人工智能技术在汽车行业中的应用非常广泛，主要有自动驾驶技术、语音识别技术、预测维护技术、智能导航技术等。

车辆实现自动驾驶，必须经由感知、决策和执行三大环节才能实现，其中每一个环节都离不开人工智能技术。自动驾驶系统包括3个系统，如图所示，具体如下。

感知系统：一种让车辆获取信息的系统，不同感知系统所用的车辆传感器也不同，常用的包括红外摄像头、超声雷达、激光雷达、毫米波雷达、图像传感器。这些传感器监测车辆的工作状态，收集车辆的实时信息，读取不断发生变化的状况参数。

决策系统：一种在感知系统对周围物体作出识别并进行定位后，利用算法决定汽车下一步行为的系统。从最简单的“红灯停、绿灯行”到复杂的变道，决策系统不仅要利用实时的定位信息，还要结合当前道路拥堵情况、路面质量、信号灯等待时间等一系列因素进行决策，以获取最佳的行驶路线。

执行系统：一种在决策系统进行操控之后，对汽车的油门、刹车、方向盘、车灯等进行物理层面控制的系统，能严格执行对应的决策。

1 感知系统
为了确保对环境的理解和把握，自动驾驶系统的感知系统通常需要获取周围环境的大量信息，具体包括障碍物的位置、车辆行驶速度和静止或移动物体的相对速度及可能的行为、可行驶的区域、交通规则等。自动驾驶汽车通常通过融合激光雷达、毫米波雷达等多种传感器的数据来获取这些信息。

对于自动驾驶汽车来说，传感器可以是感知线路的元器件，也可以是检测车轮转速或路程的元器件，还可以是检测车辆姿态的元器件。有些传感器的原理和应用方式比较简单，有些则比较复杂。采用什么样的传感器取决于对自动驾驶汽车的要求。常见的传感器如图所示，下面分别介绍一些自动驾驶汽车常用的系统/设备。

（1）雷达
雷达通过发送无线电波并检测反射波来测量发射源相对于物体的距离、移动速度和方向，适合在恶劣天气条件下工作，因为它不像光学传感器那样会受到雨、雾或雪的影响。在自动驾驶汽车中，雷达会安装在车辆的不同位置，以对环境进行全方位感知。下图形象地展示了自动驾驶汽车雷达工作场景。

前向雷达：通常安装在车辆的前保险杠或前格栅附近，用于检测前方车辆的距离和移动速度，支持自适应巡航控制和碰撞预警系统。
后向雷达：安装在车辆后部，用于倒车时检测障碍物，支持倒车辅助系统和停车辅助系统。
侧向雷达：安装在车辆两侧，用于检测盲区中的车辆或其他物体，支持盲点监测系统。

（2）车道保持系统
在挡风玻璃上装载的摄像头可以通过分析路面和边界线的差别来识别车道标记。如果汽车需要变道，方向盘会自动执行相应操作。图展示了汽车变道时方向盘的动作。

（3）激光测距系统
激光雷达是一种遥感技术，使用激光来测量目标与发射源之间的距离。激光雷达通过旋转可以收集周围环境的全方位数据，生成详细的三维点云图。在自动驾驶汽车中，激光雷达是一种关键的设备，因为它不仅能够提供周围环境的精确三维地图，还可以快速扫描环境，实时更新周围物体的位置和速度。采用了激光雷达的车顶激光测距系统如图所示。

（4）红外摄像头
自动驾驶汽车的夜视辅助功能使用了两个前灯来发送不可见的红外光线到前方的路面。汽车装载的红外摄像头可用于检测红外标记，并且在驾驶位屏幕上呈现相应的图像（其中危险因素会被突出）。红外摄像头如图4-7所示。

（5）立体视觉
自动驾驶汽车前挡风玻璃上装载的两个摄像头会实时生成前方路面的三维图像，检测诸如行人、车辆等物体，并且预测他们的行动。实时三维图像如图所示。

（6）汽车导航系统

汽车导航系统由卫星导航系统和惯性导航系统组成。卫星导航系统由空间段
（空间导航卫星）、地面段（地面观测站）和用户段（信号接收机）这3个独立的部分组成，其基本原理是测量已知位置的卫星到用户接收机之间的距离，并综合多颗卫星的数据计算出用户所在的地理位置信息。目前有四大全球卫星导航系统，我国常用的是GPS和北斗卫星导航系统。惯性导航系统是一种自主的导航技术，它不依赖外部信号或参考物，而是通过测量物体的加速度和角速度来确定物体的位置、速度和姿态。

