自动驾驶与人工智能方向的学术文献

　　各大企业争相加大人工智能在汽车领域应用的研发投入，研究这方面的人员也有的发表自动驾驶与人工智能方向的论文，为了方便他们查询阅读相关的资料，在这给大家分享几篇相关的学术文献。

　　1. 人工智能在智能网联汽车上的应用进展研究

　　摘要：随着人工智能技术的不断创新与发展,智能网联汽车研究技术逐渐成为全球汽车技术研究的焦点话题之一。尤其是人工智能技术的高速发展,对智能网汽车驾驶方面提出更高的要求和标准,如何把人工智能技术运用到智能网汽车驾驶领域成为当下各界关注的热点,也是人工智能技术对汽车机构方面技术革新的尝试,更是不断拓宽人工智能技术运用领域的重要方式。为此,越来越多的技术专家应加大力度关注人工智能技术,结合人工智能运用在智能网联汽车不同环节存在的问题进行剖析,采取科学性的对策解决相关问题,可以实现智能网联汽车技术方面的不断优化与创新。本文主要侧重于对智能网联汽车技术进行深入的剖析,并积极地运用人工智能技术,能够大幅度地全面提升智能网联汽车技术水平及实现汽车行业可持续发展的目标。

　　2. 人工智能在汽车自动驾驶中的应用

　　摘要：我国已经正式迈入了科技社会,各种科学技术在飞速发展,其中最引人注目的就是人工智能技术,人工智能技术的应用范围非常广,包含生活、交通、建设等各个方面。随着研究的深入,人们现在已经将人工智能技术融入到汽车驾驶中,形成了新的汽车自动驾驶技术。这种自我控制的技术在一定程度上可以减少事故发生的概率,这种技术完全颠覆了传统的汽车驾驶模式,给人们提供了更多的方便,让人们出行更舒适。

　　3. 全新AI方法 使自动驾驶汽车学会预判

　　摘要：<正>研究团队将现代神经学习与常识推理相结合可以使自动驾驶汽车和人工智能学会预判。自动驾驶汽车可以识别出几秒后可能出现在其后方的骑自行车的人。该方法可使自动驾驶汽车能够获得近似人类的常识能力,而这些在之前的自动驾驶汽车或其他仅基于机器学习的AI技术是无法实现的。

　　4. 深度学习在自动驾驶领域应用综述

　　摘要：成熟的自动驾驶技术能够极大降低交通事故率,保障驾驶人员与行人的安全,优化交通流运行,但早期的自动驾驶系统可靠性与智能性都很低,不能满足实际应用需求。近年来,深度学习技术迅速发展,并与自动驾驶领域结合,其在机器视觉、自然语言处理等领域的成功应用使得自动驾驶越来越接近现实。介绍了目前自动驾驶系统的主流技术框架,并对其各模块中深度学习技术的应用情况进行系统梳理,将自动驾驶系统分为分解式和端到端式两种技术方案,并将分解式方案进一步分为感知、决策、控制3大模块,分别对以上两类解决方案中深度学习技术应用的历史沿革、研究现状以及典型算法性能进行综合评述。

　　5. 自动驾驶“单车智能”模式的发展困境与应对

　　摘要：作为新型交通运输技术,自动驾驶技术的创新与发展对国民经济发展起着"头雁"作用。针对目前自动驾驶"单车智能"模式的发展困境,在梳理其技术体系的基础上,对自动驾驶企业的商业模式构建过程加以分析,发现现有企业商业模式构建中的决策逻辑,无论是效果推理逻辑还是因果逻辑,都阻断了自动驾驶车辆与外部环境的关联性,最终导致了"单车智能"模式的发展困境。进一步研究表明,高精地图有助于将自动驾驶车辆与外部环境集成于一体,催生出自动驾驶的"车路协同"模式。由此,我们勾勒出自动驾驶技术的整体发展图景,并分析了"车路协同"模式对"单车智能"模式的超越之处,以有效应对"单车智能"模式的发展困境。