人工智能在自动驾驶控制与执行中的应用-车辆的纵向,横向,驱动和制动控制

自动驾驶的控制核心技术涵盖车辆的纵向、横向、驱动和制动 控制。其中，纵向控制负责车辆前后运动的控制，而横向控制则负 责方向盘角度和轮胎力的调整。只有同时实现纵向和横向自动控制， 才能使车辆按照预设目标和约束自主行驶。车辆按照纵向控制是在 行车速度方向上的控制，即车速以及本车与前后车或障碍物距离的 自动控制。

相对于传统的车辆控制方法，智能控制方法主要体现在对控制 对象模型的运用和综合信息学习运用上， 如图 2-3 所示，包括神经 网络控制和深度学习方法等，这些算法已逐步在车辆控制中广泛应 用[11]。

神经控制是研究和利用人脑的某些结构机理以及人的知识和经 验对系统的控制。利用神经网络，可以把控制问题看成模式识别问 题，被识别的模式映射成“ 行为” 信号的“ 变化”信号。神经控制 最显著的特点是具有学习能力。它是通过不断修正神经元之间的连 接权值，并离散存储在连接网络中来实现的。它对非线性系统和难 以建模的系统的控制具有良好效果[12]。

深度神经网络学习可以通过获取深层次的特征表示来避免人工 选取特征的繁琐和高维数据的维度灾难问题。这一技术可以让您更 加轻松地进行数据分析和模型训练。深度学习在特征提取与模型拟 合方面显示了其潜力和优势。对于存在高维数据的控制系统，引入 深度学习具有一定的意义。自动驾驶系统需要尽量减少人的参与或者没有人的参与，深度学习自动学习状态特征的能力使得深度学习 在自动驾驶系统的研究中具有先天的优势[12]。

强化学习的灵感来自于动物行为训练，训练员通过奖励和惩罚 教导动物学习某种行为与状态之间的联系规则。强化学习就是要解 决这类问题：一个能够感知环境的智能体怎样通过学习选择达到其 目标的最优动作[12]。强化学习允许人工智能 (Artificial Intelligence， AI)系统通过反复试验来学习，并随着时间的推移逐渐提高其性能。 这项关键技术越来越多地用于自动驾驶控制和执行领域，因为它允 许自动驾驶汽车适应不断变化的路况，并就如何在交通中导航做出 智能决策。

强化学习在自动驾驶控制中的一个关键方面是奖励系统的使用。 该系统奖励 AI 系统的成功行为，例如顺利通过十字路口或避免碰撞， 并惩罚它的负面行为。 通过这种强化，人工智能系统能够了解哪些 行动会带来积极的结果，哪些不会，从而使其在未来做出更明智的 决策。RL 在自动驾驶汽车中的另一个重要方面是模拟的使用。 这些 模拟允许 AI 系统在安全和受控的环境中练习不同的场景并犯错误， 而不是在真实的道路上。 这使系统能够从错误中吸取教训并随着时 间的推移提高性能，并测试新的驾驶策略和方法。RL 中用于自动驾 驶控制的另一项重要技术是传感器的使用。这些传感器（例如激光 雷达、雷达和摄像头）允许人工智能系统收集有关环境的信息并根 据这些数据做出决策。 例如，激光雷达传感器可以检测环境中物体 的距离和位置，而雷达传感器可以检测物体的移动。通过使用这些数据，人工智能系统可以就如何在交通中导航和避免碰撞做出明智 的决定。最后，自动驾驶控制中的 RL 还需要使用能够分析从传感器 和模拟中收集的数据的算法。这些算法必须能够适应不断变化的条 件并从错误中吸取教训，以便随着时间的推移不断提高其性能。

总的来说，RL是自动驾驶控制和执行领域的一项关键技术，因 为它可以让自动驾驶汽车学习并适应不断变化的道路状况。 通过利 用奖励系统、模拟、深度学习、传感器和算法，RL 使 AI 系统能够 就如何安全地通过交通和避免事故做出明智的决定。 随着这项技术 的不断进步，RL 很可能会在自动驾驶汽车的发展和未来的交通运输 中发挥越来越重要的作用。