蔣海

【摘要】近年來，隨著技術(shù)水平的逐漸發(fā)展進(jìn)步，為減輕駕駛?cè)藛T的駕駛壓力，無人駕駛智能汽車應(yīng)運(yùn)而生。但就目前發(fā)展的實(shí)際情況來看，無人駕駛智能汽車在實(shí)際應(yīng)用的過程當(dāng)中仍然有著較大的提升空間，我們需要有足夠的支撐技術(shù)來確保無人駕駛智能汽車的穩(wěn)定運(yùn)行。本文就針對無人駕駛智能汽車的支持技術(shù)進(jìn)行了簡要的探討分析。

【關(guān)鍵詞】無人駕駛? 智能汽車? 支持技術(shù)

一、計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)

通常情況下，駕駛員需要通過視覺來判定車輛所處的駕駛環(huán)境，即便駕駛環(huán)境不會向駕駛?cè)藛T開口說話，但無論是交通信號燈、交通圖案，還是道路標(biāo)識都能夠作為交流語言向駕駛?cè)藛T傳達(dá)信息。無人駕駛智能汽車雖然脫離了駕駛?cè)藛T的管理和判定，但卻應(yīng)當(dāng)具備駕駛?cè)藛T所擁有的視覺判定能力。為確保無人駕駛智能汽車能夠安全穩(wěn)定地運(yùn)行，我們應(yīng)當(dāng)通過運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺來實(shí)現(xiàn)對于系統(tǒng)所獲取到的環(huán)境語言的識別。較為完備的無人駕駛智能汽車系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)具備實(shí)用性、實(shí)時性和魯棒性。所謂實(shí)用性，就是指智能汽車不僅能夠替代駕駛?cè)藛T完成駕駛過程，同時也能夠以低成本、小體積的優(yōu)勢被用戶所接受。魯棒性是指汽車在運(yùn)行的過程當(dāng)中能夠充分適應(yīng)變動的道路環(huán)境情況、氣候條件所提出的不同要求。實(shí)時性，簡單來說就是指系統(tǒng)在運(yùn)行的過程當(dāng)中，能夠與汽車行駛的實(shí)際情況同步的信息處理。

在無人駕駛智能汽車當(dāng)中，視覺系統(tǒng)主要發(fā)揮著對于周邊環(huán)境進(jìn)行分辨和識別的作用。相對于其他類型的傳感器而言，視覺系統(tǒng)具備著能夠識別較多數(shù)量信息、實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程遙測的優(yōu)勢。但與此同時它也存在著一定的缺陷，那就是在較為復(fù)雜的環(huán)境下，我們需要將探測目標(biāo)與探測背景單獨(dú)區(qū)分開來，這意味著系統(tǒng)需要在較短的時間內(nèi)完成較為復(fù)雜的圖像計(jì)算，如果一味地依靠已有的硬件條件，必然會對于系統(tǒng)的實(shí)用性造成影響。針對這一問題我們可以采取特殊類型的圖像處理方式，從圖像當(dāng)中獲知道路的范圍，并通過與汽車內(nèi)部存儲的地圖系統(tǒng)進(jìn)行聯(lián)合應(yīng)用，通過系統(tǒng)的計(jì)算之后，能夠有效強(qiáng)化汽車對于道路路線的識別程度。在通過采取不同類型的環(huán)境表示方法和導(dǎo)航方式，可以實(shí)現(xiàn)對于信息的高速精準(zhǔn)計(jì)算。為確保所獲取到的圖像信息能夠具備精準(zhǔn)性和可靠性，我們可以使用多個攝像機(jī)，或是通過高速攝像機(jī)連續(xù)多幅攝像的方式來掌握目標(biāo)的距離和速度。另外，還可以通過借助能夠抓拍連續(xù)圖像的攝像機(jī)，對于汽車的運(yùn)行情況進(jìn)行掌握。

總體來說，通過將計(jì)算機(jī)圖像信息與其他方面的信息內(nèi)容進(jìn)行有機(jī)的融合，能夠幫助人們在較為特殊的環(huán)境當(dāng)中快速地識別出有價值的信息內(nèi)容，從而及時做出合理的決策。

