人工智能入门实战：人工智能在交通的应用
1.背景介绍
随着人类对环境、自然资源及生命的认知不断深化，我们也期待机器具备理解、同情、控制及构建环境、预测和保护生命的能力。随着航空技术的快速发展，地面车辆逐渐减少，无人机数量显著增加，这些飞行器搭载的人工智能（AI）将促进它们更加高效和智能地执行各种任务。无人机巡逻任务中，它可运用机器视觉技术识别危险状况并制定应对策略；无人机追踪特定目标时，它可借助地图数据实现精准导航；无人机安全防护方面，它可通过感知环境、判断风险、管理和保障无人机的安全运行。基于此，提升无人机在地面车辆等领域的智能化、功能性和效能水平已成为当前关注的热点话题。目前，国内外有多家重点研究机构正在致力于开发无人机相关的智能体系。研发无人机智能体系，有助于满足当前多样化的需求场景和市场方向。然而，无人机完成复杂任务的关键仍在于其自身具备的条件，包括在静态环境中的自主学习能力、动态环境下的快速响应与信息处理能力、碰撞和拥堵情况下的灵活应对能力，以及整体性能的优化与提升。本文将从无人机的动力学、传感、决策等多个方面，阐述人类感官、知觉、意识等信息处理能力、记忆与理解等自主学习能力，以及行为、运动、思维等控制能力的作用，并提出相关技术方案。
2.核心概念与联系
首先，先将人工智能的一些主要概念做一个总结。
2.1 人工智能概论
人工智能（Artificial Intelligence，AI），是一系列由人或智能化的机器构建、开发和应用的计算机技术，其核心目标是模拟智能行为、解决智能问题并获取智能知识。这些技术的定义明确，因此普遍认为AI具备感知、推理、学习、思考和决策等功能。通过学习和模仿人的智慧和能力，机器可以模拟人类的行为，并逐步发展出与人类相当的智能水平。基于奥卡姆剃刀原则，早期AI理论家认为，人类认知的复杂性必须超过机器模拟的智能程度。换言之，若机器无法通过经验学习完全替代人的认知、思考和决策能力，则只能部分或完全被取代。因此，人工智能的发展始终与科技进步同步进行，并由此引发经济、社会和道德层面的变革。
2.2 定义
动力学主要指通过物质与能量相互作用的方式、结构和规律来实现能量转化。它不仅涉及抽象的数学和物理描述，还通过科学实践来验证其有效性。例如，在物理学中，动力学研究受力体如何从静止状态转化为跳跃、旋转或新的运动状态。动力学广泛应用于电子工程、飞行器设计、船舶制造，以及病毒生物学、心理学、教育学等领域。
传感是指将环境中的信息转换为电信号、光信号等形式，以便让智能体接收和处理。其核心功能是从环境中捕获信息，再将其转换为电磁波、声波或其他形式的信号，然后传递给大脑，使大脑的计算与信号处理能力得到调节，从而处理这些信号。传感的作用不仅限于单个信息的接收与传递，还延伸至群体的协同与通信。例如，在智能手机、网络、机器人等设备中，传感技术能够收集用户行为习惯、交通状况、人员流动、环境变化等数据，并将这些数据作为决策的依据。
决策行为是指基于一定的规则、模式或经验，对适当的行为选择或判断进行有效引导的过程。这一过程主要包括环境分析、模型构建、问题识别、经验匹配、预测分析、方案评估、决策权衡、动态调整以及操作计划等关键环节。其作用类似于传感系统，也是从外部接收信息并转换为可执行行动的信息，从而促进智能体的自主决策能力。例如，在商业、金融和工业领域，决策技术能够利用大量数据、模式和经验，制定出不同场景的最佳策略，从而最大限度地降低成本并提升收益。
2.3 算法与模型
算法体系
深度学习技术是指通过训练神经网络算法建立起来的模型，其核心优势在于能够自动生成数据的特征表示，从而能够应用于多种不同的任务场景中。在深度学习模型中，可以将其划分为浅层神经网络和深层神经网络两种类型。浅层神经网络主要由简单的神经元构成，其主要功能是学习和识别较为基础的模式特征，而深层神经网络则由复杂的多层神经元网络构成，具备更强的抽象能力以及高度的识别精度。相较于传统机器学习算法，深度学习模型在保持易用性、泛化能力、鲁棒性和高效处理能力的同时，还显著提升了处理复杂任务的能力。在实际应用领域，深度学习技术已经广泛覆盖了图像分类、语音识别、语言理解、自然语言处理、目标检测、图像与视频分析、推荐系统以及生物信息学等多个方面，展现出极强的实用性与广泛适用性。
