2022-01-17 14:02:16 作者:问答叫兽
【太平洋汽车网】自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作,让电脑可以在没有任何人类主动的操作下,自动安全地操作机动车辆。
自动驾驶车辆仍有许多任务面临巨大的挑战,需要采用尖端的方法来解决。取代人类的认知和运动能力不是一件容易的事情,还需要很多年的努力。AI需要解决各种不同的任务,以便实现可靠和安全的自动驾驶。
本系列包括两篇文章,介绍无人驾驶汽车得以实现的AI应用,展示其挑战与成就,另外还探讨了与传统软件相比AI的本质,并在第二篇文章中进一步讨论了在自动驾驶领域开发、测试和部署AI技术的特定挑战。
1.自动驾驶车辆中的AI分析自动驾驶车是汽车工业中增长最快的领域,而人工智能则是自动驾驶车中最重要和最复杂的组成部分。图1所示为典型的自动驾驶车构成。
自动驾驶车辆对传送实时数据的传感器数量,以及对数据进行智能处理的需求可能会非常庞大。而AI被用于现代汽车的中央单元以及多个电子控制单元(ECU)中。
由于AI已在机器人等众多领域中得到应用,它自然成为自动驾驶的首选技术。人工智能和感知技术可以提供更安全、更具确定性的行为,从而带来燃油效率、舒适性和便利性等优势。
开发如自动驾驶车这样复杂的AI系统面临的挑战很多。AI必须与众多传感器交互,并实时使用数据。许多AI算法的计算量都很大,因此很难与内存和速度受限的CPU一起使用。现代车辆是一种实时系统,必须在时域中产生确定性结果,这关系到驾驶车辆的安全性。诸如此类的复杂分布式系统需要大量内部通信,而这些内部通信容易带来延迟,从而干扰AI算法做出决策。另外,汽车中运行的软件还存在功耗问题。越密集的AI算法消耗功率也越多,尤其对只依赖电池充电的电动车而言,这是一个很大的问题。
(图/文/摄:太平洋汽车网 问答叫兽)
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