3．人工智能在车辆控制中的应用

    专家系统控制主是应用某一特定领域内大量的专家知识和推理方法解决间距的过程，其研究目标是学习模拟人类专家的推理处理过程，实现对车的控制。自动驾驶汽车是未来汽车发展的方向，是将精确采集、识别、判断、决策、优化、执行和反馈和纠控功能融为一体，集微电脑、微电机、绿色环保动力系统、新型结构材科等尖端科技成果为一体的智能型汽车。自动驶汽车的控制是指当收到控制指令后，控制系统调取车的参数使其达到控制目标的过程。人工智能在车辆控制中的应用主要在自动控制技术方面，主要集中在模糊控制和专家系统控制，主要通过控制器中的程序实现对电气系统的控制。模糊控制在车辆控制中的应用主要体现对行为与动作的智能处理，如对障碍物体的躲避处理、行进速度的调整以及对移动目标追踪等方面。车载传感器在完成信息采集后，会对信息进行融合处理作出判断。在推理演算法下，对优先顺序行为进行确定，然后通过汽车平台实现各项操作。

 

  1．自动驾驶驶汽车基本情况

  （1）如何改善精度

      惯性测量单元IMU是一种测量手段，通过计算加速度和速度来定位，这技术的更新率较高，但是即时定位又会存在误差积累，相反，卫星定位GPS和我国北斗的更新率较低，在定位上基本不会出现误差积累。另外再加上路面基站也能增加信号，因此GPS+IMU＋路面基站的组合的实现了互补，可以为车辆提供准确的定位。

（2）互联网技术不断促进自动驾驶技术

    一方面，在人工智能等新一代信息技术的融合优势下，能够快速应用到自动驾驶中。促技术升级；另一方面。其能够更加提速整合跨行业资金，人才等促进自动驾驶汽车的快速推广与创新应用。

2．自动驾驶汽车存在的问题

    （1）自动驾驶汽车产量的最大问题是成本，处理器价格昂贵，而且在运作后期会有消耗。维修是一大笔费用。因此，现阶段普及自动驾驶汽车还需要考虑轻费问题。

    （2）当自动需汽车以100km/h的速度行驶，留给中央处理器出来数据的时间就不多了，这就需要中央处理器具有极高的处理运行速度。

    （3）自动驾驶汽车上路，技术不断完善后，交通事故责任的界定也是一个比较大的问题。需要汽车行业与国家交通部门、公安部门联合制定契合实际的法律规定。

    总体看，我国自动驾驶汽车的发展还要多方面共力。汽车供应商对于各种车驾辅功能的科研和投入是无人驶汽车技术不断向前发展的源动力：政策与法律的制定与实施。又是无人驾驶汽车直正上路的前提。