代码编织梦想

AI在自動駕駛中的應用

1. 簡介

自動駕駛技術是現代交通領域的一個革命性進展。通過結合人工智能(AI)、機器學習(ML)、深度學習(DL)和傳感器技術,自動駕駛汽車可以在無人干預的情況下安全駕駛。本文將詳細介紹AI在自動駕駛中的應用,並通過代碼示例解釋相關技術。

2. 自動駕駛的核心技術

自動駕駛汽車主要依賴以下技術來實現其功能:

  1. 感知:利用傳感器(如攝像頭、激光雷達、雷達和超聲波)來收集環境數據。
  2. 定位:確定汽車在地圖上的精確位置。
  3. 規劃:根據環境和目標位置規劃最佳路徑。
  4. 控制:根據規劃好的路徑控制汽車的速度和方向。

3. 感知技術

感知技術使自動駕駛汽車能夠理解其周圍環境。以下是一些主要的感知技術和代碼示例:

3.1 圖像處理

圖像處理是自動駕駛汽車感知環境的重要組成部分。通過攝像頭捕獲的圖像,AI模型可以識別行人、車輛、交通標誌等。

import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf

# 載入預訓練的模型(例如,MobileNet)
model = tf.keras.applications.MobileNetV2(weights='imagenet')

# 讀取圖像
image = cv2.imread('test_image.jpg')
image_resized = cv2.resize(image, (224, 224))

# 預處理圖像
image_preprocessed = tf.keras.applications.mobilenet_v2.preprocess_input(image_resized)
image_expanded = np.expand_dims(image_preprocessed, axis=0)

# 進行預測
predictions = model.predict(image_expanded)

# 解碼預測結果
decoded_predictions = tf.keras.applications.mobilenet_v2.decode_predictions(predictions, top=3)

print(decoded_predictions)

代碼解釋

  1. 我們首先導入必要的庫,如OpenCV和TensorFlow。
  2. 載入預訓練的MobileNet模型,用於圖像分類。
  3. 讀取並調整圖像大小,使其適合模型輸入。
  4. 預處理圖像以符合模型的要求。
  5. 使用模型進行預測,並解碼預測結果以獲取可讀的分類標籤。
3.2 激光雷達點雲處理

激光雷達(LiDAR)提供高精度的三維環境數據,是自動駕駛汽車的重要傳感器。

import open3d as o3d

# 讀取點雲數據
pcd = o3d.io.read_point_cloud("test_point_cloud.pcd")

# 可視化點雲
o3d.visualization.draw_geometries([pcd])

代碼解釋

  1. 導入Open3D庫,用於處理和可視化點雲數據。
  2. 讀取點雲數據文件(PCD格式)。
  3. 使用Open3D的可視化工具展示點雲數據。

4. 定位技術

精確的定位是自動駕駛汽車的另一個關鍵部分。以下是一個使用GPS和IMU數據進行定位的示例:

import numpy as np

# 模擬GPS和IMU數據
gps_data = np.array([[37.7749, -122.4194, 10], [37.7750, -122.4195, 10]])
imu_data = np.array([[0.1, 0.1, 0.1], [0.1, 0.1, 0.1]])

# 計算位置
def calculate_position(gps_data, imu_data):
    positions = []
    for i in range(len(gps_data)):
        lat, lon, alt = gps_data[i]
        acc_x, acc_y, acc_z = imu_data[i]
        # 假設簡單的定位算法,實際上應用更加複雜的融合算法
        position = (lat + acc_x * 0.0001, lon + acc_y * 0.0001, alt + acc_z * 0.1)
        positions.append(position)
    return positions

positions = calculate_position(gps_data, imu_data)
print(positions)

代碼解釋

  1. 我們模擬了一些GPS和IMU數據。
  2. 定義一個簡單的函數calculate_position,根據GPS和IMU數據計算位置。
  3. 使用該函數計算位置,並輸出結果。

5. 規劃技術

路徑規劃使自動駕駛汽車能夠選擇最佳路徑到達目標位置。以下是一個使用A*算法進行路徑規劃的示例:

import heapq

# 定義A*算法
def a_star(start, goal, grid):
    open_list = []
    heapq.heappush(open_list, (0, start))
    came_from = {}
    g_score = {start: 0}
    f_score = {start: heuristic(start, goal)}

    while open_list:
        _, current = heapq.heappop(open_list)

        if current == goal:
            return reconstruct_path(came_from, current)

        for neighbor in get_neighbors(current, grid):
            tentative_g_score = g_score[current] + 1
            if neighbor not in g_score or tentative_g_score < g_score[neighbor]:
                came_from[neighbor] = current
                g_score[neighbor] = tentative_g_score
                f_score[neighbor] = tentative_g_score + heuristic(neighbor, goal)
                heapq.heappush(open_list, (f_score[neighbor], neighbor))

    return None

# 重建路徑
def reconstruct_path(came_from, current):
    total_path = [current]
    while current in came_from:
        current = came_from[current]
        total_path.append(current)
    return total_path[::-1]

