人工智能和自動駕駛的關系（人工駕駛和自動駕駛的優劣）
今天給各位分享人工智能和自動駕駛的關系的知識，其中也會對人工駕駛和自動駕駛的優劣進行解釋，如果能碰巧解決你現在面臨的問題，別忘了關注本站，現在開始吧！
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人工智能對自動駕駛的作用是什么
【太平洋汽車網】人工智能和感知技術可以提供更安全、更具確定性的行為，從而帶來燃油效率、舒適性和便利性等優勢。自動駕駛汽車依靠人工智能、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協同合作，讓電腦可以在沒有任何人類主動的操作下，自動安全地操作機動車輛。
本系列包括兩篇文章，介紹無人駕駛汽車得以實現的AI應用，展示其挑戰與成就，另外還探討了與傳統軟件相比AI的本質，并在第二篇文章中進一步討論了在自動駕駛領域開發、測試和部署AI技術的特定挑戰。
1.自動駕駛車輛中的AI分析自動駕駛車是汽車工業中增長最快的領域，而人工智能則是自動駕駛車中最重要和最復雜的組成部分。圖1所示為典型的自動駕駛車構成。
自動駕駛車輛對傳送實時數據的傳感器數量，以及對數據進行智能處理的需求可能會非常龐大。而AI被用于現代汽車的中央單元以及多個電子控制單元（ECU）中。
由于AI已在機器人等眾多領域中得到應用，它自然成為自動駕駛的首選技術。人工智能和感知技術可以提供更安全、更具確定性的行為，從而帶來燃油效率、舒適性和便利性等優勢。
開發如自動駕駛車這樣復雜的AI系統面臨的挑戰很多。AI必須與眾多傳感器交互，并實時使用數據。許多AI算法的計算量都很大，因此很難與內存和速度受限的CPU一起使用?，F代車輛是一種實時系統，必須在時域中產生確定性結果，這關系到駕駛車輛的安全性。諸如此類的復雜分布式系統需要大量內部通信，而這些內部通信容易帶來延遲，從而干擾AI算法做出決策。另外，汽車中運行的軟件還存在功耗問題。越密集的AI算法消耗功率也越多，尤其對只依賴電池充電的電動車而言，這是一個很大的問題。
在自動駕駛車中，AI用于完成多項重要任務。其主要任務之
一是路徑規劃，即車輛的導航系統。AI的另一項重要任務是與傳感系統交互，并解釋來自傳感器的數據。
顯然，提供一套完整的解決方案來取代方向盤后面的駕駛員是一項艱巨的任務。因此，制造商們開始將問題劃分為更小的部分，并逐個解決，以便通過小幅進步最終實現完全的自動駕駛。
（圖/文/攝：太平洋汽車網問答叫獸）
自動駕駛是不是人工智能
【太平洋汽車網】自動駕駛是人工智能，自動駕駛汽車（Autonomousvehicles；Self-drivingautomobile）又稱無人駕駛汽車、電腦駕駛汽車、或輪式移動機器人，是一種通過電腦系統實現無人駕駛的智能汽車。
有這樣一種觀點：不實現真正的StrongAI（強AI）的話，自動駕駛就不可能被普及，于是得出結論：自動駕駛還非常遙遠。
但現實中，各個商業公司又爭相發布要在2020前量產L4級別的自動駕駛車，甚至有公司說：只要現在政策放開，馬上就能量產L4自動車。
于是大眾又得到了第二個結論：這是商業吹噓的投資泡沫。
下面是個人的看法：其實自動駕駛和人工智能沒有必然的依賴關系。雖然目前只有有智能的人才能開車，但是并不是說能開車的東西必須要有智能。在計算器發明之前，只有人才能進行算數運算，發明計算器后，幾乎所有的計算工作都交給計算器了，但并沒有使用任何智能的東西來讓機器完成計算的任務。
實現自動駕駛需要的技術不外乎：知道周圍有些什么物體，知道在什么位置，知道這些物體的運動狀態，知道道路上其他交互的信號（紅綠燈，車道線等等）。其實這些要求都可以通過非智能的方式實現：物體和位置以及速度可以通過雷達掃描，其他交互信號也可以使用專門的通信系統來實現，比如紅綠燈可以向自動駕駛的車發出無線信號等等措施。
所以自動駕駛的瓶頸不在人工智能，而在于計算能力，傳感器精度，通信能力以及成本。
所以得出這樣一個規律：硬件越強大，智能的要求就越少硬件越簡單，智能的要求就越大利用這個規律可以判斷每個自動駕駛項目的著重點。如果項目要求只能使用攝像頭，IMU等簡單傳感器，請把主要精力放在深度學習上。如果項目支持各種fancy的傳感器，請不要糾結深度學習的事情，精力應該放在硬件上面。
