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中国汽车人工智能存在的问题与应用

来源:原创论文网 添加时间:2018-07-30

摘要

  像许多新兴学科一样, 人工智能至今尚无统一的定义, 人类的许多活动和行为都是“智能”的, 比如下棋, 解题, 编制计划, 开车, 跳舞等。如果机器能够执行或完成某种活动或行为, 那么就可以认为机器已经具备了某种性质的“人工智能”。近些年来, 人工智能在汽车领域被炒的很热, 加之百度、谷歌这样的巨头介入, 使得人工智能在汽车领域的发展非常迅速。

中国汽车人工智能存在的问题与应用

  一、人工智能在汽车领域的应用

  (一) 驾驶辅助系统

  1. 车道保持系统

  借助摄像头识别行驶车道的标志线, 对车辆行驶时保持车道提供支持, 如果车辆接近识别到的标记线并可能脱离行驶车道, 那么该系统会通过方向盘或座椅的震动提醒驾驶员注意。如果车道保持辅助系统识别到本车道两侧的标记线, 那么系统处于待命状态。这通过组合仪表盘中的绿色指示灯显示。当系统处于待命状态下, 如果在跃过标记线前打了转向灯, 那么就不会有警告, 因为系统接受有目的的换道。由于该系统是为在高速公路和条件良好的乡间公路上行驶而设计的, 因此通常在车速约高于65 km/h才开始工作。

  2. 自动泊车系统

  自动泊车辅助系统是为了实现自动停车而产生的系统, 是不用人工干预, 自动停车入位的系统。通过遍布车辆周围的雷达探头测量自身与周围物体之间的距离和角度, 然后通过车载电脑计算出操作流程配合车速调整方向盘的转动、档位的转换以及控制油门和刹车。自动泊车技术可以将汽车停放在较小的空间内, 这些空间比大多数驾驶员能自己停车的空间小得多, 因此可以最大限度的减少时间和空间的浪费, 并且很大程度上可以减少了磕碰事故以及人身伤害事故。

  3. 刹车辅助系统

  刹车辅助系统包括电子制动辅助系统“EBA”和制动力辅助系统“BA”, 指能够通过判断驾驶者的刹车动作, 在紧急制动时增加刹车力度, 从而将制动距离缩短。对于脚踝及腿部力量不是很足的驾驶者来说, 该系统的优势则会表现得更加明显。更高一级的刹车辅助叫主动安全系统, 该系统通过前风挡上的光学雷达系统监视交通状况, 尤其是车头前6米内的情况。当前车刹车、停止或者有其它障碍物的时候, 这套系统首先会自动在刹车系统上加力, 以帮助驾驶员在做出动作前缩短刹车距离;或者它还可以通过调整方向盘, 来改变车辆行驶路径, 以避开障碍物。如果距离障碍物已经很近, 这套系统会自动紧急刹车而无需驾驶员的操作。

  (二) 智能车载系统

  1. 智能语音系统

  智能语音系统可以分为语音识别和语音控制两个大方向, 都是基于语音输入的新一代交互模式, 通过说话就可以得到反馈结果。典型的是在手机上的应用, 如:华为的小易, 苹果的Siri等。出于安全和便捷的考虑, 智能语音系统在汽车上的应用主要在打电话、导航以及音量的调节上, 相对比较简单, 但在没有网络和大数据的支持下, 语音的识别度不高, 因此许多汽车厂在研发语音系统时, 几乎都支持自定义语音命令, 以适应各种口音或方言。

  2. 手势识别系统

  在计算机科学中, 手势识别是通过数学算法来识别人类手势的一个议题。手势识别可以来自人的身体各部位的运动, 但一般是指脸部和手的运动。用户可以使用简单的手势来控制或与设备交互, 让计算机理解人类的行为。其核心技术为手势分割、手势分析以及手势识别。具体流程为:图像获取→手势检测和分割→手势分析→静态手势识别→动态手势识别。手势识别作为人机交互的重要组成部分, 其研究发展影响着人机交互的自然性和灵活性。

  3. 人脸识别系统

  人脸识别系统以人脸识别技术为核心, 是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。它广泛采用区域特征分析算法, 融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体, 利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点, 利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型。在汽车领域应用人脸识别, 最主要的分支是疲劳检测系统或叫驾驶疲劳预警系统。疲劳监测技术, 本质上是在行驶过程中捕捉并分析驾驶员的生物行为信息, 比如眼睛、脸部、心脏、脑电活动等的技术。

  二、中国汽车人工智能存在的问题

  (一) 中国缺少法规标准的顶层设计。

  我国在无人驾驶等方面法律标准尚未形成, 且智能驾驶汽车上路也面临法律法规的约束。一旦智能驾驶汽车出现交通事故, 责任如何认定, 对现行的道路安全法规也是挑战。

  (二) 开放带来的信息安全隐患给智能汽车发展造成威胁。

  开放是智能汽车实现智能、无人驾驶和提升用户体验的基础, 但是随之也带来了智能汽车计算机系统与外界网络交互存在的安全隐患。

  (三) 道路基础设计建设与智能汽车发展缺少统筹。

  智能驾驶需要车与车、车与路、车与人的信息交互, 车辆根据信息自动控制车辆自身的驾驶动作, 既能实现高效驾驶, 又能避免交通违章和事故等。

  (四) 智能汽车难以安全可靠的适应中国复杂的交通道路。

  中国道路环境复杂度高, 全天候、全路况以及对人的感知对智能网联汽车的验证提出了更高的要求。

  (五) 核心技术缺失。

  关键零部件大多掌握在外资手中, 这个问题是比较难解决的, 需要长时间的技术学习和累计。

  三、人工智能在汽车领域的思考

  由于人工智能是巨头公司的天下, 谁掌握了人工智能的制高点, 谁将主宰将来的市场, 甚至影响国家安全, 所以我们不得不思考中国在该领域的战略和国家意志。人工智能真正的核心并不是硬件, 而是软件。在中国大力扶持新能源汽车的大背景下, 我们想要靠新能源汽车弯道超车, 必须掌握人工智能的核心, 即软件。同时国家还要建立健全的法律制度, 以适应未来智能的道路交通。

  参考文献
  [1]周路菡, 《人工智能下一站:无人驾驶汽车》新经济导刊, 2017.
  [2]井泉, 《浅谈人工智能在自动驾驶汽车中的应用》轻型汽车技术, 2018.
  [3]张绪威, 傅林欣, 《人工智能在汽车生产领域的应用及发展前景探析》, 湖南教育, 2017.

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