LiDAR（光探測與測距）技術與人工智慧（AI）的整合已成為現代自動駕駛汽車系統的基石。光達提供詳細的 3D 環境數據，而人工智慧則可以解釋和分析這些數據，從而做出智慧駕駛決策。本文探討了雷射雷達和人工智慧如何在自動駕駛汽車中協同工作，強調它們的綜合優勢並解決關鍵挑戰。
光達在自動駕駛汽車中的作用
LiDAR 技術可提供準確、詳細的周圍環境 3D 地圖，在自動駕駛汽車中發揮至關重要的作用。它透過發送雷射脈衝並分析其反射來測量到物體的距離，從而創建環境的精確表示。這些資訊對於偵測障礙物、導航複雜場景和確保安全操作至關重要。
人工智慧如何增強光達數據
- 數據解釋與物體識別
光達會產生大量原始數據，需要對其進行解釋才能有助於做出決策。人工智慧演算法，特別是基於機器學習和深度學習的演算法，用於處理和分析雷射雷達數據。這些演算法可以透過分析 LiDAR 提供的 3D 點雲資料中的模式和特徵來識別和分類對象，例如行人、車輛和路標。
人工智慧驅動的物體辨識系統可以區分各種類型的物體，並評估它們與車輛決策過程的相關性。例如，人工智慧可以識別過馬路的行人並確定適當的反應，例如減速或停車。 - 場景理解與情境分析
除了物體識別之外，人工智慧還有助於場景理解和上下文分析。光達數據提供有關環境的空間信息，但人工智慧演算法可以分析這些數據以了解更廣泛的背景。例如，人工智慧可以解釋道路佈局、車道標記和交通號誌，以便就導航和路線規劃做出明智的決策。
透過了解物體出現的背景，人工智慧可以更好地預測潛在危險並響應動態駕駛場景。這種能力對於駕馭複雜的城市環境和處理意外情況至關重要。 - 即時決策
人工智慧透過快速且有效率地處理雷射雷達數據來增強即時決策。自動駕駛車輛必須根據即時資訊做出快速決策，例如是否變換車道、併入高速公路或避開障礙物。人工智慧演算法使車輛能夠即時分析雷射雷達數據，從而做出及時、準確的回應。
例如，如果雷射雷達偵測到車輛路徑中的障礙物，人工智慧可以快速分析情況，確定最佳行動方案，並執行必要的操作以避免碰撞。 - 預測分析與行為預測
人工智慧的預測能力增強了車輛預測其他道路使用者行為的能力。透過分析雷射雷達數據和歷史駕駛行為的模式，人工智慧演算法可以預測行人、騎自行車者和其他車輛的行為。
預測分析可以幫助車輛為潛在的情況做好準備，例如行人突然過馬路或車輛突然煞車。這種預期可以實現主動決策並提高安全性。
LiDAR 與 AI 整合的挑戰 - 數據處理與計算能力
處理光達和人工智慧演算法產生的大量數據需要強大的運算能力。需要高效能處理器和專用硬件，例如 GPU（圖形處理單元）來處理即時資料處理和分析。確保系統能夠無延遲地有效運作是一項嚴峻的挑戰。 - 感測器融合與校準
將光達與其他感測器（例如攝影機和雷達）整合需要有效的感測器融合和校準。人工智慧必須能夠結合多個來源的數據，以全面了解環境。感測器的精確校準和同步對於獲得可靠的結果至關重要。 - 適應多樣化環境
自動駕駛汽車在不同的環境中運行，每種環境都有其獨特的挑戰。人工智慧演算法必須適應不同的駕駛條件，例如不同的天氣、照明和道路類型。確保人工智慧能夠跨不同場景泛化並保持效能是一個關鍵挑戰。
4.安全可靠
確保人工智慧系統的安全性和可靠性對於自動駕駛汽車至關重要。人工智慧演算法必須經過徹底的測試和驗證，以確保它們在各種情況下都能正確執行。冗餘和故障保護等安全措施對於解決潛在故障並確保可靠運行是必要的。
未來的方向與創新
1.先進的AI演算法
富途