自动驾驶主要有哪些应用领域，自动驾驶可以应用在什么领域中

自动驾驶主要有哪些应用领域

现阶段自动驾驶主要用于一些限定和低速场景，比如物流配送、共享出行、公共交通、环卫作业、港口码头、智能矿山、无人零售等领域。自动驾驶是汽车产业与人工智能、高性能计算、大数据、物联网等新一代信息技术以及交通出行、城市管理等多领域深度融合的产物，对降低交通拥堵、事故率，帮助城市构建安全、高效的未来出行结构，对汽车产业变革，以及城市交通规划具有深远的影响。

自动驾驶可以应用在什么领域中

【太平洋汽车网】自动驾驶汽车的设计制造面临着诸多挑战，如今，各大公司已经广泛采用机器学习寻找相应的解决方案。汽车中的ECU（电子控制单元）已经整合了传感器数据处理，如何充分利用机器学习完成新的任务，变得至关重要。潜在的应用包括将汽车内外传感器的数据进行融合，借此评估驾驶员情况、进行驾驶场景分类。

车载信息娱乐系统所运行的应用，能从传感器数据融合系统中获取数据。举个例子，如果系统察觉驾驶员发生状况，有能力把车开到医院。基于机器学习的应用，还包括对驾驶员的语言和手势识别以及语言翻译。相关的算法被分类为非监督和监督算法。它们两者的区别在于学习的方式。

监督学习算法使用训练数据集学习，并且能够持续学习直到达到设定的置信水平（最小化出错概率）。监督学习算法分为回归、分类和异常检测以及数据降维。

无监督学习算法，则尝试挖掘有限数据的价值。这意味着，算法会在可用数据内建立关系，以检测模式或者将数据集分成子类（取决于之间的相似度）。从广义上，无监督算法可以可分为关联规则学习和聚类。

增强学习算法是另外一种机器学习算法，介于非监督学习和监督学习之间。对于所有训练的例子，监督学习中有目标标签，无监督学习中却完全没有标签。强化学习有延迟的、稀疏的标签——未来的奖励。

根据这些奖励，智能体学习做出恰当行为。去理解算法的局限性和优点，开发更加高效的学习算法，是增强学习的目标。增强学习可以解决大量实际应用，从AI的问题到控制工程或操作研究——所有这些都与开发自动驾驶汽车相关。这可以被分为间接学习和直接学习。

在独自动驾驶汽车上，机器学习算法的一个主要任务是持续渲染周围的环境，以及预测可能发生的变化。这些任务可以分为四个子任务：目标检测目标识别或分类目标定位运动预测机器学习算法可以简单地分为4类：决策矩阵算法、聚类算法、模式识别算法和回归算法。可以利用一类机器学习算法来完成两个以上的子任务。例如，回归算法能够用于物体定位和目标识别或者是运动预测。

决策矩阵算法决策矩阵算法系统地分析、识别和评估信息集和值之间关系的表现。这些算法主要用于决策。车是否需要刹车或者左转都是基于算法根据识别、分类和预测对象的下一个动作给出的置信水平。矩阵决策算法由各种独立训练的决策模型组合而成。

自动驾驶前景看似很美妙,但面前却有一条技术长河

目前的自动驾驶技术在一些场景中已经有了一些应用。例如，在我们看到的新闻中，某公园用无人车接送等，事实上，这种自动驾驶车是可以投入这种公园的应用，因为它有规定的行驶路线，在行驶过程中有规定的环境，有规定的停车时间。另外，在高速公路上自动驾驶，如果前面有车，瞄准的方式也可以实现与前面车的固定距离。这种高速公路模式的自动驾驶也是比较成熟的技术。很多车辆在高速条件下平稳巡航，其实是类似的事情。

从上面可以看到，自动驾驶技术的情况下，场景相对固定，有参考对象，有准确的地图，突发情况少，自动驾驶技术已经得到了比较好的应用。甚至在目前的辅助驾驶系统中，也有视觉上看到红灯和车道线，帮助他们刹车，帮助他们不要闯红灯的技术等。(阿尔伯特爱因斯坦，北上广深)。

想要自动驾驶技术普及的困难主要在于在任何场景下的适应性。例如，在比较混乱的道路上没有准确的地图，信号灯已经坏了，下一条车道也不明显。对自动驾驶系统的输入特别少，不知道该怎么行动。这种场面不多，但车辆行为出现一些差池，就是车毁坏人的情况。所以自动驾驶技术首先在比较固定的场景和简单的应用程序中落地。全方位代替人的自动驾驶技术可能需要很长时间，更多的是辅助驾驶技术的落地，成为人们的新辅助。

在日剧城市化的世界，自动驾驶技术能提高交通流畅度、降低事故发生概率、提升生活品质。汽车作为传统交通模式中的一员，是我们未能充分利用的资产，一般人每天只开1-2小时，而未来交通模式由按需出行的电动自动驾驶车辆组成，汽车作为服务工具应用于我们想要它出现的任何地方，升级换代自动汽车有助于加速模式转变，不久的将来，我们会亲眼目睹如此有效的模式诞生，从“拥有硬件”向“享受由硬件所产生的效用”所转化。

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