人工智能应用实例-自动驾驶

自动驾驶是一个极其复杂的系统工程，包含环境感知、决策规划、控制执行等多个环节，很难用一个完整的代码示例来呈现整个自动驾驶系统。不过，我们可以通过 Python 结合一些开源库，模拟实现自动驾驶中的部分关键逻辑，比如简单的目标检测与路径规划。

1. 环境准备

在运行代码前，需要安装以下库：

pip install numpy opencv-python scikit-learn

2. 简单目标检测（模拟）

目标检测是自动驾驶中感知环境的重要步骤，下面代码模拟了使用 OpenCV 对图像中的目标进行检测。

import cv2
import numpy as np

def detect_objects(image_path):
    # 读取图像
    image = cv2.imread(image_path)
    if image is None:
        print("无法读取图像")
        return

    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 简单的边缘检测（模拟目标检测）
    edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)

    # 查找轮廓
    contours, _ = cv2.findContours(edges.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 绘制检测到的目标
    for contour in contours:
        if cv2.contourArea(contour) > 100:  # 过滤小的轮廓
            x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
            cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

    # 显示结果
    cv2.imshow('Detected Objects', image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

# 使用示例
image_path = 'test_image.jpg'
detect_objects(image_path)

3. 简单路径规划（模拟）

路径规划是根据感知到的环境信息，为车辆规划一条安全、高效的行驶路径。以下代码使用 A* 算法模拟简单的路径规划。

import heapq
import numpy as np

# 定义地图
grid = np.array([
    [0, 0, 0, 0],
    [0, 1, 0, 0],
    [0, 0, 0, 0],
    [0, 0, 0, 0]
])

# 定义节点类
class Node:
    def __init__(self, x, y, g=float('inf'), h=float('inf'), parent=None):
        self.x = x
        self.y = y
        self.g = g  # 从起点到当前节点的实际代价
        self.h = h  # 从当前节点到目标节点的估计代价
        self.f = g + h  # 总代价
        self.parent = parent

    def __lt__(self, other):
        return self.f < other.f

# 定义 A* 算法
def astar(grid, start, goal):
    rows, cols = grid.shape
    open_list = []
    closed_set = set()

    start_node = Node(start[0], start[1], g=0, h=abs(start[0] - goal[0]) + abs(start[1] - goal[1]))
    heapq.heappush(open_list, start_node)

    while open_list:
        current_node = heapq.heappop(open_list)

        if (current_node.x, current_node.y) == goal:
            path = []
            while current_node:
                path.append((current_node.x, current_node.y))
                current_node = current_node.parent
            return path[::-1]

        closed_set.add((current_node.x, current_node.y))

        # 定义相邻节点的偏移量
        neighbors = [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)]
        for dx, dy in neighbors:
            new_x, new_y = current_node.x + dx, current_node.y + dy

            if 0 <= new_x < rows and 0 <= new_y < cols and grid[new_x, new_y] == 0 and (new_x, new_y) not in closed_set:
                new_g = current_node.g + 1
                new_h = abs(new_x - goal[0]) + abs(new_y - goal[1])
                new_node = Node(new_x, new_y, g=new_g, h=new_h, parent=current_node)

                # 检查是否已经在开放列表中
                found = False
                for i, node in enumerate(open_list):
                    if node.x == new_x and node.y == new_y:
                        if new_g < node.g:
                            open_list[i] = new_node
                            heapq.heapify(open_list)
                        found = True
                        break

                if not found:
                    heapq.heappush(open_list, new_node)

    return None

# 使用示例
start = (0, 0)
goal = (3, 3)
path = astar(grid, start, goal)
print("规划路径:", path)

代码解释

• 目标检测：

  • 使用 OpenCV 读取图像并将其转换为灰度图像。
  • 通过 Canny 边缘检测算法检测图像中的边缘。
  • 查找边缘的轮廓，并过滤掉面积较小的轮廓。
  • 在原始图像上绘制检测到的目标的边界框。

• 路径规划：

  • 定义了一个简单的二维地图，其中 0 表示可通行区域，1 表示障碍物。
  • 实现了 A* 算法，用于在地图上寻找从起点到目标点的最短路径。
  • 使用优先队列（堆）来管理开放列表，以提高搜索效率。

这些代码只是自动驾驶系统的简化模拟，实际的自动驾驶系统需要更复杂的传感器数据处理、精确的目标检测算法和更高级的路径规划策略。