智能駕駛領域中人工智能技術的融合創新實踐研究

中圖分類號：U461 收稿日期：2025-03-25 DOI： 10.19999/j.cnki.1004-0226.2025.05.023

Research on the Integrated Innovation Practice of Artificial Intelligence Technology in the Field of Intelligent Driving

Ni Huarong GeelyAutomobile Research Institute （Ningbo）Co.，Ltd.，Ningbo 315336，China

Abstract：Inrecentyearsrificalintellgencetechnologyhasevelopedrapidly，suchasnaturallanguageprocessng，speec recognition，geprocing，t，ichadgempctople'slvespeciallitellgntingrtiteli genctechnoloasimproedtesafetyandeiciecyofcardriving.Iorderteterexplorethfunctioalutiltyfarificiateligencetechnology，tispaperfistanalyzesthecharacteristicsandadvantagsanddisadvantagesofintellgentdrivingcontroltecholo gy，andthenexplors tespificapcationofrifcialintellgcetholoyfroteaspctsofviometalpereptiteligent control， planning and decision-making.

Keywords：Artificial intelligence;Intelligent driving;Technical application

1前言

隨著城市交通的發展，人們對出行體驗要求在不斷提高，智能駕駛的重要性不言而喻，而人工智能技術作為智能駕駛領域發展的重要動力與創新力，憑借其強大的數據分析、模式識別和決策能力，在智能駕駛中發揮著不可或缺的作用。從汽車的環境感知，到路徑規劃，再到車輛的控制決策，人工智能技術無處不在，強化學習算法可幫助車輛在復雜的交通環境中實現最優駕駛。

2智能駕駛控制技術分析

2.1智能駕駛系統架構

智能駕駛系統整體架構共分為感知、決策、控制和執行機構四個層面，同時也可以按硬件與軟件來劃分。硬件部分包括傳感器系統、域控制器、底盤動力系統等。軟件系統包括感知系統、定位系統以及驅動系統[1]。

a.在硬件方面，傳感器系統是智能駕駛系統的感官器官，通過激光雷達、毫米波雷達、高清攝像頭等設備感知車輛周圍的環境；域控制器是智能駕駛系統的大腦，負責處理和分析傳感器收集的數據，并作出駕駛決策。

b.軟件方面，感知系統負責解析傳感器數據，識別車輛周圍的環境特征；規劃控制系統則根據感知和定位信息，規劃出最佳行駛路徑，并控制車輛的轉向和速度。

2.2工作原理

智能駕駛系統工作原理較為復雜。a.通過各種傳感器收集車輛周圍環境的信息，使用深度學習算法對傳感器數據進行分析，識別出車輛、行人、交通標志和車道線等目標。b.根據環境感知的結果，使用狀態機或基于規則的邏輯，再根據環境和交通狀況作出駕駛決策，如跟車、變道、停車等，在選定的路徑上，進一步細化車輛的行駛軌跡，考慮速度、加速度和轉向角等因素。c.將決策規劃結果轉化為實際的車輛控制指令，通過底盤動力系統實現車輛的加速、減速等。

2.3優劣勢分析

智能駕駛系統通過傳感器和算法實時監測道路條件，可以識別交通標志和其他車輛，避免或減少交通事故的發生。同時各種自動化的功能可以減輕駕駛疲勞，提升駕駛體驗。對于城市交通來說，智能駕駛可以減少隨意停車、變道、加塞等行為，保證交通秩序，車速也會提高，避免交通擁堵。

人工智能算法精度、高精度地圖準確性、傳感器可靠性等依然存在一定的技術問題，十分影響智能駕駛技術的實際應用，并且智能駕駛技術需收集、處理、存儲大量數據，其中包含駕駛者個人信息、行車軌跡等敏感數據，數據安全和隱私保護是難點。

3人工智能與智能駕駛對城市交通的影響

3.1人工智能

傳統的交通管理方法已經難以應對現代的城市交通管理，而人工智能技術的應用，可通過實時數據驅動來提高交通管理的效率與安全性。例如通過分析大量的交通數據，包括歷史數據和實時數據，可以幫助理解和預測交通模式，實時監測交通事件，如事故、道路施工等，并迅速做出響應。

3.2智能駕駛

智能駕駛技術的發展正在改變人們的出行方式和城市的交通結構。智能駕駛技術通過傳感器和大數據計算，大幅提高了駕駛安全，減少交通事故。智能駕駛使人們的出行更加便捷，人們開始接受更長的通勤距離，提高出行效率。此外，智能駕駛技術的應用也催生出了大量的信息服務產業，如車載廣告、在線購物、網絡會議等。這將為城市經濟注入新的活力[2]。

4人工智能技術在智能駕駛中的應用

4.1環境感知

a.目標檢測與分類。

環境感知中，自動駕駛車輛通過各種傳感器對周圍環境進行實時監測與理解。在目標檢測與分類中，人工智能技術通過卷積神經網絡（CNN）以及循環神經網絡（RNN）來實現對目標的精確識別與分析。

