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我们这一节继续介绍人工智能应用当中的一个
综合性的应用
自动驾驶
那么我们知道在现代的社会当中
尤其是工业化程度很高的社会里边
那么关系到物流客流的这些交通运输的技术
它实际上是整个社会的一个非常基础的一个
基础设施
那么它交通运输的技术
不仅关系到整个社会的生产的效率
也关系到每一个人的个体的生活质量
那么所以遭受到了很多的这种关注
那么其次实际上由于交通运输的技术
实际上也涉及到很多人的生命和财产的安全
那么在这从这个角度上来说
也是急需智能技术来进行应用
所以我们说自动驾驶的技术是一个综合程度
非常高的一个人工智能的应用的领域
那么实际上当前我们说人工智能的一些主要的
一个细分技术
包括机器视觉深度学习
强化学习传感器技术
这些都在自动驾驶领域里头发挥着非常重要的作用
那么自动驾驶行业的发展
它的发展如何
它的瓶颈其实就主要在于这些人工智能的底层
技术是否能够实现一个重大的突破
如果我们把驾驶分成传感器控制器和执行器这
三个部分的话
我们可以看到
如果是单纯的人类
它的传感器的部分就是通过司机的眼睛去观察
周围的环境
然后从而传递到大脑
进行一个驾驶的决策
然后再控制司机的手打方向盘
脚踩刹车
或者说油门
这样的一个控制上
那么相对于这三个方面
如果是一个完全自动化的驾驶系统
那么他需要这也同样需要这三个环节的配合
从感知阶段通过摄像头
或者说通过雷达进行感知
那么决策阶段很显然就是人工智能的算法
最后执行阶段就是一些由电子控制的这些转向
油门或者说制动
所以相对来说
我们要实现一个完全自动化的驾驶
要来替代人类的司机
这是一个非常综合性的话一个技术领域
那么因为自动驾驶或者说交通运输的智能化
它涉及到国计民生
所以目前为止
海内外的各大企业都争相加大人工智能在汽车
业领域应用的研发和投入
那么尤其是一些非传统的汽车厂商
因为传统的汽车厂商可能有很多的这种非传统
汽车的这种技术性的包袱在里头
那么它的革新就不如像现在的很多的IT企业
甚至互联网公司
比如像google像特斯拉
甚至像我们中国的自动驾驶的初创企业
未来汽车等等
都进入到自动驾驶的领域当中
把人工智能的技术应用到自动驾驶里面去
那么美国的机动车工程师协会对于自动驾驶有
一个分类的标准
从第0级的全人工驾驶到第1级的辅助驾驶
比如说像泊车的辅助系统
车道的识别辅助
能够行驶在正确的车道上
或甚至定速巡航
这都属于辅助驾驶
然后第二阶段是属于半自动的
这种自动驾驶还是要由人来控制
人的司机必须手扶着方向盘
但是很多的这种决策可以由人工智能来做出
第三个阶段第三层次就是高度的自动驾驶
人类司机基本上可以不需要管很多的事情
到第四阶段
就所谓的超高度的自动驾驶
那么但是虽然绝大部分的事情不需要人去干涉
但是在一些情况下还是需要人类司机的介入
然后到最高的阶段
第五级完全不需要人类司机的这种全自动驾驶
那么目前的技术发展来说
我们自动驾驶发展阶段还处在第三级和第四级
之间的研发上
那么我们说自动驾驶它分为哪些技术上分为
哪些模块呢
那么从我们刚才提到的感知决策执行
我们也知道第一是环境感知的模块
第二是驾驶行为决策的一个模块
第三是相当于汽车机械的运动控制的模块
那么我们可想而知
再自动驾驶当中
最重要最具有挑战性的模块
就是中间驾驶行为决策的模块
那么我们在无人驾驶当中行为决策
他就需要根据实时的路网信息
交通环境的信息和汽车自身的驾驶状态的信息
来接近来
不光是接近
需要实时的产生
