自动驾驶车辆中的 AI 代理处理三个核心任务：感知环境、做出驾驶决策和控制车辆的物理系统。 这些代理依靠机器学习模型、传感器数据处理和实时决策框架来安全运行。 它们的作用是通过解释复杂的场景并执行精确的动作来代替或协助人类驾驶员。
在感知阶段，AI 代理处理来自摄像头、激光雷达、雷达和超声波传感器的数据，以识别物体、车道线、交通标志和路况。 例如，卷积神经网络 (CNN) 分析摄像头数据以检测行人，而传感器融合技术结合激光雷达点云和雷达数据来估计附近车辆的距离和速度。 这些模型必须处理不同的光照、天气和遮挡场景。 一个实际的挑战是减少误报——比如将阴影误认为障碍物——这需要训练模型使用多样化的数据集，并使用语义分割等技术来准确分类物体。 像 Waymo 和 Tesla 这样的公司使用这些方法来实时构建车辆周围环境的详细 3D 地图。
在决策方面，AI 代理使用路径规划算法和行为预测模型来安全导航。 强化学习 (RL) 帮助代理通过模拟数百万种驾驶场景来学习最佳行动，例如并入交通或避让行人。 例如，当车辆检测到一名骑自行车的人突然进入其车道时，代理可能会评估诸如制动、变道或调整速度等选项，并选择具有最高安全裕度的操作。 行为预测模型还可以预测其他道路使用者的意图——例如预测汽车是否会在红灯处停车——使用概率框架。 这些系统通常在针对低延迟推理优化的嵌入式硬件上运行，确保在几毫秒内做出决策以满足实时需求。
控制系统将决策转化为机械动作，例如转向、加速和制动。 AI 代理使用比例-积分-微分 (PID) 控制器或模型预测控制 (MPC) 来执行平稳的动作。 例如，MPC 系统可能会计算保持安全跟随距离所需的精确扭矩，用于自适应巡航控制期间。 在这里，冗余至关重要：如果主要 AI 代理未能响应，则紧急制动系统等故障保护机制会激活。 开发人员通过严格的仿真和硬件在环测试来验证这些系统，在这些测试中，控制算法会针对诸如冰雪路面或传感器故障等场景进行测试。 这种分层方法可确保车辆即使在极端情况下也能以可预测的方式运行，从而在安全性和性能之间取得平衡。