2 决策系统
感知系统从传感器的数据中探测并计算出周边物体及其属性信息后，会将这些信息传递给决策系统，以在宏观层面上指导自动驾驶系统的控制规划模块，按照最佳路线行驶。规划控制模型如图所示，主要功能包括路由寻径、行为决策等。


（1）路由寻径
路由寻径基于一定的环境模型，在给定自动驾驶汽车起始点和目的地后，按照性能指标规划出一条无碰撞且能安全到达目的地的有效路径。由于真实环境非常复杂，因此路由寻径需要通过大量的数学方程，并考虑障碍物、车道线、路径曲率、曲率变化率、车辆速度、加速度等多种因素的影响进行。
（2）行为决策
行为决策接收路径规划的结果，同时也接收感知预测和地图信息。通过综合这些信息，行为决策在宏观上决定了自动驾驶汽车如何行驶，其中包括在道路上的正常跟车，遇到信号灯和行人时的等待、避让，以及在路口和其他车辆的交互通过等。例如，当路径规划要求自动驾驶汽车保持当前车道行驶，感知系统发现前方有一辆正行驶的车辆时，行为决策的决定很可能是跟车。

3 执行系统

执行系统作为自动驾驶汽车系统的底层系统，其任务是实现规划好的动作，所以执行系统的控制器模块的评价指标即为控制的精准度。执行系统的控制模块通过比较车辆的测量结果和我们预期的状态输出控制动作，并进行相应的控制调整，允许系统根据输出结果来调整其行为，以保持或达到预定的性能标准或设定点，这一过程被称为反馈控制。
反馈控制广泛应用于自动化控制领域，其中最典型的反馈控制器当属PID。PID控制原理如图所示，它基于一个误差信号，这个误差信号由3项构成：误差的比例（Proportion），误差的积分（Integral）和误差的微分（Derivative）。由此可知，PID由这3个英文单词的首字母组成。

PID控制器因其实现简单、性能稳定而成为目前工业界使用最为广泛的控制器。但是，作为纯反馈控制器，PID控制器在自动驾驶汽车控制中存在一些问题。PID控制器是一种经典的反馈控制器，能根据当前的误差信号，即设定值与实际输出的差值来调整控制动作，但它无法对时延或系统内部的动态变化进行建模和预测，这可能导致控制性能不佳，尤其是在具有显著时延或复杂动态的系统中。为了解决这一问题，我们引入基于模型预测的控制方法。

模型预测控制是近年来被广泛讨论的一种反馈控制策略。模型预测控制的原理可以描述为：在每一个采样时刻，根据获得的当前测量信息，在线求解一个有限时域开环优化问题，并将得到的控制序列的第一个元素作用于被控对象；然后在下一个采样时刻，重复上述过程，即用新的测量值刷新优化问题并重新求解。模型预测控制的主要特点如下。
（1）基于模型的预测
预测控制算法需要一个描述对象动态行为的模型，这个模型的作用是预测系统未来的动态。
（2）滚动优化
因为采用有限时域的预测，还因为存在外部干扰和模型不确定性，不能将求解优化问题得到的最佳控制序列全部作用于系统，而只能将每个采样时刻的优化解的第一个分量作用于系统。
（3）前馈–反馈控制结构
前馈–反馈控制结构是一种将前馈控制和反馈控制相结合的控制结构。这种结构利用前馈控制的预测能力和反馈控制的校正能力，来实现更高效和精确的过程控制。前馈控制可以预测驾驶员的输入，而反馈控制可以调整自动驾驶汽车的动力输出。
模型预测控制提供了比传统PID控制器更灵活和更强大控制能力，适合用于那些具有复杂动态、多变量、大时延或严格约束的系统。模型预测控制在自动驾驶汽车控制中具有很高的应用价值。