在自动驾驶中采用人工智能技术的网络安全挑战及相关建议(附报告)

过去10年,自动驾驶快速发展。自动驾驶系统能够通过感知并推断周围环境,做出安全、顺利到达目的地的判断,并据此采取行动控制车辆。人工智能技术特别是机器学习的快速发展是实现自动驾驶的重要推动因素。通过将每个问题分解成较小的任务,并运用机器学习为每个任务开发独立的模型,从而实现自动驾驶。

利用人工智能和机器学习技术实现的自动驾驶系统增强型功能主要包括制动辅助、智能停车、与信息娱乐系统的语音互动等。

1. 自适应巡航控制(ACC)。该功能包括调整车速,以保持与前方车辆的最佳距离;估算车辆之间的距离,并加速或减速以保持合适的距离。

2.自动泊车或泊车辅助系统。该功能是指将车辆从行车道移至停车场,包括识别道路上的标记、周围车辆和可用空间,产生一连串的指令来执行该动作。

3.汽车导航。该功能利用全球导航卫星系统(GNSS)设备提供的位置数据和车辆在感知环境中的位置,寻找到达预期目的地的方向。

4.盲区/十字路口警示/变道辅助。当车辆在十字路口转弯或变道等情况下,通过位于车辆相关位置的传感器,检测位于车辆侧方、后方和前方的车辆和行人。

5.避免碰撞或前方碰撞警告系统。检测潜在的前方碰撞并监测速度,避免发生碰撞。系统通常会估算前方车辆、行人或阻挡道路的物体的位置和速度,并对可能发生碰撞的情况做出主动响应。

6.自动车道保持系统(ALKS)。通过转向使车辆保持在其行驶车道的中心,包括检测车道标记,在驾驶条件不明情况下预判车道轨迹,并执行操纵车辆的动作。

7.交通标志识别。识别道路上的交通标志,通常识别所有交通标志,如交通信号灯、路标或标志。这需要摄像头传感器根据形状、颜色、符号和文字等各种标志做出检测。

8.环境声音检测。检测并分析与驾驶环境相关的声音,如喇叭声或警报声。需要在嘈杂的情况下进行声音识别。

 

报告下载:赛迪译丛:《在自动驾驶中采用人工智能技术的网络安全挑战及相关建议》

 

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