1、自动驾驶车辆与系统：技术与社会视角解读

自动驾驶车辆与系统：技术与社会视角解读

1. 自动驾驶车辆概述

汽车事故是全球范围内严重的公共卫生问题。在美国，2019 年有超过 675 万起报告的撞车事故，导致 33487 人死亡和 190 万人受伤。据世界卫生组织估计，2022 年全球约有 106 万起道路交通死亡事故。大部分事故是由人为错误造成的，不过安装驾驶员辅助系统（如前碰撞和车道偏离警告系统、自适应大灯和盲点监测系统）可以预防近三分之一的事故。

美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）定义了五个级别的车辆自主性：
| 级别 | 描述 | 示例 |
| ---- | ---- | ---- |
| 1 级 | 配备一个或多个主要但独立的自动化功能 | 定速巡航 |
| 2 - 4 级 | 介于 1 级和 5 级之间的不同程度自主性 | - |
| 5 级 | 能够在监测道路状况的同时自行安全导航的完全自动驾驶车辆 | - |

除了减少事故的潜力，自动驾驶车辆还有许多其他社会益处，包括为残疾人和老年人提供出行便利、减少交通拥堵、实现车辆共享以及降低汽车拥有成本。

2. 深度学习在自动驾驶中的应用

深度学习模型在自动驾驶车辆和系统中起着关键作用，主要包括以下几种：
- 卷积神经网络（CNN） ：通过卷积操作提取图像特征，如在图像识别和目标检测中广泛应用。
- 循环神经网络（RNN） ：适用于处理序列数据，如时间序列的驾驶数据。
- 图神经网络（GNN） ：用于处理图结构的数据，例如道路网