【Python | 人工智能】一文讲清AI赋能自动驾驶的底层原理

本文主要是介绍【Python | 人工智能】一文讲清AI赋能自动驾驶的底层原理,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

引言

人工智能引领现代,智能AI赋能未来。它在当今社会和科技领域中具有重要性。
本文将着重探讨人工智能对自动驾驶技术的深度赋能和应用场景等。

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文章目录

    • 1️⃣什么是自动驾驶与AI算法
    • 2️⃣关键AI技术在自动驾驶中的应用
      • 1.机器学习
      • 2.神经网络
      • 3.自然语言处理
      • 4.深度学习
      • 5.AI算法
    • 3️⃣总结


1️⃣什么是自动驾驶与AI算法

有时我们乘坐网约车的时候,能打到无人驾驶汽车,全程均为AI语音播报:

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自动驾驶是指通过使用 各种传感器计算机视觉深度学习 等技术,使得车辆自主进行导航、感知环境、做出决策并安全地行驶

它的目标是提高道路交通的效率、改善驾乘体验,并为出行提供便捷的解决方案。

那什么是AI算法呢?两者之间的关系又是什么?

AI算法就像是人工智能的 “大脑”,它是一系列的计算方法,用来处理输入的数据并产生输出结果。可以把它想象成解决问题的数学和逻辑方法。

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在自动驾驶技术中,AI算法起到了至关重要的作用。

例如,计算机视觉算法 用于解析车辆摄像头捕捉到的图像,识别和跟踪道路、车辆、行人等物体。

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目标检测算法 可以帮助自动驾驶汽车准确地识别和定位周围的障碍物,并采取相应的避让动作。

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因此,AI算法是自动驾驶技术中的核心组成部分 ,通过对感知、理解和决策过程的优化,实现了自动驾驶汽车的安全高效驾驶。

可以说,没有AI算法,就没有自动驾驶。


2️⃣关键AI技术在自动驾驶中的应用

人工智能引领现代,智能AI赋能未来。

接下来,我们将详细介绍人工智能技术中 自然语言处理计算机视觉深度学习机器学习 等关键技术在自动驾驶系统中的应用。

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1.机器学习

机器学习在车辆感知领域的应用主要包括物体检测与识别通过提供标注好的图像数据,机器学习算法可以学习到各种物体的特征,并准确地将它们区分开来。

在自动驾驶汽车上,机器学习技术帮助车辆识别行人、路障、斑马线等,实现自动化减速等行为。

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同时,机器学习可用于训练模型来进行决策和规划 ,例如在复杂交通场景下选择最佳的行驶路线和速度。 通过对历史驾驶数据的学习,模型能够预测可能的道路状况和其他车辆的行为,并做出最优决策。

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2.神经网络

自动驾驶技术中,使用到了循环神经网络深度神经网络技术。它们主要用于处理序列数据,如车辆传感器的时间序列数据。
通过对过去和当前的传感器数据进行建模和预测,可以实现路径规划和决策。

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同时,它们也可用于物体识别 ,如图为深度神经网络对路牌识别的应用:

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3.自然语言处理

自然语言处理是人工智能领域的一个重要子领域,旨在 使计算机能够理解和处理人类的自然语言。

通俗来说,自然语言处理就是让计算机懂得人类语言,并与人类进行交互。

它可以让我们与自动驾驶汽车进行交互。我们说话之后,语音输入将被转化为文本,从而让车辆执行相应的操作。

如图为一种基于自然语言处理的问答流程:

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同时,基于自然语言处理构建的智能助手可以根据情境提供相应的建议。例如提供 交通状况、路线导航、天气情况等信息。

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像我们日常使用的 Siri、小布、小爱同学,都是应用自然语言处理技术的新一代AI模型。

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自然语言处理还可以用于处理接收到的消息,例如邮件或媒体消息。它可以帮助车辆分类重要的消息,并将关键信息传达给我们。


4.深度学习

深度学习在图像处理方面发挥着关键作用。通过深度卷积神经网络(CNN),可以提取图像中的特征,例如 边缘纹理颜色等,帮助自动驾驶系统感知周围环境。

我们具体来讲一讲卷积神经网络的原理:

卷积神经网络主要分为三个层一个数:卷积层、池化层、激活函数、全连接层。

卷积层使用一组可学习的过滤器在输入数据上滑动,计算它们与输入数据的卷积结果,因此来提取输入数据中的局部特征。

卷积层之后为池化层。池化层通过减小特征图的尺寸,同时保留重要的特征信息。

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在卷积层和池化层之间,我们应用激活函数来引入非线性。它可以将卷积层输出的线性特征映射到非线性空间中,从而增强了网络的表达能力。

在全连接层中,特征图被展平成向量,并与权重矩阵相乘,得到最终的输出结果。全连接层可以将低级的局部特征组合成更高级的抽象特征,用于分类或回归等任务。

看不懂?没事,我举个例子你就懂了:

在自动驾驶汽车中,摄像头通常用于感知环境并捕捉道路图像。

通过卷积操作,CNN可以检测道路的边缘、车辆、行人等。

接下来,在池化层中,CNN通过减小尺寸来保留重要的特征信息。比如,在道路的某个位置可能存在多个车辆,池化操作可以将这些信息合并,减少冗余。

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然后,在激活函数的作用下,CNN将线性特征映射到非线性空间。这有助于程序更好地理解图像中的复杂模式和特征。例如,行人的微小细节和变化均被捕获。

最后,全连接层将提取的特征进行组合和分类。例如,它可用于判断图像中是否存在行人、车辆,并输出相应的决策结果。

如图为CNN在自动转向上的应用:

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综上,卷积神经网络能够有效地提取输入数据的特征,并应用于图像分类目标检测 等计算机视觉任务。


5.AI算法

接下来,我们细致讲一下自动驾驶中的轨迹规划算法。它基于感知到的环境信息,通过路径搜索来生成适当的行驶路径。

最常见的是Dijkstra算法,举个例子介绍一下它:

假设我们有一幅道路网络图,其中每个节点代表一个道路交叉口,每条边代表两个节点之间的道路段。每条边都有相应的权重,表示从一个节点到另一个节点的行驶代价,如距离、交通拥堵情况等。

现在,无人汽车从起点A出发,需要到达终点B。我们希望找到一条从起点到终点的最短路径,即经过的边的权重之和最小。

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Dijkstra算法的基本步骤如下:

将A加入到一个待处理节点集合中,并设置A的初始距离为0,其他节点的初始距离为无穷大。

从待处理节点集合中选择距离最小的节点作为当前节点,然后,对当前节点的所有相邻节点进行松弛操作。

计算通过当前节点到达该相邻节点的距离。如果通过当前节点到达相邻节点的距离小于该相邻节点当前的距离,则更新相邻节点的距离。

重复步骤2和步骤3,直到找到终点B。
因此,最短的路径为A->E->B,权重为7.9

对于大规模的道路网络图,需要使用优化的数据结构和算法来加速Dijkstra算法的执行过程。


3️⃣总结

AI的发展和成熟为自动驾驶技术带来了巨大的推动力。

它的加持发展将进一步释放自动驾驶技术的活力,为我们创造更美好的出行体验。

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