你坐在車裡欣賞沿途風景，雙手完全不碰方向盤，車輛卻能平穩地自動行駛，無縫應對各種交通情況。這就是當下正在迅速發展的自動駕駛技術。在這背後，人工智慧扮演著至關重要的角色，從感知環境到即時做出決策，再到控制車輛，AI技術幾乎掌控了所有駕駛環節。今天，我們就來一起探討這些神奇技術如何運作，讓車輛變得比以往任何時候都更加智慧和安全。

自動駕駛技術架構包含了感知、計算與控制三個主要層面，並依賴於多種AI技術來完成複雜的決策過程：
一、 感知技術：車子的眼睛

1. LiDAR：使用激光脈衝掃描周圍環境，並根據回彈時間計算距離，生成的3D點雲圖可以精確描述周圍物體的位置和形狀，特別是在黑暗或惡劣天氣條件下，LiDA的表現依然出色。
2. 攝像頭：是物體識別和語義理解的主要來源，結合深度學習，特別是CNN，車輛可以從攝像頭捕捉的圖像中識別行人、標誌、交通燈及其他車輛，並進行路面標線和障礙物識別。
3. 雷達：利用電磁波來檢測物體的位置、速度及距離，適合於高速物體的追蹤，如其他行駛中的車輛。

二、計算層：車子的大腦

1. 數據融合：首先要對這些從感知技術取得的多來源數據進行融合，去除冗餘並綜合不同感測器的信息，生成一個統一、精確的環境模型。
2. 物體識別與分類：使用深度學習模型如CNN來識別周圍物體，並對這些物體進行分類。這一步非常重要，因為車輛需要知道附近的每個物體是行人、車輛還是障礙物，從而決定相應的應對措施。
3. 決策與規劃：根據感知層提供的信息，運行決策算法，並生成具體的路徑計劃。
   如A*算法、Dijkstra算法等可以計算車輛從當前位置到目的地的最佳路徑、強化學習如Q-learning或深度Q網絡DQN，則用於動態決策中，幫助車輛在行駛過程中即時優化路徑。
4. 預測模型：除了識別當前的環境，還需要對其他道路使用者的行為進行預測，例如：行人是否會橫穿馬路、或是其他車輛是否會變道。這需要使用基於機器學習的行為預測模型，通過分析歷史數據來預測未來的情境。

三、控制層：車子的手腳

1. 運動控制：根據計算層的路徑規劃，控制層需要精確控制車輛的方向、速度和加速度，確保車輛能夠平穩且精確地跟隨計算層所提供的路徑。
   例如：PID控制器的控制算法

• 比例控制（Proportional）：根據當前誤差（目標值與實際值的差距）進行調整，誤差越大，調整力度越大。
• 積分控制（Integral）：累積過去的誤差進行調整，消除長期穩態誤差，讓系統最終達到目標值。
• 微分控制（Derivative）：根據誤差的變化速度進行調整，預測未來趨勢，減少過度調整（超調現象）。

2. 車輛動力學（Vehicle Dynamics）：控制層還需要考慮車輛的動力學模型，例如轉向角度、剎車力度、輪胎摩擦等，這些因素直接影響車輛的行駛穩定性和安全性。自動駕駛系統會根據實時數據，對動力系統進行精密控制，以確保安全和舒適的駕駛體驗。
3. 自動巡航與變道控制（Cruise Control and Lane Change Control）：自動駕駛車輛需要在高速公路等場景下進行長時間的巡航行駛，並能夠自主變道。這些動作由控制層通過精確的運算和控制來實現，並基於感知層的實時數據進行調整。

四、自動駕駛的其他AI技術應用

• SLAM技術：即時定位與地圖構建（Simultaneous Localization and Mapping）是自動駕駛技術中不可或缺的一部分，通過感知技術實時生成車輛所在的精確地圖，並確定車輛的自身位置。
• 端到端學習（End-to-End Learning）：傳統的自動駕駛架構中，通常會將整個駕駛過程分為多個階段，也就是上文提到的感知、決策、控制等，每個階段由專門的模塊負責。然而，端到端學習則是通過一個單一的深度學習模型來完成從感知輸入到控制輸出的任務、一手包辦。

AI技術的發展不僅讓駕駛變得更方便、更安全，還將解決交通擁堵、提高能源效率等問題。或許在不久的將來，我們每個人都將擁有一輛能夠自主學習、適應各種路況的智能車，帶來更加美好的駕駛體驗。