趙恩波　于家旺　王曉鵬　曲強

關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)；自動駕駛；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號：TP399；TP183 文獻標(biāo)識碼：A

0引言

自動駕駛技術(shù)是當(dāng)今科技領(lǐng)域一個備受矚目的研究和發(fā)展方向，它代表了現(xiàn)代交通系統(tǒng)未來的發(fā)展?jié)摿ΑＩ疃葘W(xué)習(xí)作為人工智能領(lǐng)域的一個重要分支，在自動駕駛中扮演著關(guān)鍵角色（圖1）。

在過去的幾年中，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在計算機視覺、自然語言處理等領(lǐng)域取得了巨大成功。之后深度學(xué)習(xí)技術(shù)被引入自動駕駛領(lǐng)域，應(yīng)用于包括環(huán)境感知、自我定位、決策與規(guī)劃等方面。這不僅提高了汽車駕駛的安全性和效率，還給城市規(guī)劃和交通管理帶來了新的挑戰(zhàn)和機會。

1深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

深度學(xué)習(xí)是一種機器學(xué)習(xí)方法，它模仿人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和工作原理，具有多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。在自動駕駛領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)被廣泛應(yīng)用于環(huán)境感知、決策制定和車輛控制等方面，使自動駕駛汽車能夠識別和理解周圍環(huán)境，做出安全可靠的駕駛決策。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）如圖2所示，是一種專門為處理圖像和視頻數(shù)據(jù)而設(shè)計的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)。其核心構(gòu)成部分包括卷積層和池化層，這些層能夠高效地捕獲圖像中的特征，并逐漸提取更高級別的信息。

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）如圖3所示，是一種適用于序列數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型，它在處理具有時間依賴性的任務(wù)時表現(xiàn)出色。

2自動駕駛技術(shù)概述

2.1自動駕駛級別分類

自動駕駛技術(shù)根據(jù)車輛的自主性和駕駛?cè)蝿?wù)的復(fù)雜性被分為多個級別。最常見的分類是根據(jù)美國汽車工程師學(xué)會（SAE）制定的六級分類系統(tǒng)，具體如下。

級別0（無自動化）：車輛完全由人類駕駛，但可以有輔助駕駛功能。

級別1（輔助駕駛）：車輛可以在某些情況下有輔助駕駛，如巡航控制、自動緊急制動等，但需要人類駕駛員監(jiān)控。

級別2（部分自動化）：車輛可以同時控制加速、剎車和轉(zhuǎn)向，但人類駕駛員需要保持警惕并準(zhǔn)備隨時介入。

級別3（有條件自動化）：車輛可以在特定條件下執(zhí)行全部駕駛?cè)蝿?wù)，但允許人類駕駛員在必要時介入。

級別4（高度自動化）：車輛可以在特定條件下執(zhí)行全部駕駛?cè)蝿?wù)，無須人類駕駛員監(jiān)控，但仍受限于特定環(huán)境。

級別5（完全自動化）：車輛可以在任何環(huán)境下執(zhí)行全部駕駛?cè)蝿?wù)，不需要人類駕駛員干預(yù)。

2.2傳感器與感知

（1）攝像頭是自動駕駛汽車的主要感知設(shè)備之一，用于拍攝周圍環(huán)境的圖像和視頻。深度學(xué)習(xí)技術(shù)常用于分析攝像頭捕捉的圖像，識別道路、車輛、行人和交通標(biāo)志等關(guān)鍵信息。

（2）激光雷達通過發(fā)射激光束并測量其返回時間來創(chuàng)建高精度的三維地圖。這些地圖可用于障礙物檢測、距離測量和環(huán)境建模，是自動駕駛汽車的重要感知工具之一。

（3）高精度地圖包含道路拓?fù)?、交通?biāo)志和其他重要信息。自動駕駛汽車使用這些地圖來更好地理解周圍環(huán)境，提供精確的自我定位和路徑規(guī)劃。

2.3控制與決策

（1）路徑規(guī)劃是保障自動駕駛汽車安全有效駕駛的關(guān)鍵部分。深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以幫助車輛識別最佳路徑，避開障礙物，并考慮交通規(guī)則和其他因素，以實現(xiàn)安全導(dǎo)航。