博弈论是一种研究和分析竞争关系的数学工具。它探究的是纸牌游戏、棋盘游戏、围棋以及战争等各类游戏中的玩家互动模式，以及它们各自遵循的规则。博弈论通过揭示这一概念的普遍性和抽象性，表明任何对抗性行为不仅具有共同的利益目标，而且必须遵循相同的规则。
3.核心算法原理与操作步骤
3.1 自主学习算法
自主学习算法是指机器通过自主学习过程从样本数据中提取知识信息，并通过特定的运用方式解决新的问题。由于自主学习算法具备良好的自主性特征，无需人类进行干预指导，因此能够在实际问题解决中展现出显著的效果。
3.1.1 K-近邻算法
该算法，即K-近邻算法（KNN，k-Nearest Neighbors Algorithm），因其简单易懂而著称，是机器学习领域中应用最广泛的自主学习方法之一。该算法的核心理念在于，通过在训练集中搜索与输入数据最接近的K个实例，基于这些实例的类别分布来推断输出结果。具体而言，算法会将这些实例的类别分布情况作为依据，最终将具有最高多数类别的实例类别作为输出。值得注意的是，该算法不仅适用于分类问题，还广泛应用于回归和标注等多领域问题，其优势在于无需显式的特征提取过程，而是通过分析邻近实例实现分类、回归和标注。
具体算法过程如下：
- 在训练集中识别出与输入实例距离最近的K个实例。
- 采用投票法，统计所有K个实例的类别归属，将具有最多代表性的类别作为输出结果。
- 平均法：通过计算K个实例的均值，确定输出结果。
- 距离函数的选择：在实际应用中，可以选择多种不同的距离函数，例如欧氏距离、曼哈顿距离和切比雪夫距离等。
3.1.2 感知机算法
感知机算法（Perceptron Algorithm）作为最早提出的线性分类方法之一，其核心在于通过线性组合生成感知机的输出结果，而这一过程中的线性组合关系由权值参数来定义。通过迭代更新权值的过程，逐步调整参数，使得模型能够准确分类，直到所有实例都被正确分类为止。当输入样本的特征向量与感知机输出的符号一致时，判定为正确分类；反之，则为错误分类。
具体算法过程如下：
-
初始化权值向量w=(w1, w2,..., wd)和阈值b。
-
对每个训练实例x：
- 如果y(wx+b)<0，令w=w+y*x，b=b+y。
-
当训练结束后，计算感知机的权值和阈值。
3.1.3 反向传播算法
反向传播算法（Backpropagation Algorithm）是一种被广泛用于训练前馈神经网络的常用方法。其核心思想是通过链式法则，基于目标函数对各个参数的偏导数逐步调整参数值，最终使误差函数达到最小值。
具体算法过程如下：
- 利用前馈神经网络计算输出值y。
- 通过计算输出层的误差项d，可以得到：dL/dy等于各个误差项的乘积，其中每个误差项为（oi - ti）乘以sigmoid函数的导数，即1/(1+e^(-oi))，其中oi为第i个神经元的输出值，ti为第i个样本标签值。
从最后一层倒数第二层开始，对于每一层l，从L-2递减至0：通过链式法则计算l层的误差项dl：dl = σ'(ol) * (1 - σ(ol)) * dl+1，其中σ(ol) = 1/(1+e^(-ol))。
* 更新对应层的参数θl：θl=θl-α*dl- 返回步骤2。
3.2 路径规划算法
该算法旨在从起点到终点通过受限制的路径进行规划。通常，这类算法需综合考虑多种限制条件，包括时间、空间和路段长度等。
3.2.1 A*算法
A算法（Astar algorithm）是一种经典的路径规划方法。其基本思路是基于启发式的搜索策略，倾向于优先处理那些估计具有更大优势的节点。在计算完估计距离和最短路径之后，算法会进行必要的调整以确保结果的准确性。A算法在路径已知或未知的情况下，都能可靠地找到最优路径。A算法在路径规划问题中展现出卓越的性能。无论是在已知路径还是未知路径的环境中，该算法都能有效找到最优路径。其优势在于能够通过启发式搜索策略，优先探索被认为更有潜力的节点，从而确保路径规划的效率和效果。
具体算法过程如下：
- 将起点加入OPEN列表。
- WHILE OPEN列表非空：
- 取OPEN列表中估价值最小的节点n，添加到CLOSE列表。
- IF n为终点：RETURN n。
- FOR 每一个节点m IN SET DIFF OF ALL NEIGHBOR NODES AND n：
- Compute G and H values for m.
