自动驾驶中的人工智能技术有哪些？
自动驾驶中的人工智能技术主要包括机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理等技术。这些技术可以帮助自动驾驶车辆识别周围环境，做出决策，并实现自主导航。
例如，机器学习可以帮助车辆识别行人和交通信号灯，深度学习可以用于图像识别和行为预测，计算机视觉可以用于识别道路标记和障碍物，而自然语言处理则可以帮助车辆理解人类指令。
自动驾驶中的人工智能技术包括以下几类：
1、环境感知技术：这是计算机视觉领域的研究重点，常说的slam就是指这个，基于激光雷达的slam系统目前已经能较好的进行地图定位，局部环境地图构建。
2、标识识别技术：包括车道识别、交通标志识别（比如红绿灯）、车辆行人识别和运动跟踪，在这里，卷积神经网络（CNN）技术成了目前最好的技术，标识识别是无人驾驶行为决策的基础，CNN技术也是对激光雷达的一个很好的补充，因为激光雷达是低像素，不能很好的识别障碍物。
3、行为决策系统技术：行为决策系统或者叫驾驶决策系统，包括全局的路径规划导航和局部的避障避险，以及常规的基于交通规则的行驶策略（最简单的，让车保持在车道内），使用到的技术分成三类：一是基于推理逻辑和规则的技术，如全局路径规划导航的A*,D＊算法，局部避障的dwa算法，常规的最优控制数学办法(比。
4、感知传感器：无人驾驶系统需要依靠GPS+IMU来知道自己在哪（经纬度），在朝哪个方向开（航向），IMU还能提供诸如横摆角速度、角加速度等更丰富的信息，这些信息有助于自动驾驶汽车的定位和决策控制。此外，感知传感器还包括视觉传感器、激光传感器、雷达传感器等。
总之，自动驾驶中的人工智能技术涵盖了多个领域和多种技术手段，这些技术的综合应用实现了无人驾驶汽车的自主感知、决策、控制和执行等功能。
无人驾驶概念解析？
无人驾驶，又称自动驾驶，是指通过技术手段（如计算机、传感器、网络通信等）实现车辆自动控制，并在不需要人类驾驶员的情况下完成驾驶任务。无人驾驶技术包括许多组成部分，如车辆控制、感知、决策、通信等。
无人驾驶技术的基础是感知和识别技术，包括激光雷达（LiDAR）、摄像头、红外传感器、超声波传感器等。这些传感器可以感知周围环境，包括车辆、行人、道路标志、信号灯等，从而为车辆提供安全驾驶的保障。
车辆控制是无人驾驶技术的核心，包括车辆动力学控制、路径规划、决策等。车辆动力学控制可以通过传感器感知车辆状态，如速度、方向、加速度等，从而控制车辆在道路上行驶。路径规划则是在车辆行驶过程中，根据传感器感知到的道路信息，规划出最优路径，使车辆按照预定目标行驶。决策则是在路径规划的基础上，根据车辆状态和周围环境信息，选择最优路径，并控制车辆行驶。
通信技术是无人驾驶技术的重要组成部分，包括车辆与车辆、车辆与道路基础设施、车辆与远程服务中心之间的通信。车辆与车辆之间的通信可以实现车辆之间的协同驾驶，提高驾驶安全性。车辆与道路基础设施之间的通信可以实现车辆对道路基础设施的感知，如交通信号灯、道路标志等。车辆与远程服务中心之间的通信可以实现车辆的远程监控和控制，提高驾驶安全性。
无人驾驶技术的应用领域非常广泛，包括出租车、卡车、公共交通、物流、工业等。在未来的发展中，无人驾驶技术将会进一步发展，并带来更加安全、高效、便捷的驾驶体验。
