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自動駕駛主要有哪些應(yīng)用領(lǐng)域【自動駕駛主要有哪些應(yīng)用領(lǐng)域，自動駕駛可以應(yīng)用在什么領(lǐng)域中】

現(xiàn)階段自動駕駛主要用于一些限定和低速場景，比如物流配送、共享出行、公共交通、環(huán)衛(wèi)作業(yè)、港口碼頭、智能礦山、無人零售等領(lǐng)域。自動駕駛是汽車產(chǎn)業(yè)與人工智能、高性能計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)以及交通出行、城市管理等多領(lǐng)域深度融合的產(chǎn)物，對降低交通擁堵、事故率，幫助城市構(gòu)建安全、高效的未來出行結(jié)構(gòu)，對汽車產(chǎn)業(yè)變革，以及城市交通規(guī)劃具有深遠(yuǎn)的影響。
自動駕駛可以應(yīng)用在什么領(lǐng)域中【太平洋汽車網(wǎng)】自動駕駛汽車的設(shè)計(jì)制造面臨著諸多挑戰(zhàn)，如今，各大公司已經(jīng)廣泛采用機(jī)器學(xué)習(xí)尋找相應(yīng)的解決方案。汽車中的ECU（電子控制單元）已經(jīng)整合了傳感器數(shù)據(jù)處理，如何充分利用機(jī)器學(xué)習(xí)完成新的任務(wù) ，變得至關(guān)重要。潛在的應(yīng)用包括將汽車內(nèi)外傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，借此評估駕駛員情況、進(jìn)行駕駛場景分類。

車載信息娛樂系統(tǒng)所運(yùn)行的應(yīng)用，能從傳感器數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)中獲取數(shù)據(jù) 。舉個(gè)例子，如果系統(tǒng)察覺駕駛員發(fā)生狀況，有能力把車開到醫(yī)院 ?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用，還包括對駕駛員的語言和手勢識別以及語言翻譯。相關(guān)的算法被分類為非監(jiān)督和監(jiān)督算法。它們兩者的區(qū)別在于學(xué)習(xí)的方式。
監(jiān)督學(xué)習(xí)算法使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集學(xué)習(xí)，并且能夠持續(xù)學(xué)習(xí)直到達(dá)到設(shè)定的置信水平（最小化出錯(cuò)概率）。監(jiān)督學(xué)習(xí)算法分為回歸、分類和異常檢測以及數(shù)據(jù)降維。
無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，則嘗試挖掘有限數(shù)據(jù)的價(jià)值。這意味著，算法會在可用數(shù)據(jù)內(nèi)建立關(guān)系，以檢測模式或者將數(shù)據(jù)集分成子類（取決于之間的相似度）。從廣義上，無監(jiān)督算法可以可分為關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)和聚類。
增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法是另外一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，介于非監(jiān)督學(xué)習(xí)和監(jiān)督學(xué)習(xí)之間。對于所有訓(xùn)練的例子，監(jiān)督學(xué)習(xí)中有目標(biāo)標(biāo)簽，無監(jiān)督學(xué)習(xí)中卻完全沒有標(biāo)簽。強(qiáng)化學(xué)習(xí)有延遲的、稀疏的標(biāo)簽——未來的獎勵(lì) 。
根據(jù)這些獎勵(lì)，智能體學(xué)習(xí)做出恰當(dāng)行為。去理解算法的局限性和優(yōu)點(diǎn)，開發(fā)更加高效的學(xué)習(xí)算法，是增強(qiáng)學(xué)習(xí)的目標(biāo) 。增強(qiáng)學(xué)習(xí)可以解決大量實(shí)際應(yīng)用，從AI的問題到控制工程或操作研究——所有這些都與開發(fā)自動駕駛汽車相關(guān) 。這可以被分為間接學(xué)習(xí)和直接學(xué)習(xí) 。
在獨(dú)自動駕駛汽車上，機(jī)器學(xué)習(xí)算法的一個(gè)主要任務(wù)是持續(xù)渲染周圍的環(huán)境，以及預(yù)測可能發(fā)生的變化。這些任務(wù)可以分為四個(gè)子任務(wù)：目標(biāo)檢測目標(biāo)識別或分類目標(biāo)定位運(yùn)動預(yù)測機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以簡單地分為4類：決策矩陣算法、聚類算法、模式識別算法和回歸算法 ?？梢岳靡活悪C(jī)器學(xué)習(xí)算法來完成兩個(gè)以上的子任務(wù) 。例如，回歸算法能夠用于物體定位和目標(biāo)識別或者是運(yùn)動預(yù)測。
決策矩陣算法決策矩陣算法系統(tǒng)地分析、識別和評估信息集和值之間關(guān)系的表現(xiàn) 。這些算法主要用于決策。車是否需要剎車或者左轉(zhuǎn)都是基于算法根據(jù)識別、分類和預(yù)測對象的下一個(gè)動作給出的置信水平。矩陣決策算法由各種獨(dú)立訓(xùn)練的決策模型組合而成。
自動駕駛前景看似很美妙,但面前卻有一條技術(shù)長河目前的自動駕駛技術(shù)在一些場景中已經(jīng)有了一些應(yīng)用。例如，在我們看到的新聞中，某公園用無人車接送等，事實(shí)上，這種自動駕駛車是可以投入這種公園的應(yīng)用，因?yàn)樗幸?guī)定的行駛路線，在行駛過程中有規(guī)定的環(huán)境，有規(guī)定的停車時(shí)間。另外，在高速公路上自動駕駛，如果前面有車，瞄準(zhǔn)的方式也可以實(shí)現(xiàn)與前面車的固定距離。這種高速公路模式的自動駕駛也是比較成熟的技術(shù) 。很多車輛在高速條件下平穩(wěn)巡航，其實(shí)是類似的事情。

從上面可以看到，自動駕駛技術(shù)的情況下，場景相對固定，有參考對象，有準(zhǔn)確的地圖，突發(fā)情況少，自動駕駛技術(shù)已經(jīng)得到了比較好的應(yīng)用。甚至在目前的輔助駕駛系統(tǒng)中，也有視覺上看到紅燈和車道線，幫助他們剎車，幫助他們不要闖紅燈的技術(shù)等。(阿爾伯特愛因斯坦，北上廣深) 。
想要自動駕駛技術(shù)普及的困難主要在于在任何場景下的適應(yīng)性。例如，在比較混亂的道路上沒有準(zhǔn)確的地圖，信號燈已經(jīng)壞了，下一條車道也不明顯。對自動駕駛系統(tǒng)的輸入特別少，不知道該怎么行動。這種場面不多，但車輛行為出現(xiàn)一些差池，就是車毀壞人的情況。所以自動駕駛技術(shù)首先在比較固定的場景和簡單的應(yīng)用程序中落地。全方位代替人的自動駕駛技術(shù)可能需要很長時(shí)間，更多的是輔助駕駛技術(shù)的落地，成為人們的新輔助。

在日劇城市化的世界，自動駕駛技術(shù)能提高交通流暢度、降低事故發(fā)生概率、提升生活品質(zhì) 。汽車作為傳統(tǒng)交通模式中的一員，是我們未能充分利用的資產(chǎn)，一般人每天只開1-2小時(shí)，而未來交通模式由按需出行的電動自動駕駛車輛組成，汽車作為服務(wù)工具應(yīng)用于我們想要它出現(xiàn)的任何地方，升級換代自動汽車有助于加速模式轉(zhuǎn)變，不久的將來，我們會親眼目睹如此有效的模式誕生，從“擁有硬件”向“享受由硬件所產(chǎn)生的效用”所轉(zhuǎn)化。