二、傳感器信息融合

想要真正實(shí)現(xiàn)智能汽車的無人駕駛公用除了要實(shí)時獲取和計(jì)算信息之外，還需要充分滿足系統(tǒng)運(yùn)行可靠性的需求。但根據(jù)當(dāng)前階段的實(shí)際發(fā)展情況來看，大部分的傳感器都存在著一定的誤差性，難以隨時隨地向人們提供精準(zhǔn)可靠的信息。通過將不同類型的傳感器聯(lián)合應(yīng)用，則可以有效降低因單一傳感器功能不足而導(dǎo)致的一系列問題的出現(xiàn)。立足于當(dāng)前階段的實(shí)際發(fā)展情況來看，智能汽車在研發(fā)的過程當(dāng)中已經(jīng)逐步開始使用傳感系統(tǒng)。以雷達(dá)技術(shù)為代表的新型技術(shù)能夠幫助智能汽車及時獲取到周邊汽車的運(yùn)行情況以及周邊行人及障礙物的通行狀況，從而切實(shí)解決視覺技術(shù)在深度信息處理方面所存在的不足。另外雷達(dá)技術(shù)不會多地受到多種外界因素的干擾和影響，即便是長期處于惡劣的環(huán)境當(dāng)中，也能夠及時穩(wěn)定地運(yùn)行。在多種多樣的雷達(dá)當(dāng)中，激光雷達(dá)具備著最為突出的優(yōu)勢性價值。首先激光雷達(dá)能夠精準(zhǔn)地判定方向，測距的精度較高，且波束窄，體積小，因而獲得了人們極為廣泛的應(yīng)用。

另外，多傳感器融合也具備著突出的應(yīng)用價值。所謂多傳感器融合，顧名思義，就是指將多個傳感器進(jìn)行有機(jī)的連接，從多方面實(shí)現(xiàn)信息的補(bǔ)充，或是及時獲取來自多個傳感器的不同信息，再將所得信息進(jìn)行融合應(yīng)用。傳感器融合這一概念的提出，最初是為了能夠?qū)崿F(xiàn)對于不同傳感器資源的利用，便獲取到相對于單一傳感器而言更為廣泛、可靠的信息內(nèi)容。通過合理的運(yùn)用多傳感器融合的方法能夠?qū)崿F(xiàn)信息環(huán)境的互補(bǔ)，并且無需花費(fèi)過多的資金。在具體應(yīng)用的過程當(dāng)中，我們通常會對于來自不同傳感器的信息進(jìn)行綜合性的分析處理，通過借助數(shù)據(jù)所具備的互補(bǔ)性和冗余性進(jìn)行容錯處理，從而切實(shí)掌握具體的環(huán)境特征。

三、無人駕駛智能汽車中的智能控制理論

無人駕駛智能汽車的穩(wěn)定運(yùn)行，要求其能夠?qū)崿F(xiàn)對于路徑的實(shí)時穩(wěn)定跟蹤，這就要求在無人駕駛智能汽車當(dāng)中能夠增設(shè)具備突出性能的控制器，而控制器的作用發(fā)揮又需要智能控制理論作為支撐。智能控制是自動控制技術(shù)發(fā)展至一定階段的必然產(chǎn)物，同樣要借助計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來實(shí)現(xiàn)人類思維的模擬，從而代替人類完成腦力勞動和體力勞動。在我國，智能控制這一方面仍然屬于一門新興學(xué)科，各方面的研究都不夠深入，根據(jù)現(xiàn)在的認(rèn)識，我們可以將智能控制分為遞階控制系統(tǒng)、專家控制系統(tǒng)、模糊控制系統(tǒng)、神經(jīng)控制系統(tǒng)以及學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)幾個不同方面。

智能控制能夠?qū)⑤^為抽象化的非數(shù)字模型轉(zhuǎn)換為知識表示，我們可以將較為復(fù)雜、抽象的已知算法的非數(shù)字過程通過實(shí)際的知識來實(shí)現(xiàn)核算推理，以便啟發(fā)和引導(dǎo)求解。當(dāng)前階段在許多的發(fā)達(dá)國家當(dāng)中都已經(jīng)開始使用專家控制系統(tǒng)為智能汽車提供輔助性的幫助，依靠此類系統(tǒng)能夠?qū)τ谥苓咇{駛情況進(jìn)行精準(zhǔn)的判定，從而給出更為可靠的駕駛策略，當(dāng)出現(xiàn)突發(fā)狀況時，系統(tǒng)還能夠提前給定危險(xiǎn)警告，能夠起到防患于未然的作用。另外，模糊邏輯控制與專家控制也存在著較為相似之處，無論是模糊邏輯控制還是專家控制都需要借助以往的經(jīng)驗(yàn)和決策的行為模型為無人駕駛智能汽車提供支持作用。模糊邏輯控制模型通常會立足于不同的規(guī)則系統(tǒng)，借助控制系統(tǒng)所具備的作用來發(fā)揮效用，這與駕駛員的駕駛特點(diǎn)十分類似。大部分的研究人員會抓住系統(tǒng)所具備的突出性質(zhì)，通過運(yùn)用傳統(tǒng)的控制工程理論來進(jìn)行汽車駕駛控制器的設(shè)計(jì)，然后再依照相應(yīng)的規(guī)定構(gòu)建起模糊駕駛控制器，使其能夠在智能汽車系統(tǒng)當(dāng)中發(fā)揮效用。

四、總結(jié)

綜上所述，無人駕駛智能汽車是汽車行業(yè)與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)融合的必然產(chǎn)物。

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