人工智能在自動駕駛技術中的應用

物流人工智能技術技能培訓項目二人工智能算法在運輸環(huán)節(jié)應用任務三人工智能在自動駕駛技術中的應用目錄CONTENTS人工智能在環(huán)境感知中的應用PART1人工智能在決策與規(guī)劃中的應用PART2人工智能在車輛控制中的應用PART3人工智能在自動駕駛信息共享中的應用PART4過程與方法：知識與技能：1.了解人工智能在環(huán)境感知、決策與規(guī)劃、車輛控制、自動駕駛信息共享中的應用。在學習動畫視頻的過程中，理解其基本工作原理，了解其實際應用價值。情感、態(tài)度與價值觀：1.提升對人工智能的認識，發(fā)展辯證思維，客觀認識人工智能技術對社會的影響，培養(yǎng)正確的科學技術應用觀。2.堅定擁護中國共產(chǎn)黨領導和我國社會主義制度。【教學目標】基于深度學習的計算機視覺，可獲得較接近于人的感知能力。有研究報告指出，深度學習在算法和樣本量足夠的情況下，視覺感知的準確率可以達到99.9%以上，而傳統(tǒng)視覺算法的檢測精度極限在93%左右，人感知的準確率一般是95%左右。一、人工智能在環(huán)境感知中的應用將深度學習應用于自動駕駛汽車主要包含以下步驟：準備數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行預處理，再選用合適的數(shù)據(jù)結構存儲訓練數(shù)據(jù)和測試元組；1通過第一層對數(shù)據(jù)進行聚類，將相近的數(shù)據(jù)劃分為同一類，隨機進行判斷；3用大量的數(shù)據(jù)對每一層網(wǎng)絡進行無監(jiān)督學習，并且每次只用無監(jiān)督學習訓練一層，將其訓練結果作為更高一層的輸入；5輸入大量數(shù)據(jù)，對第一層進行無監(jiān)督學習；2運用監(jiān)督學習調(diào)整第二層中各個節(jié)點的閥值，提高第二層數(shù)據(jù)輸入的正確性；4輸入之后，用監(jiān)督學習去調(diào)整所有層。6一、人工智能在環(huán)境感知中的應用行為決策與路徑規(guī)劃是人工智能在自動駕駛汽車領域中的另一個重要應用。前期決策樹、貝葉斯網(wǎng)絡等人工智能方法已有大量應用。近年來興起的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與深度強化學習，能通過大量學習實現(xiàn)對復雜工況的決策，并能進行在線學習優(yōu)化，由于需要較多的計算資源，當前是計算機與互聯(lián)網(wǎng)領域研究自動駕駛汽車的決策與規(guī)劃處理的熱門技術。二、人工智能在決策與規(guī)劃中的應用相對于傳統(tǒng)的車輛控制方法，智能控制方法主要體現(xiàn)在對控制對象模型的運用和綜合信息學習運用上，包括神經(jīng)網(wǎng)絡控制和深度學習方法等，這些算法已逐步在車輛控制中廣泛應用。三、人工智能在車輛控制中的應用首先，人工智能利用無線網(wǎng)絡進行車與車之間的信息共享。其次，人工智能可以實現(xiàn)3D路況感應，車輛將結合超聲波傳感器、攝像機、雷達和激光測距等技術，檢測出前方約5米內(nèi)的地形地貌，根據(jù)地形自動改變汽車設置。最后，人工智能還能使汽車實現(xiàn)自動變速，汽車一旦探測到地形發(fā)生改變便可以自動減速，路面恢復正常后再回到原先的狀態(tài)。ABC四、人工智能在自動駕駛信息共享中的應用【課后小結】人工智能在自動駕駛技術中的應用人工智能在環(huán)境感知中的應用深度學習在算法和樣本量足夠的情況下，視覺感知的準確率可以達到99.9%以上，而傳統(tǒng)視覺算法的檢測精度極限在93%左右，人感知的準確率一般是95%左右。人工智能在決策與規(guī)劃中的應用行為決策與路徑規(guī)劃是人工智能在自動駕駛汽車領域中的另一個重要應用。前期決策樹、貝葉斯網(wǎng)絡等人工智能方法已有大量應用。人工智能在車輛控制中的應用智能控制方法主要體現(xiàn)在對控制對象模型的運用和綜合信息學習運用上，包括神經(jīng)網(wǎng)絡控制和深度學習方法等。人工智能在自動駕駛信息共享中的應用首先，人工智能利用無線網(wǎng)絡進行車與車之間的信息共享其次，人工智能可以實現(xiàn)3D路況