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汽车的人性化配置，为人们的生活和工作带来了许多便利，特别是人工智能技术在汽车人性化配置中的应用，以下是学习啦小编精心整理的人工智能技术汽车方面的论文的相关资料，希望对你有帮助!

人工智能技术汽车方面的论文篇一

人工智能技术在汽车人性化配置中的应用

摘 要：汽车的人性化配置，为人们的生活和工作带来了许多便利，特别是人工智能技术在汽车人性化配置中的应用，能够给消费者创造个性化与时尚的空间、方便的操作以及提高行驶安全性，更好地满足人们的实际需求。因此，本文针对汽车人性化配置的要求进行了分析，探析了人工智能技术在汽车人性化配置中的应用，旨在为汽车制造商以及相关研究人员提供一定的参考。

关键词：人工智能技术;汽车;人性化配置;应用

0. 前言

汽车是人类代行的重要工具，已经融入了人们的日常生活、工作中，随着人们对物质、文化需求水平的提高，对汽车造型、操作、安全、舒适度等方面提出了更高的要求，通过利用人工智能技术进行汽车个性化配置，能够很好地满足人们对汽车产品的个性化需求。因此，本文针对人工智能技术在汽车人性化配置应用的研究具有非常重要的现实意义。

1. 汽车人性化配置的要求分析

人们对汽车人性化配置的要求主要表现在以下几个方面：其一，汽车作为人们日常出行的重要交通工具，汽车产品设计的人性化等直接影响汽车产品的舒适性、可操作性以及安全性等，同时会影响人们的消费欲望。因此，在进行汽车产品设计时，为了刺激消费者的消费，应该始终坚持以人为本的理念，将以人为本作为汽车产品设计的核心理念，并且在设计的过程中关注人文精神、艺术、科学技术以及经济等;其二人工智能技术的好处，汽车人性化设计能够为消费者营造个性、时尚的车内空间，更好地满足人们追求时尚的心理，在未来汽车设计方面应该重视这点;其三，人们对车内空气流动、阳光等的追求是无止境的，在进行人性化设计时可以利用智能化技术设计自动控制、调节车内环境的系统，以便于对车内空气进行更新、净化，始终保持车内空气的新鲜感;其四人工智能技术的好处，安全性是人们关注的焦点之一，在进行优化设计时，即应该从人性化的角度进行考虑，还应该从可操作性方面进行考虑，以此保证行车安全。

2. 人工智能技术在汽车人性化配置中的应用分析

2.1 人工智能技术在汽车行驶安全方面的人性化配置

安全是汽车人性化配置的核心环节，保证驾驶员的生命安全是首要任务，人工智能技术在汽车行驶安全方面的人性化配置主要表现在以下几个方面：

2.1.1 车人交互技术

该种技术是对驾驶员的情绪状态进行监控与分析，并实时进行提醒和采取必要的安全措施，以此保证驾驶安全，例如，当驾驶人员处于疲劳驾驶时，会发出警示并采用自动驾驶技术协助驾驶人员进行驾驶，以此保证驾驶员和车辆的安全。根据相关统计，大多数的安全事故是由人的因素引起的，车人交互技术在一定程度上能够根据驾驶员的状态做出相应地反应，避免安全事故的发生。例如，对驾驶人员的语音语气、行为动作、头部位置进行监测，以此判断驾驶员处于何种驾驶状态，如果发现驾驶员语音、语气异常的状况，则判定驾驶员情绪不稳定，此时发出安全警示;如果监测到驾驶员的头部偏离座位，或者出现点头的现象，则表明驾驶员处于疲劳驾驶状态，发出警示或者强制靠边停车。现阶段，车人交互技术还引入驾驶员对外界刺激的反应，创建相应的刺激-反应模型，一旦发现刺激条件和驾驶员反应的联系，汽车智能化系统可以模拟驾驶员的行为进行自动驾驶，避免出现由于人的因素导致的安全事故。

2.1.2 车车交互技术

车车交互技术能够检测相邻车辆的数据信息，延展驾驶员的感知范围，因为任何车辆或者驾驶员不可能获得所有时间与其他邻近车辆、驾驶员的全部信息，采用车车交互技术能够有效地解决上述问题，例如，通过和逆向来车进行信息交互，能够预先获得前方路面、天气以及交通等状况的信息;在交通信号灯控制的路口，当头车启动之后，能够将其启动的信息传递给后方车辆，这样能够及时地通知后方车辆启动，降低启动延迟造成的时间浪费，缓解交通堵塞;车辆在同向行驶过程中，如果前车遇到状况突然刹车，将急刹车的信息传递给后车，以便于驾驶员做出准确的判断及时刹车，避免追尾事故的发生。