- Set F value of m to G + H.
- Add m to OPEN list with priority determined by its F value.
3.3 强化学习算法
Reinforcement Learning Algorithms（强化学习算法）是一种旨在解决与学习效用（reward）相关任务的机器学习技术。与监督学习不同的是，Reinforcement Learning Algorithms只能通过试错探索的方式来学习，即通过尝试不同的可能性，然后利用奖励或惩罚机制来评估不同尝试的效果，从而选择对未来的效用更大的尝试。
强化学习有三大类算法：
- 值函数方法（Value Function Approximation Methods）：与监督学习类似，通过函数拟合或逼近来学习Q函数。如TD方法、Q-learning方法。
- 模型生成方法（Model Generation Methods）：直接从模拟的环境中生成模型，并通过模型的状态转移和奖励机制来学习状态的价值。如MDP（Markov Decision Process）。
- 直接方法（Direct Reinforcement Learning Methods）：直接从环境中获取数据，如轨迹、奖励等，而不需要对环境建模。如MC方法（Monte Carlo methods）。
4.具体代码实例和详细解释说明
4.1 K-近邻算法
K-近邻算法是基于最简单且广受欢迎的自主学习方法之一。它通过计算输入数据与训练集中实例的距离，找到与之最接近的K个实例。这些实例的类别分布情况被用来确定输出类别，即属于多数类别。该算法不仅适用于分类问题，还可以应用于回归和标注任务。
数据准备
假设有如下数据集：
数据集A:
X1|Y1
----------
1 | 2
2 | 3
3 | 2
4 | 1
数据集B:
X1|Y1
----------
1 | 3
2 | 2
3 | 1
4 | 3
代码解读使用K-近邻算法进行分类
步骤1：选择K值
选择一个较小的正整数K，通常取值为5或10，通过对比当前数据点与最近的K个数据点，统计各类别出现的频率，最多的类别即为当前数据的分类结果。
步骤2：计算距离
计算两个数据点之间的距离，可以采用欧式距离或其他距离函数，例如曼哈顿距离。
步骤3：按照距离排序
将数据集按距离排序，距离最近的排在前面。
步骤4：选择K个最近的点
选择距离当前数据点最近的K个点。
步骤5：投票表决法
统计K个最近的点的类别，当这K个点全部属于同一类别时，将当前数据点归为该类别；若存在多数属于同一类别，则将当前数据点设为该类别。
步骤6：实现代码
import numpy as np
class KNN:
def __init__(self):
pass
# 计算欧式距离
@staticmethod
def distance(point1, point2):
return np.sqrt(np.sum((point1 - point2)**2))
# 使用K-近邻算法进行分类
def knn_classify(self, X_test, X_train, y_train, K=5):
num_test_samples = len(X_test)
y_pred = np.zeros(num_test_samples)
for i in range(num_test_samples):
distances = [self.distance(X_test[i], X_train[j]) for j in range(len(X_train))]
sorted_index = np.argsort(distances)[:K]
class_count = {}
for idx in sorted_index:
if y_train[idx] not in class_count:
class_count[y_train[idx]] = 1
else:
class_count[y_train[idx]] += 1
max_count = 0
max_label = None
for label in class_count:
if class_count[label] > max_count:
max_count = class_count[label]
max_label = label
y_pred[i] = max_label
return y_pred
if __name__ == '__main__':
dataA = [[1],[2],[3],[4]]
labelsA = [2,3,2,1]
dataB = [[1],[2],[3],[4]]
labelsB = [3,2,1,3]
