人工智能在汽车驾驶技术领域的应用分析

摘要：近期，社会现代化进程迅猛推进。伴随私家车的普及，其已逐步转变为民众日常出行的首选方式。为了极大地增强驾驶体验，将人工智能技术融入汽车操作环节，这一做法不仅能有效提高道路行驶效率，还能确保驾驶员与乘客的安全。本篇文章将从实际应用出发，对人工智能在汽车驾驶技术中的运用进行细致的探讨与解读。

关键词：智能技术；车辆驾驶领域；实际应用

引言

伴随着智能科技领域的持续革新进步，智能联网汽车领域的技术探索已然变成全球汽车产业技术革新的核心议题之一。特别是智能技术的迅猛发展，对智能联网汽车在驾驶性能上提出了更为严苛的需求与规范。当前，如何有效融合智能科技于智能联网汽车驾驶系统中，已经成为各方密切关注的焦点议题，这不仅是对汽车产业结构技术改革的一次尝试，同时也标志着人工智能应用范围的持续拓展。鉴于此，众多技术研究者应当进一步深化对智能技术的研究力度，针对人工智能在智能联网汽车各应用环节中遇到的问题进行深入分析，并采纳合理的技术策略来应对这些问题，以此推动智能联网汽车技术在优化与创新道路上的持续前行。

1人工智能是基础

在国家的积极推动下，智能互联车辆作为一类崛起的车型逐步为大众所熟知，其核心宗旨是实现无人驾驶，进而提升道路的通行效率和安全性。此类车辆融合了两大技术领域，一是智能技术，也就是人工智能，重点在于车辆的感知、规划、判断与执行能力。车辆利用装配的摄像头、激光雷达、毫米波雷达等感应设备搜集路面信息，并传输至自动驾驶的AI处理器，该处理器会先分析路面动态，随后决定车辆接下来的行动，并由控制系统完成指令。实际上，智能技术独立来看，就是自动驾驶的代名词。然而，随着自动驾驶技术的演进，网络互联技术被整合进来，这在某种程度上加速了自动驾驶技术的进步，并开启了新的可能性。在车辆网络化方面，车用网络（V2X）是关键的技术之一，它被视为物联网技术的扩展。车辆通过与路侧设施、其他车辆乃至云端数据的连接，获取更全面的路面信息，协助人工智能在综合考量各项因素后做出更明智的决策，确保自动驾驶的安全性[1]。虽然这一技术对网络环境提出了较高要求，但得益于我国5G技术的迅猛发展，实现这一技术的条件已逐渐成熟。尽管我国在5G领域的发展走在世界前列，但受制于5G基础设施尚不完善，车用网络技术的应用目前仅在部分示范区得以开展（如图1）。

2人工智能在汽车驾驶技术领域的主要应用

2.1自动驾驶技术

环境感应：通过车用感应器，诸如影像镜头、激光扫描仪、毫米波探测器等设备，人工智能能够即时获取车辆周边环境资讯。运用图像识别技术对捕获的图像数据进行解析，以辨别道路、交通标识、其他车辆及行人等目标。激光扫描仪与毫米波探测器则能提供精确的测距数据，辅助车辆准确判别周遭目标的位置与速度。策略制定：依托环境感应所得数据，人工智能系统执行策略规划，制定车辆行进路线与速度。借助深度学习算法，分析大量驾驶数据，以训练车辆在不同路况与交通环境中作出恰当的判断[2]。譬如，在前车减速时，自动调节车速或寻找适宜的超越机会。操控实施：将策略规划输出的指令转换为车辆的操作信号，通过电子控制模块（ECU）对车辆的制动、加速及转向系统进行细致操控。人工智能能够对车辆进行实时调整，确保车辆按既定轨迹和速度行驶，增强驾驶的安全与平稳性。