# 計算啟發式函數
def heuristic(a, b):
    return abs(a[0] - b[0]) + abs(a[1] - b[1])

# 獲取鄰居節點
def get_neighbors(node, grid):
    neighbors = []
    for dx, dy in [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)]:
        neighbor = (node[0] + dx, node[1] + dy)
        if 0 <= neighbor[0] < len(grid) and 0 <= neighbor[1] < len(grid[0]) and grid[neighbor[0]][neighbor[1]] == 0:
            neighbors.append(neighbor)
    return neighbors

# 測試A*算法
grid = [[0, 1, 0, 0, 0],
        [0, 1, 0, 1, 0],
        [0, 0, 0, 1, 0],
        [0, 1, 1, 1, 0],
        [0, 0, 0, 0, 0]]

start = (0, 0)
goal = (4, 4)

path = a_star(start, goal, grid)
print(path)

代碼解釋

  1. 我們首先定義了A*算法,這是一種經常用於路徑規劃的搜索算法。
  2. a_star函數接受起點、終點和網格作為輸入,返回從起點到終點的最短路徑。
  3. reconstruct_path函數用於重建從起點到終點的路徑。
  4. heuristic函數計算啟發式估計,用於指導搜索過程。
  5. get_neighbors函數獲取當前節點的鄰居節點,用於擴展搜索範圍。
  6. 最後,我們測試A*算法,並輸出計算出的路徑。

6. 控制技術

控制技術使自動駕駛汽車能夠按照規劃好的路徑行駛。以下是一個基於PID控制器的簡單速度和方向控制示例:

class PIDController:
    def __init__(self, kp, ki, kd):
        self.kp = kp
        self.ki = ki
        self.kd = kd
        self.prev_error = 0
        self.integral = 0

    def control(self, setpoint, measured_value):
        error = setpoint - measured_value
        self.integral += error
        derivative = error - self.prev_error
        output = self.kp * error + self.ki * self.integral + self.kd * derivative
        self.prev_error = error
        return output

# 初始化PID控制器
speed_controller = PIDController(1.0, 0.1, 0.01)
steering_controller = PIDController(1.0, 0.1, 0.01)

# 設定目標速度和方向
target_speed = 30  # 單位:km/h
target_direction = 0  # 單位:度

# 模擬當前速度和方向
current_speed = 25
current_direction = -5

# 計算控制輸出
speed_control_output = speed_controller.control(target_speed, current_speed)
steering_control_output = steering_controller.control(target_direction, current_direction)

print("Speed Control Output:", speed_control_output)
print("Steering Control Output:", steering_control_output)

代碼解釋

  1. 我們定義了一個簡單的PID控制器類PIDController,其中包括比例、積分和微分項。
  2. control方法計算控制輸出,根據當前的設置點和測量值調整控制輸出。
  3. 初始化兩個PID控制器,一個用於速度控制,另一個用於方向控制。
  4. 設定目標速度和方向,並模擬當前速度和方向。
  5. 計算控制輸出並輸出結果。

7. 結論

自動駕駛汽車是一個結合了多種先進技術的系統,包括感知、定位、規劃和控制。通過利用人工智能和機器學習技術,自動駕駛汽車可以在複雜的環境中安全駕駛。本文通過多個代碼示例詳細介紹了這些技術的實現,展示了AI在自動駕駛中的應用。

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接:https://blog.csdn.net/2401_83208854/article/details/140188133

安全AI关键技术解析与实践-爱代码爱编程

根据世界经济论坛发布的《2020年全球威胁分析报告》,数据欺诈和窃取、网络攻击已经成为影响全球的两大威胁因素。在享受信息化基础设施和信息化服务带来社会进步的同时,我们也面临着前所未有的信息安全挑战。 网络安全防护的新问题与新挑战 我们生活在物理世界不断向数字化转变的时代,网络带来社会经济生活繁荣和便捷,同时也见证了网络诈骗、数据盗窃、勒索攻击

11年潜心研究产品 全屋智能品牌Aqara终于要开发布会了-爱代码爱编程

    5月14日晚,知名智能家居品牌Aqara正式官宣将于2021年 5月25日在北京时尚设计广场79罐举行大型发布会“A Future Day 2021”,展示全屋智能最新技术突破所引领的极致用户体验。         公司创立于2009年,深耕智能家居行业11年之久。2016 年推出“全屋智能”理念的自有品牌 Aqara,核心理念以润物细⽆

上海南京成都等地计划开店!Tims中国与麦德龙中国达成战略合作;上海外滩商业新地标博荟广场开业 | 美通社头条...-爱代码爱编程

要闻摘要: Tims中国与麦德龙中国达成战略合作。上海外滩商业新地标博荟广场开业。托尼洛-兰博基尼公司推出全新酒店品牌。华润数科控股有限公司正式成立。霍尼韦尔扩大超低全球变暖潜值产品Solstice ze产能。艾博兹医药完成7500万美元的A轮融资。普洛斯与安徽民航机场集团签署战略合作协议。香港国际机场落地全球首款无人驾驶巡逻车。 企业头条 Ti