以基于點的3D目標檢測技術為例，點云數據由激光雷達掃描生成，每個點包含三維坐標 （x，y，z） 及可能的反射強度信息。基于點的檢測方法直接處理原始點云，避免了體素化或投影過程中的信息丟失。通過深度學習網絡直接從無序點云中提取局部和全局特征。例如，PointNet（圖1）通過對稱函數（如最大池化）聚合點特征，實現旋轉不變性和無序性處理。在特征基礎上生成目標候選區域。對候選框進行目標類別判定（如車輛、行人）和三維邊界框參數（中心坐標、長寬高、方向角）的精細化回歸。

人工智能技術中的深度學習算法能夠處理復雜的環境信息，大大提高了目標檢測和分類的準確性，并且經過大量的數據訓練，神經網絡可以不斷學習各種駕駛情況，從而減少誤判和漏判。

b.語義分割與深度估計。

在智能駕駛中，語義分割技術可以幫助車輛更好地理解周圍環境，區分可行駛區域與不可行駛區域，提高行駛安全性。以全卷積網絡（FCN）對車道線進行語義分割為例，FCN通過卷積層和池化層自動學習圖像的特征表示。在車道線語義分割中，FCN能夠提取出對車道線分類有用的特征，如邊緣、紋理等。上采樣層將低分辨率的特征圖恢復到原始圖像的尺寸，然后通過softmax函數對每個像素進行分類，具體公式為：

式中， e 為數據集； σ（t） 為最大值。判斷其是否屬于車道線。FCN通過跳層連接將淺層的細節特征與深層的語義特征結合起來，使分割結果（圖2）既包含詳細的邊界信息，又具備高級語義信息，提高了分割的準確性。

以上兩種人工智能技術經過優化后，能夠在嵌入式系統中實時運行，滿足自動駕駛對實時性的要求，使車輛能夠及時對環境變化做出反應，提高行駛安全性。同時深度學習模型具有很強的泛用性，能夠適應不同的環境場景，不需要針對每個場景重新進行編程。

c.通信技術。

V2X通信技術允許車輛與周圍的基礎設施（交通信號燈、路邊單元）和其他車輛進行通信，從而擴展車輛的感知范圍。通過V2X通信，車輛可以獲取更多的交通信息，如交通信號燈狀態、道路施工信息、其他車輛的行駛速度或行駛意圖，進一步增強了環境感知能力[3]。

4.2智能控制

a.橫向控制。

橫向控制主要指對車輛轉向系統的控制，確保車輛能夠準確地沿著規劃路徑行駛。傳統的橫向控制方法包括基于車輛模型的控制方法和基于幾何的控制方法。隨著人工智能技術的發展，基于深度學習的橫向控制方法也得到了廣泛運用，如學習型控制器。

以PID控制算法為例，實現對車輛橫向控制。PID控制是一種經典的反饋控制算法，通過調整比例、積分和微分三個參數，使系統的輸出盡可能接近目標值。在橫向控制中，PID控制可以根據車輛的橫向偏差和偏差變化率來計算前輪轉向角度。假設車輛的橫向偏差為e ，前輪轉向角度為δ，則PID控制的計算過程如下：

比例項（P）：比例系數 K_p=0.5 ；比例項輸出 P=K_pe。

積分項（I）：積分系數 K_i=0.1 ;積分項輸出 I=K_i×[edt 。

微分項（D）：微分系數 K_d=0.05 ；微分項輸出 D= K_dde/dt 。

控制輸出 （u） ：控制輸出 u=PID 。

b.縱向控制。

車輛的縱向控制主要是對速度以及加速度的控制，包括油門和制動系統的控制。傳統的縱向控制主要為PID控制，但該技術需要根據不同的工況和駕駛需求進行參數調校。而人工智能技術的引入可以使縱向控制更加智能化，同時適應多種駕駛情況。

以模型預測控制為例，該技術廣泛應用于車輛的縱向控制。在一個簡單的基于恒加速度（CA）車輛控制中。首先根據車輛的運動學模型，確定狀態變量和控制量。狀態變量為橫向位移和航向角，控制量為車速和前輪轉角。由于車輛運動學模型是非線性系統，需要進行線性化處理以便于控制算法的應用。線性化后的狀態方程為：

Δx=AΔx+BΔu+Wd

式中， A，B，W 為系數矩陣； Δx 為狀態變量的變化量； Δu 為控制量的變化量； 為干擾項。針對數字控制系統，需要對連續時間模型進行離散化。采用雙線性變換或歐拉法對系統進行離散化，得到離散化的狀態方程：