2.1.3 车网交互技术

车网交互技术主要是利用智能技术、控制技术、计算机技术以及网络技术等，全面的感知交通与道路的实际状况，实现众多系统之间大容量、大范围数据地交互，以便于实现对汽车在行驶过程中的全过程、全方位控制，保证汽车在所有的交通环境中安全的行驶。现阶段，车网交互技术主要借助3G移动互联网进行信息的采集、传递、共享以及处理等，实现驾驶员与第三方、驾驶员与车辆、驾驶员与其他车主的沟通和交流，3G网络能够实现不同节点的交互，例如，和不同类型信息平台的信息交互、和不同城市ITS之间的交互，与上述节点的交互，能够对车辆行驶过程中的交通状况进行智能化、自动化分析，并选择最佳的行驶路线，避免在行驶的过程中遇到交通堵塞、车辆追尾等问题。同时，车网交互还能够实现车主对车辆的实时定位，避免发生车辆被盗的问题。

2.2 人工智能技术在汽车操作性方面的个性化配置

2.2.1 车内控制系统

由于汽车驾驶任务繁重，基于人工智能技术的汽车控制器，必须采用综合性的智能控制策略，以便于更好地适应复杂、多变的交通环境、交通任务。人工智能技术在车内控制系统中的应用，能够创建一个具有自组织、自适应、自学习、子控制的智能化系统，能够有效地克服人工驾驶在操作过程中存在的各种问题，以此保证汽车行驶的安全性。

2.2.2 智能通信系统

人工智能技术在汽车通信系统设计中的应用，能够有效地保证信息传输的快速性和准确性。因为汽车和汽车之间、汽车与道路之间、汽车与交通监控中心之间等存在大量的图像、数据、语音以及文字等信息交换。智能通信系统的创建，承担汽车获取、传递以及处理信息的中枢神经，因此在进行通信系统创建时应该应用编码纠错技术、传输介质、软件技术、交换通信技术等创建具有信息交互功能的通信系统。同时，为了保证通信操作的便利性，还应该保证通信系统和车载体、控制中心之间具有良好的通信，精心设计通信协议与通信电路，采用蓝牙技术、无线数字技术、嵌入式电子芯片，保证汽车内所有设备都处于良好的交互状态，为驾驶员的操作提供更大的便利。 2.2.3 智能刹车系统

现阶段，虽然大多数汽车安装了自动变速箱，以便于广大初学者不需要进行上坡停车刹车以及换挡等操作，虽然降低了操作难度，但是自动变速箱的耗油量相对较大，会造成大量汽油的浪费，与现阶段节能、环保的时代背景相悖。针对该问题，应该扩展手动变速汽车的上坡停车刹车功能，以此实现自动化上坡停车制动，通过采用倾斜角度传感器获得汽车倾斜角度和方向，当检测到汽车处于上坡状态时，脚刹车停车时闭合开关，当倾斜角度传感器反馈倾角转换的电压值大于功率开关的电压时，会自动启动继电器，自动驱动驻车刹车电路，以便于实现自动化上坡刹车。以某智能刹车系统为例，其电路由语音发声电路、继电器控制器、功率开关以及倾角传感器等组成，其中倾角传感器是关键器件，采用MIDORI倾角传感器，其参数表现为：工作温度介于-20℃～80℃;绝缘电阻为100MΩ;响应时间为0.2s;输出信号为0.22±0.07% Vin/s°;稳定性为0.03°MAX;检测范围为±30°。

2.3 人工智能技术在汽车舒适度方面的个性化配置

2.3.1 车内空气质量监测技术

驾驶员在汽车中停留的时间较长，车内空气质量直接影响驾驶员以及乘客的健康和生命安全，将人工智能气敏传感器安装在车内，能够实时地监测车内空气质量，如果存在空气质量不合格的问题，将会发出提示，并对车内空气质量进行改善。

2.3.2 智能按摩座椅

驾驶者长久的坐在驾驶座上，很容易产生疲劳，采用智能按摩座椅，对人体容易疲劳的部位进行按摩，能够有效地提高驾驶员的舒适度，避免出现疲劳驾驶造成的安全事故。

结语

综上所述，汽车在人类生活和生产中占据着至关重要的地位，汽车的人性化设计能够更好地获得消费者的青睐，越来越多的汽车厂商开始重视汽车人性化配置，将人工智能技术应用在汽车人性化配置设计中，如车人交互技术、车车交互技术、车网交互技术、车内智能控制技术、智能通信技术、智能刹车技术、智能空气质量监控技术以及智能按摩座椅等，能够显著地提高汽车的人性化、安全性以及舒适度等。

