如何实现汽车的无人驾驶？

如今，汽车变得越来越难更换了。然而，世界上每年有超过120万人死于车祸。对这些事故原因的调查表明，约50%至60%的交通事故与酒后驾驶有关，而超过40%的严重交通事故是由疲劳驾驶造成的。这表明驾驶员正在成为车辆安全的最大短板。

这个问题的最佳解决方案是自动驾驶系统。与驾驶员驾驶相比，自动驾驶系统对汽车驾驶状况的判断更加准确，响应速度更快，这些都是汽车安全驾驶的重要保证。

类似于司机开车，自动驾驶的第一步是观察周围的环境。首先，有必要找出汽车的位置，这需要将汽车传感器获得的数据与地图数据叠加，以便能够获得周围行驶的其他车辆和行人的位置信息。接下来，自动驾驶系统需要分析这些数据，以获得汽车的具体操作说明。这是一个复杂的人工智能问题。在这方面，谷歌处于世界前列。他们使用的算法叫做机器学习。它的基本策略是模拟人类的学习过程，并为系统的学习部分提供一些信息。学习部分利用这些信息修改知识库，从而提高系统的决策能力。

为了使计算机系统具有一定程度的学习能力，使其能够通过学习增加知识、提高性能、提高智能水平，有必要为其建立相应的学习系统。学习系统一般应该由四部分组成:环境、学习环节、知识库和执行环节。它的基本学习模式叫做西蒙学习模式。

整个学习过程从简单到复杂，即测试首先在车辆较少的高速公路上进行。等到汽车逐渐适应这种环境，然后开始城市道路的测试。路上的行人和交通灯使环境更加复杂。在那之后，我们需要处理好施工环境，不仅要避开施工区域，还要注意人们的来回走动。接下来，自动驾驶系统需要逐渐学会识别警车、一些常用的路标、前方车辆的转向信号，并与其他车辆交换数据。通过所有车辆的数据共享，自动驾驶系统的学习可以获得指数加速度，通过预测逐渐开始判断其他车辆和行人的行为，并可以获得更大范围的环境信息。

无人驾驶汽车仍处于研发阶段，要将其应用于实践还有很长的路要走，但现阶段的研究已经显示出惊人的变化。我们希望这项技术能尽快进入市场，从而让更多的人受益。