式中 ，A_d，B_d，W_d 為離散化后的系數矩陣； k 為采樣時刻；d_fref 為期望的前輪輸入轉角。利用離散化的狀態方程即可進行多步態的狀態預測。

4.3決策規劃

a.路徑規劃。

人工智能技術在智能駕駛路徑規劃中具有重要作用。智能路徑規劃包括全局路徑規劃以及局部路徑規劃。其中全局路徑規劃是指在已知地圖信息的基礎上，為車輛駕駛規劃出一條最優路徑，要求規劃出的路徑要滿足特定的行駛條件，還要考慮交通規則、道路狀況等多種因素。傳統的全局路徑規劃技術需要對環境進行離散化處理，在面對大規模地圖時會大幅增加計算量，很難處理復雜的交通場景。而通過神經網絡，規劃系統可以學習地圖信息和交通規則，從而預測最佳行駛路徑。依靠攝像頭、毫米級雷達和激光雷達等獲取周圍環境信息。利用深度學習技術來融合這些多源傳感器數據，以提高環境感知能力，避免碰撞，實現安全駕駛[4]。

b.行為決策。

根據環境感知和路徑規劃結果，智能駕駛系統需要決定車輛的具體駕駛行為，如加速、減速、轉彎、停車等。其中規則-based決策是一種控制方法，主要依賴預定義的規則來指導車輛的行為，即使用邏輯判斷語句來決定控制行為。該決策技術的規則易于理解與便攜，并且實時性好、可靠性高，但缺乏靈活性，對于復雜或未預定義的場景，規則可能無法完全覆蓋。而運用了人工智能的機器學習-based決策可通過學習大量的駕駛數據，自動生成決策，能夠有效彌補規則-based決策不能處理復雜駕駛場景的問題。

4.4人機互動與語音控制

在智能駕駛系統中，通過自然語言處理與語音識別技術，智能駕駛系統可以分析并精確執行駕駛人員給出的指令，使駕駛人員無需進行復雜的按鈕操作或觸摸屏點選就能進行指令輸人。其中自然語言處理技術允許系統理解和回應語言，實現諸如查詢天氣、播放音樂、設置提醒等功能，例如，在駕駛過程中，駕駛人員只需要說出導航指令，智能駕駛系統就可以立即響應，迅速規劃往目的地的最近線路。同時在自動駕駛過程中，車輛通過人機交互界面與駕駛員保持溝通，在需要時提示駕駛員接管車輛控制權，如通過語音指令觸發車輛的緊急制動或避險機制，來提升行車安全性。自然語言處理與語音識別技術使駕駛系統不再是簡單的交通工具，而是成為真正滿足駕駛人員需求的智能助手。

4.5智能能源管理

a.電池管理。

目前電動汽車的廣泛應用對汽車的智能駕駛提出了更多要求，因為電動汽車是以電力為主要驅動能源，智能駕駛系統需要與電池管理系統相結合，確保電池安全的同時，準確預測電池的續航里程，為智能駕駛提供數據支撐。其中人工智能技術在電池管理系統中起到了重要作用，機器學習算法能夠利用大量的電池數據進行實時的充電狀態（SOC）和健康狀態（SOH）估計。依據人工智能技術，可以分析電池的溫度數據，建立熱模型，實現精確的熱管理，確保電池在最佳溫度范圍內工作，從而提高電池效率與使用壽命。

b.能源效率優化。

電動汽車電池組中的電池單元由于制造差異以及使用條件的不同，會出現不均衡的現象，影響電池組的整體性能。而利用人工智能技術，通過分析電池單元的電壓、溫度等數據，可以實現主動均衡，同時也能優化被動均衡策略，動態調整均衡電阻的工作時間和強度，從而提高均衡效果。此外，人工智能技術還能通過分析電池的歷史數據和實時監測數據，來識別、診斷電池故障，從而提前采取維護措施。

5結語

人工智能技術在智能駕駛領域的應用已經取得了顯著成效，從環境感知、智能控制、決策規劃、人機互動、能源管理等方面的應用可以看出，人工智能技術全方位提升了智能駕駛的安全性和用戶體驗。雖然面臨技術挑戰，但人工智能技術依然是智能駕駛領域發展的主要路徑，是推動汽車行業創新發展與轉型升級的重要內容。

參考文獻：

[1]潘峰，潘振華，熊亮，等.人工智能技術在智能駕駛控制中的應用[JJ.北京聯合大學學報，2022，36（3）：30-37.

[2]王佩.汽車無人駕駛功能中人工智能技術的應用及挑戰[J].汽車周刊，2024（11）：4-6.

[3]趙磊.人工智能技術在汽車中的應用[J].汽車測試報告，2024（4）：23-25.

[4]張哲.人工智能技術在智能網聯新能源汽車中的應用[J].汽車知識，2024，24（7）：32-34.

作者簡介：

倪花榮，男，1978年生，智能駕駛系統架構專家，研究方向為嵌入式軟硬件開發、圖像傳輸、視頻編解碼。