人工智能技术汽车方面的论文篇二

人工智能在汽车驾驶技术领域发展综述

【摘 要】近些年来，汽车与人工智能的结合愈加契合，汽车在智能驾驶方面体现出的便利更加显著。车载物联网的发展进一步为智能驾驶的发展提供了技术支撑。无人驾驶和脑控汽车，两种智能驾驶方式的研究实践为未来汽车发展提供了两条不同的道路。文章简要介绍了智能汽车驾驶的特点和发展状况，对智能汽车驾驶技术的发展前景做了一个符合实际的展望。

【关键词】无人驾驶 脑控汽车 发展前景

1 前言

近些年，随着汽车工业的快速发展，汽车驾驶已经是现代人需要掌握的基本技能之一，在其拓展普及的同时，安全驾驶成为了现代社会最关注的焦点之一。所谓的安全驾驶就是要杜绝在汽车驾驶过程中存在安全隐患的行为，其中不安全驾驶包括：酒后驾驶、超速行驶、疲劳驾驶[1]、大灯晃眼、闯红黄灯、违法超车、急停急刹、随意变道、驾驶打电话、不系安全带等容易致使事故发生的行为。汽车所带来的安全问题多数出自驾驶司机的个人行为和个人原因，因此以人工智能辅助或者替代驾驶者驾驶汽车成为了汽车智能驾驶技术研究的主要趋势。

2 无人驾驶汽车的发展现状

2.1 国外驾驶汽车的研发状况

从上世纪开始国外就开始进行了无人驾驶汽车的研究[2][3]。所谓无人驾驶，是通过为车辆装配多种感应设备，包括车载传感器、GPS和摄像头等，配合车内的智能软件，如自适应巡航控制系统(ACC)等实现脱离驾驶员的自动驾驶汽车[4]。国外著名汽车企业及IT行业巨头谷歌都竞相亮相其在无人驾驶汽车技术研究的成果。截至目前，谷歌的无人驾驶汽车已问世6年多，这期间发生了14起事故，仅一次造成人员受伤[5];德国梅赛德斯奔驰的无人驾驶卡车在德国的Autobahn8公路上已经启动了上路测试，这是量产版自动驾驶卡车首次在高速公路上进行行驶;据英国《每日电讯报》15年2月11日消息，奥迪方面确认其首款采用无人驾驶技术的车型将于2017年上市。另外各大汽车制造商以及相关科技巨头表示无人汽车在2020年可以推出商用。美国内华达、加利福尼亚、佛罗里达及密歇根州为谷歌、奥迪等正在开发的无人驾驶车发放了公路试验牌照。这表明了一点：使用人工智能替代驾驶员来驾驶汽车被各大发达国家与科技巨头认可。这是因为无人驾驶汽车经过精密计算，由系统精确控制，在一般条件下，比真人驾驶应该更加安全可靠。无人驾驶汽车至少不会犯情绪上的错误，不会因为酗酒、生气、郁闷等精神原因而造成汽车失控，也不会因为人多、路窄、弯多等复杂路况而紧张，造成误操作。对长途行驶而言，无人驾驶汽车不会出现疲劳驾驶。在城市道路中，无人驾驶汽车不会闯红灯、逆行。在有限速标记的道路上，无人驾驶汽车会严格遵守规定，不会超速行驶。

2.2 国内驾驶汽车的研发状况

我国关于无人驾驶汽车的研究相对国外起步较晚，但是发展迅速。十几年前，国防科技大学已经开始对一款红旗轿车进行相应改装，研制出了红旗HQ3智能无人车，能实时处理岔道、斑马线和虚线;对车体姿态变动，自然光照变化及树木、路桥阴影都具有较强的自适应力。HQ3，其“大脑”是藏在后备厢里的计算机设备，车辆没有GPS 等导航设备，完全是利用自身的“环境传感器”来识别道路标线，进而依靠车载的智能行为决策和控制系统，实现正常汇入高速公路的密集车流中自主驾驶。于2011年，红旗HQ3智能无人车首次在复杂路况下公开进行无人驾驶的测试，并完成了从长沙至武汉近300公里高速公路路试。除了无人驾驶汽车的研究外，南开大学计算机与控制工程学院段峰副教授的研究团队与长城汽车共同合作研发 “脑控汽车”，这项研究通过脑电设备， 捕捉人在集中注意力时产生的脑电信号， 利用脑电信号识别系统分析人的驱车意图并向汽车发送操控指令， 以此实现人脑控制汽车的目的[6]。“脑控汽车” 颠覆了手脚并用的驾车方式，它可以利用人脑进行汽车操控并低速行驶， 但离真正投入生产使用还需要一定时间。由此可以看出我国在研究人工智能“替代”的同时也涉及“辅助”研究，将人工智能应用于汽车驾驶技术方面更为广泛。