“腾源会”成立一周年:助力 40+ 开源项目成长,集结 50+ 位导师大使-爱代码爱编程

2021年12月19日,腾讯云成立的汇聚开源项目、开源爱好者、开源领导者的开放社区——腾源会正式成立一周年。 在这一年中,腾源会确立了“共研、共治、共建”的整体运作模型,通过集合腾讯的开源能力,联动外部的开源社区,举办和参与了 21 场全球顶级开源活动,助力超过 40 个开源项目成长,帮助项目更好地规划开源发展路径,并在此过程中吸引了超过 50

飞链云元宇宙、区块链、3d数字艺术品、ai绘画共创数字新生态-爱代码爱编程

2022 飞链云生态 飞链云元宇宙、区块链、3D数字艺术品、 AI绘画共创数字新生态 本文地址: https://feilianyun.yuque.com/books/share/c2d90a1b-6bba-4d23-9fb8-65a011cf3abd?# 《飞链云官方文档》   我们的愿景是:推动传统文

人工智能技术在建筑能源管理中的应用场景_ai技术在能源管理的应用-爱代码爱编程

人工智能技术在建筑能源管理中的应用场景(龙惟定),2021 摘 要 本文简要介绍了建筑能源管理(building energy management, BEM) 的概念。并从5个方面阐述了 BEM 对人工智能(AI) 技

知识分享系列四:智算服务_智算中心测算-爱代码爱编程

智算服务 随着国家“东数西算”工程的启动,算力产业发展进入快车道,推动构建于算力网络之上的算网应用快速发展。伴随大模型训练全真互联等人工智能浪潮的兴起,将全社会带入智算时代,智算服务成为激发数字经济发展的新动能、新引擎,一方面新场景激发算网新应用诞生,另一方面技术演进促进传统算网应用焕发新活力。 对此,国内外已形成建设智算服务共识,通过政策支撑、资金扶

知识分享系列三:大数据技术(上)_云化改造全面加速-爱代码爱编程

本文系统地介绍了大数据技术的相关知识,由于篇幅比较长,分为上下两部分,其中上半部分先介绍基本概念、核心领域,下半部分介绍主要技术、平台架构,以及相关企业案例。 目录 一、基本概念 1.1 从数据资源到大数据 1.2 从大数据到数据要素 二、核心领域 2.1 概述 2.2 数据存储与计算 2.2.1 发展历程 2.2.2 发展特点 2

[day 7] 區塊鏈與人工智能的聯動應用:理論、技術與實踐-爱代码爱编程

AI與區塊鏈的潛在聯動點 前言 在現代科技的迅猛發展中,人工智能(AI)和區塊鏈技術已經成為兩個最具變革潛力的領域。AI專注於模仿人類智能的算法和技術,從而改善決策和自動化,而區塊鏈則是一種去中心化的分佈式賬本技術,旨在提高數據的透明性和安全性。這兩種技術各自的優勢顯而易見,但當它們聯動起來時,能夠創造出超乎尋常的價值和創新應用。本文將探討AI與區塊鏈

【遥感语义分割】unetformer-爱代码爱编程

原文:UNetFormer: An UNet-like Transformer for Efficient Semantic Segmentation of Remotely Sensed Urban Scene Imagery  Libo Wang1, 2, Rui Li1, Ce Zhang3, 4, Shenghui Fang1*, Chenxi

2024第二届电子通信与计算机科学技术国际会议(iceccst 2024)-爱代码爱编程

2024第二届电子通信与计算机科学技术国际会议(ICECCST 2024) 会议简介 2024第二届电子通信与计算机科学技术国际会议(ICECCST 2024)是一次重要的学术盛会,将在中国厦门举行。会议的主要目的是为全球的电子通信和计算机科学技术领域的专家、学者、研究人员和从业人员提供一个交流和学习的平台。 会议将汇集世界各地的优秀学者,共同探

2025深圳国际人工智能展览会-爱代码爱编程

2025深圳国际人工智能展览会 Shenzhen International Artificial Intelligence Exhibition 2025 时间:2025年6月25-27日    地点:深圳国际会展中心(宝安新馆) 详询主办方陆先生 I38(前三位) I82I(中间四位) 9I72(后面四位) 展会简介: 人工智能(Art

电子产品分销商 digikey 在新视频系列中探索智能城市中的ai-爱代码爱编程

电子产品分销商DigiKey推出了一系列新视频,深入探讨了AI在智能城市中的集成应用。这个名为“智能世界中的AI”的系列是其“城市数字”视频系列的第四季,它审视了城市环境中从基础设施到公共服务的多种AI硬件和软件的部署情况。 该系列由电子制造商莫仕(Molex)和半导体公司意法半导体(STMicroelectronics)赞助,通过三集内容展示了AI