引言：在当前的社会环境中，越来越多的人们希望通过人工智能来更好地替代人类开展一些活动，比如自动清扫地面的扫地机器人等，这也使得无人系统已经全面渗透到了大众日常生活当中的各个方面。无人车辆作为其中的重要组成部分，有着十分广泛的市场需求，涉及到了港口货运、战场作战以及乘用车驾驶等多种内容。特别是在近年来的发展进程中，各类现代化技术手段得到了突破，也吸引到了更多的科技力量以及投资者进入其中，使得自动驾驶领域成为了一个有着极大发展前景的技术领域。
一、自动驾驶系统的基本概述
自动驾驶主要就是通过相应的自动驾驶系统，更好的代替人类驾驶员更加安全的驾驶各类车辆。同时，这种自动驾驶系统，其在本质上属于一种囊括了多种技术手段以及功能模块的软硬件结合系统，而在大数据技术以及人工智能技术并没有得到完善发展之前，自动驾驶系统与那些较为普通的机器人系统较为类似，各类问题的解决方案也更加倾向于传统的优化技术。而随着机器学习以及人工智能技术在智能决策领域以及自然语言领域等方面所取得的关键突破，使得无人驾驶系统的各个功能模块中也开始逐步引入了人工智能技术，并且取得了十分优异的效果。自动驾驶系统作为替代人类进行驾驶的一种智能化系统，其在基本的设计思路以及解决方案背后，都蕴含着对于人类驾驶行为以及驾驶习惯的理解，这也使得自动驾驶已经成为了人工智能技术最具发展前景的应用方向[1]。
二、人工智能在自动驾驶系统的应用及启示
（一）自动驾驶的硬件系统架构
自动驾驶系统通常情况下都是在传统的车辆当中进行加装，进一步构建出完善的自动驾驶系统，其主要包括五种组成部分，分别为感知模块、自动驾驶计算机模块、执行制动模块、通信模块以及供电模块。其中的感知模块是无人车当中最为完善的模块，也是传统车辆之中不具有的内容，能够有效代替人类驾驶员的眼睛，通常由摄像头、激光雷达以及毫米波雷达组成，摄像头能够更好的获取各种各样的图像数据信息，进一步识别行驶路线中存在的人、车以及红绿灯等元素；激光雷达主要用于获取相应的激光扫描反射数据信息，其中所具备的三维测距功能主要就是通过对激光信号的时间差以及相位差进行测量，根据这两点信息来建立起三维坐标系，获取三维的高度信息；毫米波雷达所获取的则是反射数据信息，能够起到识别障碍物以及测距的作用，还可以安装在传统的汽车之中，用于辅助避障功能。自动驾驶计算机模块，就是对自动驾驶系统展开相应的计算处理，其内部的CPU根据基本的性能特点，能够处理那些含有流程控制、逻辑判断以及规划功能的关键信息，而GPU则可以根据获取的相应传感器数据信息，展开同类数据信息的精准计算，并加载出更高精度的地图，同时，自动驾驶计算机模块还有丰富的硬件接口，比如串口、以太网以及USB等，能够实现多种传感器的有效连接。执行制动模块负责接收并执行自动驾驶控制模块的操作指令，通过控制车辆动力、底盘以及电子电气等系统，实现更加全面的自动驾驶方向控制以及速度控制。通信模块负责各模块之间的通信控制、数据交换。供电模块负责为车辆的各个系统进行供电。
（二）自动驾驶的软件系统架构
自动驾驶的硬件系统，其主要就是在传统车辆的基础上进行加装升级，而软件系统则是一种全新的软件内容。通常情况下，自动驾驶软件根据其具体功能可以详细划分为定位、感知、控制以及规划这四个模块，而定位模块则是其中的基础所在。定位的解算还需要高精度地图进行辅助，根据具体的定位数据信息来进行更加全面的路径规划、环境感知以及车辆运动控制等多方面内容，而路径规划、行为决策以及运动控制属于三种逐渐底层化、具体化的内容，前一种输出可以作为后续的输入条件使用，简单来说，就是控制模块能够将决策规划的动作作为主要输入，进一步计算无人车应当执行的油门以及转弯角[2]。
（三）自动驾驶的定位
为了更好的满足车辆自动驾驶的基本需求，当前对于自动驾驶的定位精度要求大约在10厘米左右，这种高精度的定位系统所采用的定位方案一般都是依托高精度地图与多传感器有效融合的方式，具体为激光雷达、相机、IMU与高精度地图之间的融合。卫星导航系统能够提供出较为粗略的绝对位置，然后根据车辆自身所处环境感知的激光雷达、毫米波雷达数据信息以及相机数据信息，将其与高精度地图之间进行更好的匹配，从而得出精准的定位数据信息。例如，百度无人车团队所采用的定位方案就是这种，华为的HI自动驾驶系统算法也是基于此定位方案。这也是当前较为常见的一种定位算法结构，其优点在于即便是车辆自身或是外部环境产生部分微小的变化，系统同样可以实现较高精度的感知。
结论：在当前的科技条件下，除了传统的民用汽车外，在作战、防暴、消防等领域的特种车辆中，具备自动驾驶能力的无人车辆已经逐步融入人们的生活，并且对自动驾驶技术提出的要求也越来越高。因此，这就需要在自动驾驶领域中引入人工智能技术，并从中得出无人车辆的智能化创新思路，并在创新的过程中坚持基本的问题导向，只有在不断的发现问题以及解决问题过程中，才能够保证无人车辆自动驾驶领域得到更加完善的发展，进一步满足当前社会的基本需求。
参考文献：
[1]张武举,胡泽恩.自动驾驶汽车两难伦理困境应对方案研究[J].河南警察学院学报,2020,29(06):75-86.
[2]吴琦,于海靖,谢勇,刘贝.人工智能在自动驾驶领域的应用及启示[J].无人系统技术,2019,2(01):23-28.