)習(xí)可以有效地解決環(huán)境中存在的特珠情況，是通過(guò)和環(huán)境的交互式學(xué)習(xí)在對(duì) 應(yīng)的場(chǎng)景下進(jìn)行規(guī)劃和決策以達(dá)到最優(yōu)駕駛行為的方法。行為決策與路徑劃是人工智能在自 動(dòng)駕駛駛汽車(chē)領(lǐng)域中的另一個(gè)重要應(yīng)用。其目的是在給定的任意環(huán)境下，通過(guò)對(duì)環(huán)境的探索 學(xué)習(xí)到最佳的策略，然后取最優(yōu)化行為。常用的增強(qiáng)學(xué)習(xí)演算法有Deep&-Iearning演算法和REINFORCE演算法?；谒阉氐难菟惴ê突谠鰪?qiáng)學(xué)習(xí)

19、演算法的結(jié)合，一方面能夠通過(guò)搜 索獲取復(fù)雜決策場(chǎng)景的最憂策略，一方面又能通過(guò)加強(qiáng)學(xué)習(xí)加快搜索的過(guò)程，該方法在解決 涉及長(zhǎng)期規(guī)劃問(wèn)題方面具有巨大潛力。對(duì)于復(fù)雜決策的場(chǎng)景無(wú)法通過(guò)短期的效果得到最優(yōu)決 策略，此時(shí)必結(jié)合基于搜索的演算法來(lái)解決問(wèn)題。3 .人工智能在車(chē)輛控制中的應(yīng)用專(zhuān)家系統(tǒng)控制主是應(yīng)用某一特定領(lǐng)域內(nèi)大量的專(zhuān)家知識(shí)和推理方法解決間距的過(guò)程，其研 究目標(biāo)是學(xué)習(xí)模擬人類(lèi)專(zhuān)家的推理處理過(guò)程，實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)的控制。自動(dòng)駕駛汽車(chē)是未來(lái)汽車(chē)發(fā) 展的方向，是將精確采集、識(shí)別、判斷、決策、優(yōu)化、執(zhí)行和反饋和糾控功能融為一體，集 微電腦、微電機(jī)、綠色環(huán)保動(dòng)力系統(tǒng)、新型結(jié)構(gòu)材科等尖端科技成果為一體的智能型汽車(chē)。 自動(dòng)駛汽車(chē)的控制是指當(dāng)收到控制指令后，控制系統(tǒng)調(diào)取車(chē)的參數(shù)使其達(dá)到控制目標(biāo)的過(guò)程。 人工智能在車(chē)輛控制中的應(yīng)用主要在自動(dòng)控制技術(shù)方面，主要集中在模糊控制和專(zhuān)家系統(tǒng)控 制，主要通過(guò)控制器中的程序?qū)崿F(xiàn)對(duì)電氣系統(tǒng)的控制。模糊控制在車(chē)輛控制中的應(yīng)用主要體 現(xiàn)對(duì)行為與動(dòng)作的智能處理，如對(duì)障礙物體的躲避處理、行進(jìn)速度的調(diào)整以及對(duì)移動(dòng)目標(biāo)追 蹤等方面。車(chē)載傳感器在完成信息采集后，會(huì)對(duì)信