自动驾驶车辆

自动驾驶汽车（AV），也称为无人驾驶汽车，是能够感知周围环境并在无需人工输入的情况下导航的车辆。它们代表了 人工智能（AI） 的一项突破性应用，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、改善交通流量并增加无法驾驶人士的出行能力。这项技术正处于 汽车行业 创新的前沿，有望重塑运输和物流。

核心技术

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

• 感知： 自动驾驶汽车使用一套传感器（包括摄像头、雷达和 LiDAR）来收集有关其周围环境的数据。深度学习模型处理这些数据以执行关键任务，例如目标检测以识别行人、其他车辆和道路标志；图像分割以区分可行驶表面与人行道；以及姿势估计以预测行人和骑自行车者的意图。
• 传感器融合： 来自不同传感器的数据通过称为传感器融合的过程组合在一起。这创建了一个比任何单个传感器都能提供的更准确的环境模型，从而提高了可靠性和安全性。
• 决策： 一旦了解了环境，人工智能就必须做出决策。这包括路径规划、速度调节和导航复杂的交通场景。AV 的这个“大脑”利用了在大量驾驶数据上训练的机器学习模型。

自主级别

AV 的开发通常分为六个级别，由 SAE International J3016 标准 定义，该标准概述了从无自动化到完全自动化的演变过程。

• 级别 0-2： 这些级别包括驾驶员仍在控制中，但由自动紧急制动或车道保持辅助等系统辅助的功能。许多现代汽车都具有这些高级驾驶员辅助系统 (ADAS)。
• 级别 3-5： 这些级别涉及越来越高的自动化程度，其中车辆在特定条件下（级别 3）、大多数条件下（级别 4）或所有条件下（级别 5）接管驾驶任务。真正的“自动驾驶”通常与级别 4 和 5 相关。这些高级系统的安全运行是NHTSA等监管机构关注的主要焦点。

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. 无人驾驶出租车服务：像Waymo和Cruise这样的公司正在多个城市运营具有完全自动驾驶汽车的商业叫车服务。这些服务使用先进的自动驾驶汽车 AI来导航城市环境，依靠实时的目标检测和跟踪来确保乘客安全。
2. 高级驾驶员辅助系统 (ADAS)： 像 特斯拉的 Autopilot 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 AI 来自动执行转向、加速和制动等任务，代表着朝着完全自主驾驶迈出的渐进式一步。

开发与训练

开发自动驾驶汽车涉及严格的测试和验证，通常使用大型 数据集，如 COCO 或专门的驾驶数据集，如 Argoverse 和 nuScenes。使用像 YOLO11 这样的强大架构训练底层模型需要大量的计算资源 (GPU) 和像 PyTorch 或 TensorFlow 这样的框架。像 CARLA 这样的模拟环境在无数场景下安全地测试算法，然后再进行实际部署方面发挥着至关重要的作用。正如 兰德公司 等组织的研究强调的那样，自动驾驶汽车安全性的验证是一项复杂的挑战。

模型部署通常涉及优化技术，例如模型量化，用于专门的硬件加速器，如 Edge AI 设备和 NVIDIA Jetson。 整个生命周期受益于强大的 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特殊形式，但机器人技术一词的范围要广泛得多。机器人技术涵盖了各种自动化机器，包括工业制造臂、外科手术机器人和无人机。自动驾驶汽车是专门用于运输人员或货物的地面机器人，代表了机器人技术领域中一种高度复杂且引人注目的应用。