自动驾驶汽车

驱动自主性的核心技术

自动驾驶汽车的安全运行能力取决于一整套集成技术，主要由人工智能和 ML（尤其是深度学习 (DL)）驱动。

• 计算机视觉（CV）：这是自动驾驶汽车 "观察 "和解读世界的基础。摄像头捕捉视觉数据，通过 CV 算法进行处理，以识别车道、交通标志、行人、其他车辆和障碍物。
• 物体检测：这是一项关键的 CV 任务，模型可识别并定位车辆视野内的物体，通常会在每个检测到的物体周围绘制一个边界框。最先进的模型如 Ultralytics YOLO11等先进模型因其实时推理能力而被广泛使用，这对快速反应至关重要。您可以探索不同YOLO 模型之间的比较，了解它们的演变。
• 传感器套件： 自动驾驶汽车通常使用多种传感器类型：
  • 摄像头：提供丰富的视觉信息。
  • 激光雷达（光探测与测距）：利用激光脉冲绘制周围环境的详细 3D 地图，在各种照明条件下均有效。
  • 雷达（无线电探测和测距）：利用无线电波探测物体并测量其速度，在雨雾等恶劣天气下也能可靠工作。
• 传感器融合：算法将来自不同传感器（摄像头、激光雷达、雷达、全球定位系统、IMUs）的数据融合在一起，从而形成对环境的全面而强大的理解。这克服了任何单一传感器类型的局限性。
• 路径规划：人工智能算法根据感知的环境、目的地、交通规则和车辆动态，确定最安全、最有效的路线和即时轨迹。这涉及复杂的决策过程。
• 控制系统：通常利用机器人学原理，将规划路径转化为转向、加速和制动等物理动作。

驾驶自动化水平

为了实现能力标准化，国际汽车工程师学会（SAE International）定义了六个级别的驾驶自动化，从 0 级（无自动化）到 5 级（完全自动化，在任何情况下都不需要人类驾驶员）。目前许多先进驾驶辅助系统（ADAS）都属于 1 级和 2 级。开发完全自动驾驶系统的公司通常将目标定为第 4 级（在特定操作设计领域内的高度自动化，如地理围栏城市区域）或第 5 级。

AI/ML 在自动驾驶汽车中的实际应用

自动驾驶汽车不仅仅是未来的概念，它们正在被积极开发和部署，在复杂的现实世界场景中展示人工智能的力量。

1. 机器人出租车服务： Waymo（由Google母公司 Alphabet 拥有）和Cruise（由通用汽车拥有多数股权）等公司在有限的区域内运营完全自主的打车服务。它们的车辆使用复杂的人工智能进行感知（利用物体检测和分割），预测其他道路使用者的行为，并在复杂的城市环境中导航。这些系统根据运行过程中收集的数据不断学习和改进，这是机器学习运营（MLOps）的核心原则。有关自动驾驶汽车中的人工智能的讨论可提供更多见解。
2. 危险探测与规避：自动驾驶汽车必须识别意外道路危险并做出反应。例如，可以使用Ultralytics HUB等平台对物体检测模型进行定制训练，以检测坑洞、碎片或施工区。例如，使用YOLO 模型进行坑洞检测，使车辆的人工智能能够规划出一条绕过障碍物的安全路径，或向系统发出警报。这一应用凸显了对高精度和低延迟检测的需求。

发展与培训

开发自动驾驶汽车需要进行严格的测试和验证，通常需要使用COCO等大型数据集或Argoverse 等专业驾驶数据集。训练底层深度学习模型需要大量的计算资源（GPU、TPU）和框架，如 PyTorch或 TensorFlow.在实际部署之前，模拟环境在无数场景下安全测试算法方面发挥着至关重要的作用。模型部署通常涉及量化和专用硬件加速器（边缘人工智能设备、NVIDIA Jetson）等优化技术。整个生命周期都受益于强大的MLOps 实践，以实现持续改进和监控。