3 智能驾驶研究中遇到的问题

无人驾驶汽车在其优势凸显的同时也更加暴露出其问题。无人驾驶汽车的问题包括局限性高、人文接受程度问题和安全防御性低等。

3.1 局限性高

无人驾驶汽车在其“视觉能力”方面无法达到人脑的高度，其传感器通过红外摄像和普通摄像两种技术完成道路环境的收集。当车辆在人口密集的楼房建筑区、事故区域或者其他有人通过通用手势信号来指挥车辆在此区域通行时，无人汽车将遇到判断难题。另外，道路存在信号标志老旧变形等情况出现，无人汽车可能产生误识或者漏识，造成不必要的事故。

3.2 人文接受程度问题

社会对无人驾驶汽车依然存在诸多疑问，如当无人驾驶汽车行驶在这个人口稠密的世界时， 发现已经无法避免事故的发生时，智能计算机应该选择冲向马路的行人还是直接撞击迎面而来的车辆?在受到外部虚拟网络攻击后是否还可以维持完全驾驶?未被Google或GPS完全测绘的道路如何行使等。无人驾驶汽车在法律法规方面同样存在极大的挑战。如产品责任，立法和多重管辖权等。无人汽车与有人汽车发生事故责任判定和无人汽车之间发生事故责任判定等。

3.3 安全防御性低

软件安全公司Security Innovation首席科学家乔纳桑・佩蒂特(Jonathan Petit)表示，大部分无人驾驶汽车探测障碍物的激光雷达系统只需一个成本不到60美元的装置即可破解。佩蒂特表示，通过这一装置，黑客可以在任何位置设置实际并不存在的汽车、行人，或是墙壁，导致无人驾驶汽车的行驶速度放慢，甚至寸步难行。其相关论文已在欧洲黑帽安全大会上发表。

4 智能驾驶的发展前景

智能驾驶是通过人工智能辅助或代替人进行汽车驾驶行为，它可以弥补人类驾驶员会存在的缺陷。经过大量的研究和发展，智能驾驶所需的各种传感器、计算机的性能和技术等方面取得了极大进步，成本也在逐步降低。 从人工智能和汽车驾驶结合的长远发展角度来看，纯智能的无人驾驶应为未来驾驶的主要方式，即使在当前基于贝叶斯、决策树和人工神经网络等机器学习的方法被运用在无人驾驶的行为识别和行为决策的技术环境下，我们也可以考虑设立专门的行驶路线保证无人驾驶汽车的应用推广。在冯诺依曼体系结构下面向驾驶行为的机器学习，一直以来都是智能车领域的“瓶颈”。随着国际“类脑”研究的兴起，我国也上线了“中国脑计划”，但毕竟类脑计算还仅从理论阶段开始向前迈步，类脑计算机仍难以得到实现和应用。

从当前智能驾驶的技术角度来看，相对于无人汽车，脑控汽车的发展可能更加适合。这是因为无人驾驶汽车的计算机系统目前还无法达到类脑计算机体系的高度，因此很难做到像人脑一样思考问题，难以较好处理驾驶过程中各种各样的突发问题和针对无人驾驶做出的阻碍或破坏行为。

因此提高人工智能在辅助方面的全面完善是全面实施无人驾驶的必经之路。现在的家用汽车基本配备雷达辅助系统，该系统可以不断监控周围的交通状况，可以用发声频率提示本车与可能碰撞物体的距离，也可以确定与前车距离以及前车行驶速度，如与前车距离明显低于安全距离，系统会向驾驶者发送听觉警报。目前奔驰的主动式驻车辅助系统能够在主动转向和制动功能干预下自动泊车。并且，在车辆通过自动驻车辅助系统停入平行车位后，该系统也可以在自动转向和制动控制功能的帮助下，让车辆完全自动地驶出平行车位。

在此基础之上，我们可以在扩大自然语言处理等人机交互方式在人为干预下“释放双手”的模式上加大科研力度，如：语音操控、脑控汽车或类似飞机自动与手动驾驶切换等智能驾驶方式。其中语音操控汽车可以通过语言指令如“倒库”“直行”或“开启雨刷”等自然语言实现汽车系统的自动处理并通过车辆配置的传感器和摄像头等硬件付出行动来响应命令的方式来实现语音操控汽车的智能模式。因为有驾驶员的加入会使智能汽车的行驶方式更加灵活多变，适合于当前复杂的交通环境，满足社会法律和伦理观念的接受要求，所以提高人工智能在辅助方面的研究应用的价值更加巨大。

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