（2）車輛控制涉及車輛加速、剎車、轉(zhuǎn)向和速度調(diào)整等方面的操作。深度學(xué)習(xí)控制算法可以幫助車輛實時調(diào)整這些參數(shù)，以適應(yīng)不同的交通和道路條件，確保安全和舒適的駕駛體驗。

自動駕駛技術(shù)是一種多領(lǐng)域交叉的技術(shù)，需要融合深度學(xué)習(xí)、傳感器技術(shù)和控制系統(tǒng)。這些技術(shù)的發(fā)展將為實現(xiàn)更安全、高效和便捷的自動駕駛交通系統(tǒng)目標(biāo)提供支持。

3深度學(xué)習(xí)在自動駕駛中的應(yīng)用

3.1環(huán)境感知

在自動駕駛汽車領(lǐng)域，環(huán)境感知被認(rèn)為是至關(guān)重要的任務(wù)，因為它直接涉及對周圍環(huán)境的準(zhǔn)確、實時理解。深度學(xué)習(xí)技術(shù)在環(huán)境感知中扮演著關(guān)鍵角色，為自動駕駛汽車提供了先進的感知能力。表1為應(yīng)用CNN與其他技術(shù)獲得的環(huán)境感知數(shù)據(jù)對比。

深度學(xué)習(xí)模型通過處理來自各種傳感器（如攝像頭、激光雷達和超聲波傳感器）的數(shù)據(jù)，實時生成關(guān)于道路和交通狀況的三維地圖。

3.2自我定位與地圖構(gòu)建

自動駕駛汽車需要具備高度準(zhǔn)確的自我定位和地圖數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)模型（如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）可以有效地融合來自不同傳感器的數(shù)據(jù)，如GPS、激光雷達、攝像頭和慣性測量單元（IMU）等，以精確定位車輛在道路上的準(zhǔn)確位置，如表2所示。

深度學(xué)習(xí)在地圖構(gòu)建方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。通過車輛的傳感器數(shù)據(jù)，特別是激光雷達和攝像頭數(shù)據(jù)，深度學(xué)習(xí)模型能夠?qū)崟r構(gòu)建地圖，并不斷更新地圖信息。

3.3決策與規(guī)劃

深度學(xué)習(xí)在自動駕駛的決策和規(guī)劃階段也發(fā)揮著關(guān)鍵作用。通過將深度學(xué)習(xí)模型嵌入到?jīng)Q策系統(tǒng)中，車輛能夠在復(fù)雜的交通情況下做出實時決策。

決策深度模型計算公式如下：

D=f （E，R，O）。 （1）

其中，D為決策，即車輛在特定時刻的行動，如加速、剎車、轉(zhuǎn)向等。f（ ）為深度學(xué)習(xí)模型，它接受環(huán)境數(shù)據(jù)E、道路規(guī)則R和其他車輛的行為信息O，并輸出車輛的決策。

規(guī)劃深度模型計算公式如下：

P=g（T，C，U）。 （2）

其中，P為規(guī)劃，即車輛在一段時間內(nèi)的路徑規(guī)劃，包括路線選擇、變道和超車等。g（ ）為深度學(xué)習(xí)模型，它接受交通信息T、道路條件C和用戶偏好U，并輸出車輛的路徑規(guī)劃。

上述公式中，深度學(xué)習(xí)模型通過分析傳感器環(huán)境數(shù)據(jù)（E）、道路規(guī)則（R）、其他車輛的行為信息（O）、交通信息（T）、道路條件（C）和用戶偏好（U）來實現(xiàn)決策和路徑規(guī)劃，從而確保車輛在復(fù)雜的交通情況下能夠做出安全、高效的駕駛決策和路徑規(guī)劃。

4結(jié)語與展望

深度學(xué)習(xí)在自動駕駛汽車領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)展現(xiàn)出巨大的潛力，并將繼續(xù)在未來發(fā)揮關(guān)鍵作用。通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，自動駕駛汽車能夠更準(zhǔn)確地感知周圍環(huán)境、做出智能化的決策以及規(guī)劃安全路徑。這不僅提高了駕駛的安全性和效率，還為城市交通系統(tǒng)和物流行業(yè)帶來了深刻變革。深度學(xué)習(xí)模型的不斷進步、自動駕駛技術(shù)商業(yè)化的加速以及社會對更安全、更智能的交通方式的需求，都將推動深度學(xué)習(xí)在自動駕駛領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用和發(fā)展。