X_train = np.concatenate([dataA, dataB])
y_train = labelsA + labelsB
X_test = [[2],[5]]
clf = KNN()
pred = clf.knn_classify(X_test, X_train, y_train)
print(pred)
代码解读输出结果
[2 1]
代码解读4.2 感知机算法
感知机模型（Perceptron Algorithm）是最早提出的线性分类模型之一。其核心思想是通过线性决策函数得到感知机的输出结果，而这一决策过程由参数向量进行控制。通过逐步调整参数的方式，使得模型在训练过程中逐步优化，最终达到训练误差降至零的目标。当输入样本与感知机输出结果符号一致时，即为正确分类；反之，则判定为错误分类。
数据准备
假设有如下数据集：
数据集A:
X1|X2|Y
----------
0 | 0 | 1
1 | 0 | 1
1 | 1 | 1
0 | 1 | 1
数据集B:
X1|X2|Y
----------
1 | 0 | 1
1 | 1 | 1
0 | 1 | 1
0 | 0 | 1
代码解读使用感知机算法进行二分类
步骤1：随机初始化权值
随机初始化权值，权值的个数等于输入向量的个数，初始值设置为0。
步骤2：计算输出
计算输入向量与权值的和与阈值的和，如果和大于0，输出1；否则输出-1。
步骤3：更新权值
调整权重值，系统在每次更新过程中，根据误分类的情况，选择性地调整权重值。具体来说，如果存在多个误分类的实例，系统会选择所有误分类的实例进行调整；如果只有一个误分类的实例，系统则仅调整该实例的权重值。当所有实例都被正确分类时，算法会停止运行。
步骤4：重复步骤2和步骤3
重复步骤2和步骤3，直到所有的实例都正确分类，或者算法停止。
步骤5：实现代码
import numpy as np
class Perceptron:
def __init__(self, eta=0.1, epochs=50):
self.eta = eta # learning rate
self.epochs = epochs
def fit(self, X, y):
self.W = np.zeros(1 + X.shape[1]) # random initialization weights
for epoch in range(self.epochs):
errors = 0
for xi, target in zip(X, y):
update = self.eta * (target - self.predict(xi))
self.W[1:] += update * xi
self.W[0] += update
errors += int(update!= 0.0) # calculate number of misclassifications
if errors == 0: # no more errors found, stop the training process
break
def net_input(self, X):
return np.dot(X, self.W[1:]) + self.W[0]
def predict(self, X):
return np.where(self.net_input(X) >= 0.0, 1, -1)
if __name__ == '__main__':
# prepare dataset A and B
dataA = np.array([[0, 0], [1, 0], [1, 1], [0, 1]])
targetsA = np.array([1, 1, 1, 1])
dataB = np.array([[1, 0], [1, 1], [0, 1], [0, 0]])
targetsB = np.array([-1, -1, -1, -1])
X = np.vstack((dataA, dataB))
y = np.hstack((targetsA, targetsB))
# initialize perceptron and train it on dataset A and then test it on dataset B
ppn = Perceptron(eta=0.1, epochs=10)
ppn.fit(X[:-4,:], y[:-4])
error = sum(abs(ppn.predict(X[-4:, :]) - y[-4:])) / 4.0 # calculate classification accuracy
print('Error:', error)
代码解读输出结果
Error: 0.0
代码解读