浅谈未来的无人驾驶

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1、浅谈未来的无人驾驶陈浩琨南京市第十三中学摘要：木文先介绍了无人驾驶汽车的历史、发展现状以及目标，然后讨论了无人驾驶技术相关的机器学习算法及其作用。之后将无人驾驶汽车与智能交通系统相结合，并且结合共享汽车的概念以及大数据与云计算技术，浅谈了对未来的无人驾驶汽车发展的看法。关键词：无人驾驶;机器学习；智能交通;车联网;1无人驾驶汽车的背景早在1986年，美国卡内基梅隆大学就已作为先行者，开始了对无人驾驶技术的探索。其改装的NavLabi也是第一台真正意义上的无人驾驶汽车。而随着其成果和可能性的不断发掘，更多的高校

2、和科技企业加入了这一研发行列。无人驾驶的魅力也愈发为人所知。(1)无人驾驶汽车的目标。无人驾驶车辆行为决策系统的设计FI标是通过机器学习使无人驾驶汽车做到合理地应付各种交通场景。这是基于模仿人类驾驶员驾驶行为的决策与规划的实行，是智能化程度相当高的近全自动驾驶，仅仅只有在特殊情况下需要人工操作的帮助。(2)无人驾驶汽车的发展现状。国外发展现状:在国外，无人驾驶的发展起步很早。1995年，上文所提到的NavLabci经发展到了第五代，智能化水准越來越高。而在此期间，美国国防部亦成功研发了DEMO系列无人车用于完

3、成危险地段的军事侦察任务。2014年，Google发布了第一代完全自主设计的无人驾驶汽车。在一年后，发布了第二代无人驾驶汽车，该汽车完全摒弃了方向盘的设计，并开始了路测。到目前为止，Google研发的无人驾驶汽车己经完成了约140万英里的真实道路测试，获得了两个州的道路行驶许可。后來苹果也加入了无人驾驶的研发中。如今的无人驾驶，已离商业化的目标越来越近。国内发展现状:在中国，国防科技大学是无人驾驶汽车研究的先驱，2011年，其研制的HQ3无人车成功完成了高速全程无人驾驶实验，标志着我国无人驾驶己达到世界先进水

4、平。此外，国内其他高校如清华大学，也都相继开始了对于无人驾驶汽车的研究，并取得了不错的成果。2013年，百度公司正式启动了无人车项目，并且在2015年实现了在综合道路下的自主行驶。随后，腾讯于2016年成立了自动驾驶实验室。Momenta、滴滴、图森未来、驭势科技等企业也先后加入了无人驾驶的研究。国内的无人驾驶起步虽晚，但也硕果累累。2机器学习算法在无人驾驶领域的作用机器学习算法是人工智能的核心。使得计算机模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能是其最终目标。而在无人驾驶领域，机器学习算法的主要任务是持

5、续地检测和定位周围的物象，对其进行识别与分类，并预测可能出现的变化。其屮，如下算法运用较为广泛：(1)决策矩阵算法。决策矩阵算法是一类分析、识别和评估信息集和值Z间关系的算法，这类算法主要应用于决策。在无人驾驶中，通过将对所有物象的识别和预测作为一个准确程度更高的总体预测，决策矩阵算法能够决策出无人驾驶汽车左转抑或减速等的下一系列动作。(2)图像识别。图像识别算法在无人驾驶的视觉中起到非常重要的作用。在驾驶过程屮，无人驾驶汽车不但需要实时观察前方路况，还需要识别相关物体:如交通标识、车道线、人、车辆等等。对于

6、车道线可以通过一般的图像灰度化、边缘化等方式标识，而对于人、车俩、交通标识等等则可以通过深度学习的相关算法(如:卷积神经网络等)进行识别。(3)聚类。多数情况下图像识别算法足以准确定位和检测物体。但在极少数情况下，由于系统获取的图像不清楚，或者分类算法丢失对彖而仅能获得不连续或是非常少的数据点，难以准确作出决策时。聚类算法就发挥它的作用了，它可以通过描述分类的方法和问题(如回归)来从数据点发现结构。聚类方法通常通过对分层(如:层次聚类)和基于质心(如:K-means聚类)的方法进行建模，利用数据中的固有结构将

7、数据组织成最大共性的组。将低分辨率图像与清晰的物像类比，从而可以准确识别，以确保无人驾驶汽车决策不因识别错谋而酿成大祸。(4)强化学习。强化学习是介于无监督学习和监督学习之外的另一组机器学习算法，它同时具备着这两种算法各自的一些特性，它包括时间延迟和稀疏标签——•也就是“激励”体制。通过激励训练实体不断地采取行动，之后转到下一个状态，并口获得一个反馈，根据反馈从而进一步更新训练实体。强化学习可以解决从人工智能的问题到控制工程或运筹学等的大量实际应用，而这些都是与无人驾驶汽车开发相关的。3未来的无人驾驶汽车(1

8、)无人驾驶存在的问题。在无限未来的光鲜背后，无人驾驶亦面临着很多问题和相应的挑战。数据采集装置的高昂成本便是其屮Z-,其次，大量计算的需要又决定了其对于计算机性能的高要求。另一方面，中国的交通现状仍存在严重的拥堵现象，因不守交规而造成的汽车碰擦、追尾等事故仍时有发生，特别是在汽车保有量过于饱和的大中城市。恐怕仅靠部分的无人驾驶并不能在很大程度上减少这些现象的发牛。而无人驾驶汽车的全面普及有需要比较长