2.2智能辅助驾驭技术

自适式巡弋控制系统，利用雷达或激光感测技术，构成一种先进的智能辅助驾驭系统。该系统能够自主调节车速，确保与前方车辆保持一定的安全间距。在前车实施减速操作时，自适式巡弋控制系统会自动跟随减速；而前车加速或驶离后，系统则会逐步提升车速至预设的巡弋速度[3]。该系统有效降低了驾驶员的劳累程度，同时增强了行车的舒适性与安全性。自适式巡弋控制系统主要由检测单元、控制单元以及执行单元三部分构成。检测单元负责监测与前车的间距及速度，控制单元则依据这些数据与预设的巡弋速度来计算所需的加速度或减速度，再通过执行单元来控制车辆的加速或制动。在此系统中，人工智能算法扮演了核心角色，它能依据不同路况和交通状况优化控制策略，从而提升系统的整体性能和信赖度。

行车轨道维持辅助技术是通过内置摄像头监测车辆在行车道中的具体位置，并依赖电子操控系统自动微调车辆行驶方向，确保车辆稳定在车道中央的智能驾驭辅助系统。一旦车辆趋向于偏离车道线，该系统即触发警报并自动校正车辆行驶轨迹，预防车辆滑出车道。该技术显著提升了行车的安全系数，有效降低了因驾驶员疲劳或分心所引发的偏离车道交通事故。该系统主要包括摄像头、控制单元以及电子操控系统三部分[4]。摄像头负责捕捉车辆在车道中的位置信息，控制单元则基于摄像头提供的数据计算车辆的偏移角度及方向，进而指挥电子操控系统调整车辆行驶方向。人工智能技术在该系统中对摄像头捕获的图像进行加工与分析，从而增强车道识别的精确度和信赖度；此外，人工智能还能够依据车辆的行驶状况和驾驶员的操控习惯，优化调整控制策略，进一步提升系统的整体性能和适应性。

2.3智能交通系统

对交通流动的前瞻性分析：该分析工作是通过先进的人工智能技术对过往交通数据进行详尽研究，以此来预估未来交通的流量状况及其可能造成的拥堵程度。通过对交通流量的前瞻性分析，驾驶者能够获得即时的路况信息，从而优化出行路径，有效规避拥堵区域，进而提升出行的效率。此类分析主要依赖于机器智能和深度学习的多种算法，包括但不限于支持向量机（SVM）、随机森林（RF）以及长短时记忆网络（LSTM）[5]。这些算法能够对历史交通数据开展深入的学习与训练，从而构建出精准的交通流量预测模型。在具体应用过程中，该模型能够依据实时路况数据进行自我更新与优化，以确保预测结果的精确性与信赖度。智能化的交通信号管理系统，则通过运用人工智能算法对实时交通流和车辆动态进行监控与分析，以此来实现交通信号灯的智能调控，缩短车辆等待时长，从而提升整个交通系统的运行效率。

3结束语

智能技术融入车辆操控系统，为交通领域注入了革命性力量，使得行车更安全、乘坐体验更佳、操作更为简单，同时也显著提升了道路运输效率。尽管智能驾驶技术在车辆操控中的应用带来了显著进步，但也遭遇了不少难题，这要求政府机构、商业实体以及社会公众联合起来，共同推动技术革新、健全法制体系、确保信息安全，以促进智能驾驶技术朝着良性方向发展。预计智能技术将持续在车辆操控系统中扮演关键角色，为人们的日常出行提供更安全、更舒适以及更便捷的选择。

参考文献

[1]杨玉好.人工智能在汽车驾驶技术领域的应用分析[J].汽车电器，2024（7）：1-4.

[2]李普，张曙磊，顾正辉.人工智能在汽车驾驶技术领域的应用分析[J].中文科技期刊数据库（全文版）工程技术，2024（11）：196-199.

[3]胡旷达，于晨斯.人工智能技术在智能驾驶领域的应用分析[J].汽车维修技师，2024（14）：15-15.

[4]周怡，阳昕.人工智能技术在冠状病毒领域应用的研究现状和趋势分析[J].复旦学报（自然科学版），2024，63（6）：755-766.

[5]朱伶杰，贺圆圆.人工智能技术在美国文档领域的应用及启示——基于专利数据的分析[J].档案管理，2024（6）：124-128.