发展前景
智能驾驶是通过人工智能辅助或代替人进行汽车驾驶行为,它可以弥补人类驾驶员会存在的缺陷。经过大量的研究和发展,智能驾驶所需的各种传感器、计算机的性能和技术等方面取得了较大进步,成本也在逐步降低。
从人工智能和汽车驾驶结合的长远发展角度来看,纯智能的无人驾驶应为未来驾驶的主要方式,即使在当前基于贝叶斯、决策树和人工神经网络等机器学习的方法被运用在无人驾驶的行为识别和行为决策的技术环境下,我们也可以考虑设立专门的行驶路线保证无人驾驶汽车的应用推广。在冯诺依曼体系结构下面向驾驶行为的机器学习,一直以来都是智能车领域的“瓶颈”。随着国际“类脑”研究的兴起,我国也上线了“中国脑计划”,但毕竟类脑计算还仅从理论阶段开始向前迈步,类脑计算机仍难以得到实现和应用。
从当前智能驾驶的技术角度来看,相对于无人汽车,脑控汽车的发展可能更加适合。这是因为无人驾驶汽车的计算机系统目前还无法达到类脑计算机体系的高度,因此很难做到像人脑一样思考问题,难以较好处理驾驶过程中各种各样的突发问题和针对无人驾驶做出的阻碍或破坏行为。
因此提高人工智能在辅助方面的全面完善是全面实施无人驾驶的必经之路。现在的家用汽车基本配备雷达辅助系统,该系统可以不断监控周围的交通状况,可以用发声频率提示本车与可能碰撞物体的距离,也可以确定与前车距离以及前车行驶速度,如与前车距离明显低于安全距离,系统会向驾驶者发送听觉警报。目前奔驰的主动式驻车辅助系统能够在主动转向和制动功能干预下自动泊车。并且,在车辆通过自动驻车辅助系统停入平行车位后,该系统也可以在自动转向和制动控制功能的帮助下,让车辆完全自动地驶出平行车位。
在此基础之上,我们可以在扩大自然语言处理等人机交互方式在人为干预下“释放双手”的模式上加大科研力度,如:语音操控、脑控汽车或类似飞机自动与手动驾驶切换等智能驾驶方式。其中语音操控汽车可以通过语言指令如“倒库”“直行”或“开启雨刷”等自然语言实现汽车系统的自动处理并通过车辆配置的传感器和摄像头等硬件付出行动来响应命令的方式来实现语音操控汽车的智能模式。因为有驾驶员的加入会使智能汽车的行驶方式更加灵活多变,适合于当前复杂的交通环境,满足社会法律和伦理观念的接受要求,所以提高人工智能在辅助方面的研究应用的价值更加巨大