自动驾驶汽车

自动驾驶汽车（AV），又称自动驾驶汽车，是一种能够感知环境并在没有人工输入的情况下进行导航的汽车。它们是人工智能（AI）的突破性应用，结合了先进的传感器、复杂的算法和强大的处理器来执行所有驾驶功能。自动驾驶汽车的主要目标是提高安全性，改善交通流量，并为无法驾驶汽车的人增加机动性。这项技术处于汽车行业创新的前沿，有望重塑交通和物流业。

核心技术

每辆自动驾驶汽车的核心都是一个复杂的系统，它能感知世界、做出决策并控制汽车的行动。该系统在很大程度上依赖于计算机视觉（CV），它就像车辆的眼睛。

• 感知：自动驾驶汽车使用一系列传感器（包括摄像头、雷达和激光雷达）来收集周围环境的数据。深度学习模型对这些数据进行处理，以执行一些关键任务，如物体检测，以识别行人、其他车辆和路标；图像分割，以区分可驾驶路面和人行道；姿势估计，以预测行人和骑车人的意图。
• 传感器融合：通过一种称为传感器融合的过程，将来自不同传感器的数据结合起来。这样就能建立一个比任何单一传感器都更精确的环境模型，从而提高可靠性和安全性。
• 决策：了解环境后，人工智能必须做出决策。这涉及路径规划、速度调节和复杂交通场景的导航。自动驾驶汽车的 "大脑 "利用了在大量驾驶数据基础上训练出来的机器学习模型。

自主程度

根据SAE 国际 J3016 标准的定义，自动驾驶汽车的发展通常分为六个级别，其中概述了从无自动化到完全自动化的发展过程。

• 0-2级：这些级别包括驾驶员仍可控制汽车，但由自动紧急制动或车道保持辅助等系统提供帮助的功能。许多现代汽车都配备了这些高级驾驶辅助系统（ADAS）。
• 3-5 级：这些级别的自动驾驶程度越来越高，车辆在特定条件下（第 3 级）、大多数条件下（第 4 级）或所有条件下（第 5 级）接管驾驶任务。真正的 "自动驾驶 "通常与 4 级和 5 级有关。这些先进系统的安全运行是NHTSA 等监管机构关注的重点。

实际应用

虽然完全自动驾驶汽车尚未普及，但该技术正在各种应用中积极部署和测试。

1. 机器人出租车服务： Waymo和Cruise等公司正在多个城市使用完全自动驾驶的车辆运营商业打车服务。这些服务在自动驾驶汽车中使用先进的人工智能来导航城市环境，依靠实时物体检测和跟踪来确保乘客安全。
2. 高级驾驶辅助系统（ADAS）： 特斯拉的自动驾驶和其他制造商的类似系统在新车中很常见。这些系统使用摄像头和人工智能来自动完成转向、加速和制动等任务，是向完全自动驾驶迈出的重要一步。

发展与培训

开发自动视像系统需要进行严格的测试和验证，通常需要使用COCO等大型数据集或Argoverse和nuScenes 等专业驾驶数据集。使用YOLO11等强大的架构训练底层模型需要大量的计算资源（GPU）和PyTorch或TensorFlow 等框架。在实际部署之前，CARLA等仿真环境在无数场景下对算法进行安全测试方面发挥着至关重要的作用。正如兰德公司（RAND Corporation）等机构的研究报告所强调的那样，验证自动驾驶汽车的安全性是一项复杂的挑战。

模型部署通常涉及优化技术，如针对边缘人工智能设备和英伟达 Jetson 等专用硬件加速器的模型量化。整个生命周期都受益于强大的MLOps 实践，以实现持续改进和监控。

自动驾驶汽车与机器人技术

虽然自动驾驶汽车是机器人的一种专门形式，但机器人技术（Robotics）一词的含义要广泛得多。机器人技术涵盖各种自动化机器，包括工业制造机械臂、手术机器人和空中无人机。自动驾驶汽车是专门设计用于运送人员或货物的地面机器人，是机器人技术大领域中一个高度复杂和引人注目的应用。