快速安全的自动驾驶的决策
当你碰到已有的这种交通状况和碰到意外都
应该怎么处理
这个是自动驾驶的决策
我们从这个模块的划分来看
感知阶段
当然可以通过有监督的这种深度学习来进行
因为我们在自动驾驶汽车行驶在道路上的时候
绝大多数的环境都是我们已经熟知的环境
包括路况
包括交通规则
交通标志
那么可以通过深度学习来做环境的感知
而如果做行为控制的决策
我们知道强化学习他擅长做出优化的决策
那么这样我们把深度学习和强化学习组合起来
就可以构成一个完整的自动驾驶系统
那么我们来看看自动驾驶当中决策当中需要有
哪些技术性的话题
首先第一个就是障碍物识别
这个问题的解决方案就是通过传感器多传感器
的融合的算法
通过多个传感器所获取的关于环境的信息
把它进行融合
然后得到一个全面的信息
这样我们就可以通过人工智能融合算法来进行
障碍物的识别跟踪
或者说躲避
第二个是交通标志的识别
那么我们说自动驾驶的汽车
它也是要遵守交通规则的
那么原来是由司机通过人眼来观察的交通标志
现在需要通过摄像头来进行识别
那么不光是识别
还要根据这个标志指示的不同的指令来去执行
那么这个也非常的重要
也就是能够理解这些标志
当然最开始也是一个计算机视觉的问题
那么我们说计算机视觉是很擅长的
对于图像分析和分类和识别检测这些用深度学习当中
尤其是卷积神经网络就可以用来很高效的进行完成
那么在各种的情况下
来识别这些交通标志
并且把它所代表的指令可以迅速的去进行执行
那么还有就是车道识别
当然汽车我们说所谓的各行其道
你就必须要在汽车保持在自己的车道上行驶
那么这个实际上也是有计算机视觉的问题
因为我们现在无论是城市道路或者高速路也好
都有这些分道线
你只要按照这个分道线的
只是停留在自己的车道上正常行驶就可以了
那么高级的道路性的检测就包括了什么
包括摄像头当中进行相机参数的一个校准
还有如果对于透视所产生出来的失真还需要去
进行调整
校正了以后就能够生成一个正确的一个分道线
的一个位置
然后通过汽车的传动的电子控制的机构
让汽车始终跟分道线保持一个正确的一个相对关系
很显然这个过程也需要用到神经网络的图像
处理的方法
那么当然各个厂商都会提出自己的一个比较
完整的一个解决方案
那么这其中有一个很有意思的开源解决方案
是由著名的黑客叫做George Hotz
他是第一个破解了iPhone的运营商限制
的这么一个非常有名的黑客
他也是编程方面的一个天才
那么他创办了一个Comma.AI
他提出的一个openpilot这么一个开源
的一个自动驾驶的一个算法
那么他提出来一个解决方案
是利用这个摄像头的原始图像作为输入
然后进行编码
再进入到一个循环神经网络
然后从人类司机的驾驶数据当中来
进行转换
进行学习
最终拟合出毕竟最优的一个驾驶策略
可以说这是一个成本比较低的一个解决方案
当然了各个汽车的这种自动驾驶的厂商都有
自己的方案
那么成本也不一
然后做出来的检验
那么检验时间的长短驾驶里程的长短都不一样
那么实际上就自动驾驶而言
像车载的深度学习的芯片的开发
传感器的多个传感器的融合
或者说一些传感器的替代的方案
还有像这种精确到厘米
甚至毫米级的这种高精度的三维的地图
城市的地图的制作
还有像控制和决策的系统的研发以及安全保障的技术
这些都是在自动驾驶上未来的研究的热点
那么我们相信在可以预见的将来
我们说无人驾驶或者自动驾驶技术
会把人类从低效的重复的这种驾驶司机的这种
职业当中解放出来
去做更加具有创造力的这种工作
而整个人类社会的交通系统
物流客流的运输都会跃进到一个全新的一个时代