无人驾驶系统分析
1.案例功能分析
项目名称：无人驾驶系统
其人工智能系统：主要包含以下几个核心技术模块：环境感知系统、导航定位系统、路径规划算法以及决策控制系统
非人工智能系统：规划成功后车辆的行驶，规划失败后系统的提示等
2.人工智能技术应用分析
(1)环境感知技术
类似于无人驾驶汽车的眼睛和耳朵（眼耳系统），无人驾驶汽车利用环境感知模块来识别周围的信息。这些信息对于行为决策具有必要的信息基础。其中包含对自身位姿和周围环境的感知（眼耳协同工作）。由于单一传感器仅能测量被测对象的一个方面或特征（无法满足需求），因此必须采用多个传感器同时测量多个特征量（多点监测）。通过数据融合处理筛选出可靠性较高的关键数据（有效信号）。根据不同的类型分别采用基于车辆自体信息的方法进行验证；基于车辆自体信息的方法则利用车辆速度、加速度等参数进行计算。
无人驾驶汽车的环境感知主要依赖雷达等主动型测距传感器作为主体，在此基础之上辅以被动型测距传感器，并采用信息融合的技术来提升感知效果。其中，在复杂及恶劣环境下需要更高的可靠性和精确性时，则更加依赖激光、雷达以及超声波等多种主动型测距传感器的协同工作。关键在于能够高效处理少量数据并保持良好的实时性。在路径规划过程中可以直接利用激光测距仪返回的数据进行计算分析，并无需掌握障碍物的具体位置信息。
(2)导航定位技术
无人驾驶汽车的导航系统负责确定无人驾驶汽车自身的位置信息，并为路径规划和任务规划提供支持。具体而言，在无人驾驶技术中， navigation 系统主要分为 autonomous navigation 和 network navigation 两种类型。其中 autonomous navigation 技术是指除利用自身定位技术之外无需依赖外部辅助设施即可独立完成全部导航功能的技术。该技术通过本地存储地理空间数据的方式实现位置确定，并且所有的计算过程都在终端设备内部完成，在任何环境下都能够准确识别车辆位置。然而由于 autonomous 导航设备通常配备有限的计算资源这一限制因素，在复杂场景下往往无法提供高精度、实时性的定位服务。目前主流的 autonomous navigation 技术主要包括以下三类
相对定位技术主要依赖里程计、陀螺仪等内部传感器装置，在无人车运行时通过对车辆相对于初始位置的位移进行计算和处理来实现位置信息的确定。
绝对定位:以导航信号源为基础,通过主动利用地图匹配与GNSS(即GLONASS系统)进行精确的坐标测定,或者被动利用这些技术手段完成任务
在组合定位方案中：综合运用相对定位与绝对定位两种方法取长补短以弥补单一定位方法的不足。该方案通常包括GPS与地图匹配结合GPS与飞行轨迹推算以及将GPS飞行轨迹推算与地图匹配相结合等方式此外还可以采用GPS与GLONASS系统结合惯性导航技术并配合地图数据进行位置计算
网络导航可以在任意时间通过无线网及交通信息平台进行实时交互。移动设备被连接到移动通信网，并与Web GIS 服务器建立连接。该设备由Web GIS 服务器负责处理地图存储及复杂计算等功能，并使用户可从其端下载地图数据。
网络导航的优势在于不受存储容量限制、具备强大的计算能力。它能够支持存储极其精细的地图数据，并且地图数据始终保持最新更新状态。
(3)路径规划技术.
路径规划是无人驾驶汽车信息感知与智能控制的核心环节，在存在障碍物的情况下按照一定的评价标准确定一条从起始状态（包含位置与姿态）到目标状态的安全路径。
可划分为全局路径规划与局部路径规划两类。其中，全局路径规划通常在已知环境的地图基础上，在障碍物位置、道路边界等已知局部信息的基础上确定一条既可行又最优的道路通向，并实现了优化算法与反馈控制的有效结合。而基于此可行驶区域指导下的局部路径规划，则通过传感器获取的当前局部环境信息来决定无人平台前方行驶路线。需要注意的是，在周围环境情况明确的情况下主要采用全局路径规划方法；而当环境信息未知时，则采用局部路径规划方法。
路径规划算法主要包含视觉感知方法、网格划分技术、势场引导算法、概率路径规划以及随机采样树规划等
(4)决策控制技术
决策控制模块在无人驾驶汽车中扮演着核心管理单元的角色。其主要功能是基于多传感器收集的数据信息来进行决策判断，并随后对车辆做出精准控制以实现安全运行。该系统采用的决策技术包括模糊推理、强化学习、神经网络和贝叶斯网络等多种先进算法。
决策控制系统的行为模式主要包含三种类型:响应型控制遵循反馈机制运行,通过分析当前车辆位置与目标路径之间的偏差值来持续地调整方向盘转向角度及车速参数,直至实现目标定位。
3.应用技术改进
无人驾驶面临恶劣环境感知方面的挑战。视觉感知在目标识别与道路跟踪等任务上表现出独特的重要性。因此不仅需要持续更新系统状态与实时监控能力……还需将危险区域位置与高风险物体特征数据（如动植物活动模式）录入数据库，并按照其重要性进行排序
无人驾驶技术已经深入我们生活，在高铁、地铁以及飞机等交通工具中已开始运用智能驾驶系统，在这些交通工具上都必须满足严格的驾驶前提条件才能运行，在当前阶段智能驾驶汽车技术发展迅速许多车型已经取得突破但在推广过程中仍需遵循一定的地域限制