（圖/文/攝：太平洋汽車網問答叫獸）
人工智能包括自動駕駛嗎
【太平洋汽車網】人工智能包括自動駕駛，由于自動駕駛汽車無法像人類駕駛員一樣能夠準確感知障礙物、可行駛區域和交通標志標線等交通環境信息、慣性導航系統、高精地圖等將自動駕駛汽車與周邊交通環境有機結合，實現超視距感知，降低車載感知傳感器計算壓力。
人工智能之自動駕駛系列
（一）：概要蓬生麻中http：//blog.csdn.net/wangdaiyin/article/details/77403592
一、自動駕駛背景隨著深度學習技術的崛起、人工智能的備受關注，自動駕駛，作為AI中備受關注的重要落腳點，也被炒的火熱，更讓人充滿了幻想。
1.1自動駕駛的概念自動駕駛，也常被人稱作無人駕駛、無人車等，但這幾個詞的表述其實是有所區別的，英文里常見的表述有autopilot，automaticdriving，self-driving，driveless等，這里不作科普。關于自動駕駛，在概念上業界有著明確的等級劃分，主要有兩套標準：一套是NHSTAB（美國高速公路安全管理局）制定的，一套是SAEInternational（國際汽車工程師協會）制定的?，F在主要統一采用SAE分類標準。以下附上專業分級定義：總的來說，分級的核心區別在于自動化程度，重點體現在轉向與加減速控制、對環境的觀察、激烈駕駛的應對、適用環境范圍上的自動化程度。就目前來說，還在進行L
3、L4級的研發，離電影中所展示的那些L5全自動駕駛還有比較長的一段距離。
1.2前沿動態現階段，無人駕駛技術發展正如火如荼，以下先梳理了一下2016年來國外自動駕駛的一些大事件：接著，我們來說說國內自動駕駛的情況，畢竟這跟我們的關聯更加密切。先看看大公司，騰訊、阿里、華為基本無論是戰略布局還是技術實力來看，其起步和現有成果都落戶于百度一截，就目前來說如何最好的入局自動駕駛想必也該是這些大公司一直在思考的。這里重點說一下百度：百度是BAT里唯一一家大舉押注無人駕駛技術的公司，跟Google一樣擁有人工智能和深度學習技術優勢，從布局來看，百度有聯合福特投資激光雷達制造商Velodyne，和芯片制造商英偉達達成合作，在整車制造商上主要與北汽達成了合作，同時與寶馬、奇瑞、比亞迪等一眾廠商也有展開合作。
（圖/文/攝：太平洋汽車網問答叫獸）
自動駕駛是人工智能的應用嗎
【太平洋汽車網】自動駕駛是人工智能的應用，自動駕駛系統作為代替人類駕駛的解決方案，其設計思路和解決方法背后都蘊含了很多對人類駕駛習慣和行為的理解。
_自動駕駛是通過自動駕駛系統，部分或完全的代替人類駕駛員，安全地駕駛汽車。汽車自動駕駛系統是一個涵蓋了多個功能模塊和多種技術的復雜軟硬件結合的系統。在機器學習、大數據和人工智能技術大規模崛起之前，自動駕駛系統和其他的機器人系統類似，整體解決方案基本依賴于傳統的優化技術。
隨著人工智能和機器學習在計算機視覺、自然語言處理以及智能決策領域獲得重大突破，學術和工業界也逐步開始在無人車系統的各個模塊中進行基于人工智能和機器學習的探索［4-6］，目前已取得部分成果。而自動駕駛系統作為代替人類駕駛的解決方案，其設計思路和解決方法背后都蘊含了很多對人類駕駛習慣和行為的理解?，F在，自動駕駛已經成為人工智能最具前景的應用之一。
自動駕駛硬件系統架構_自動駕駛系統一般是在傳統汽車上進行加裝來構建整個系統。
感知模塊_無人車的感知模塊非常完備，是傳統車輛所沒有的。這部分主要代替有人駕駛汽車的駕駛員的眼睛和“車感”。通常由攝像頭、激光雷達、毫米波雷達和GNSS/IMU組成。_攝像頭主要用于獲取圖像信息，用于識別行人、車、樹、紅綠燈、信號牌，進行定位等。
_激光雷達用于獲取激光掃描反射數據，用于識別行人、車、樹等障礙物，進行定位等。
（圖/文/攝：太平洋汽車網問答叫獸）
關于人工智能和自動駕駛的關系和人工駕駛和自動駕駛的優劣的介紹到此就結束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關注本站。
