[Day 24] 區塊鏈與人工智能的聯動應用：理論、技術與實踐

AI在自動駕駛中的應用

1. 簡介

自動駕駛技術是現代交通領域的一個革命性進展。通過結合人工智能（AI）、機器學習（ML）、深度學習（DL）和傳感器技術，自動駕駛汽車可以在無人干預的情況下安全駕駛。本文將詳細介紹AI在自動駕駛中的應用，並通過代碼示例解釋相關技術。

2. 自動駕駛的核心技術

自動駕駛汽車主要依賴以下技術來實現其功能：

感知：利用傳感器（如攝像頭、激光雷達、雷達和超聲波）來收集環境數據。
定位：確定汽車在地圖上的精確位置。
規劃：根據環境和目標位置規劃最佳路徑。
控制：根據規劃好的路徑控制汽車的速度和方向。

3. 感知技術

感知技術使自動駕駛汽車能夠理解其周圍環境。以下是一些主要的感知技術和代碼示例：

3.1 圖像處理

圖像處理是自動駕駛汽車感知環境的重要組成部分。通過攝像頭捕獲的圖像，AI模型可以識別行人、車輛、交通標誌等。

import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf

# 載入預訓練的模型（例如，MobileNet）
model = tf.keras.applications.MobileNetV2(weights='imagenet')

# 讀取圖像
image = cv2.imread('test_image.jpg')
image_resized = cv2.resize(image, (224, 224))

# 預處理圖像
image_preprocessed = tf.keras.applications.mobilenet_v2.preprocess_input(image_resized)
image_expanded = np.expand_dims(image_preprocessed, axis=0)

# 進行預測
predictions = model.predict(image_expanded)

# 解碼預測結果
decoded_predictions = tf.keras.applications.mobilenet_v2.decode_predictions(predictions, top=3)

print(decoded_predictions)

代碼解釋：

我們首先導入必要的庫，如OpenCV和TensorFlow。
載入預訓練的MobileNet模型，用於圖像分類。
讀取並調整圖像大小，使其適合模型輸入。
預處理圖像以符合模型的要求。
使用模型進行預測，並解碼預測結果以獲取可讀的分類標籤。

3.2 激光雷達點雲處理

激光雷達（LiDAR）提供高精度的三維環境數據，是自動駕駛汽車的重要傳感器。

import open3d as o3d

# 讀取點雲數據
pcd = o3d.io.read_point_cloud("test_point_cloud.pcd")

# 可視化點雲
o3d.visualization.draw_geometries([pcd])

代碼解釋：

導入Open3D庫，用於處理和可視化點雲數據。
讀取點雲數據文件（PCD格式）。
使用Open3D的可視化工具展示點雲數據。

4. 定位技術

精確的定位是自動駕駛汽車的另一個關鍵部分。以下是一個使用GPS和IMU數據進行定位的示例：

import numpy as np

# 模擬GPS和IMU數據
gps_data = np.array([[37.7749, -122.4194, 10], [37.7750, -122.4195, 10]])
imu_data = np.array([[0.1, 0.1, 0.1], [0.1, 0.1, 0.1]])

# 計算位置
def calculate_position(gps_data, imu_data):
    positions = []
    for i in range(len(gps_data)):
        lat, lon, alt = gps_data[i]
        acc_x, acc_y, acc_z = imu_data[i]
        # 假設簡單的定位算法，實際上應用更加複雜的融合算法
        position = (lat + acc_x * 0.0001, lon + acc_y * 0.0001, alt + acc_z * 0.1)
        positions.append(position)
    return positions

positions = calculate_position(gps_data, imu_data)
print(positions)

代碼解釋：

我們模擬了一些GPS和IMU數據。
定義一個簡單的函數calculate_position，根據GPS和IMU數據計算位置。
使用該函數計算位置，並輸出結果。

5. 規劃技術

路徑規劃使自動駕駛汽車能夠選擇最佳路徑到達目標位置。以下是一個使用A*算法進行路徑規劃的示例：

import heapq

# 定義A*算法
def a_star(start, goal, grid):
    open_list = []
    heapq.heappush(open_list, (0, start))
    came_from = {}
    g_score = {start: 0}
    f_score = {start: heuristic(start, goal)}

    while open_list:
        _, current = heapq.heappop(open_list)

        if current == goal:
            return reconstruct_path(came_from, current)

        for neighbor in get_neighbors(current, grid):
            tentative_g_score = g_score[current] + 1
            if neighbor not in g_score or tentative_g_score < g_score[neighbor]:
                came_from[neighbor] = current
                g_score[neighbor] = tentative_g_score
                f_score[neighbor] = tentative_g_score + heuristic(neighbor, goal)
                heapq.heappush(open_list, (f_score[neighbor], neighbor))

    return None

# 重建路徑
def reconstruct_path(came_from, current):
    total_path = [current]
    while current in came_from:
        current = came_from[current]
        total_path.append(current)
    return total_path[::-1]

# 計算啟發式函數
def heuristic(a, b):
    return abs(a[0] - b[0]) + abs(a[1] - b[1])

# 獲取鄰居節點
def get_neighbors(node, grid):
    neighbors = []
    for dx, dy in [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)]:
        neighbor = (node[0] + dx, node[1] + dy)
        if 0 <= neighbor[0] < len(grid) and 0 <= neighbor[1] < len(grid[0]) and grid[neighbor[0]][neighbor[1]] == 0:
            neighbors.append(neighbor)
    return neighbors

# 測試A*算法
grid = [[0, 1, 0, 0, 0],
        [0, 1, 0, 1, 0],
        [0, 0, 0, 1, 0],
        [0, 1, 1, 1, 0],
        [0, 0, 0, 0, 0]]

start = (0, 0)
goal = (4, 4)

path = a_star(start, goal, grid)
print(path)

代碼解釋：

我們首先定義了A*算法，這是一種經常用於路徑規劃的搜索算法。
a_star函數接受起點、終點和網格作為輸入，返回從起點到終點的最短路徑。
reconstruct_path函數用於重建從起點到終點的路徑。
heuristic函數計算啟發式估計，用於指導搜索過程。
get_neighbors函數獲取當前節點的鄰居節點，用於擴展搜索範圍。
最後，我們測試A*算法，並輸出計算出的路徑。

6. 控制技術

控制技術使自動駕駛汽車能夠按照規劃好的路徑行駛。以下是一個基於PID控制器的簡單速度和方向控制示例：

class PIDController:
    def __init__(self, kp, ki, kd):
        self.kp = kp
        self.ki = ki
        self.kd = kd
        self.prev_error = 0
        self.integral = 0

    def control(self, setpoint, measured_value):
        error = setpoint - measured_value
        self.integral += error
        derivative = error - self.prev_error
        output = self.kp * error + self.ki * self.integral + self.kd * derivative
        self.prev_error = error
        return output

# 初始化PID控制器
speed_controller = PIDController(1.0, 0.1, 0.01)
steering_controller = PIDController(1.0, 0.1, 0.01)

# 設定目標速度和方向
target_speed = 30  # 單位：km/h
target_direction = 0  # 單位：度

# 模擬當前速度和方向
current_speed = 25
current_direction = -5

# 計算控制輸出
speed_control_output = speed_controller.control(target_speed, current_speed)
steering_control_output = steering_controller.control(target_direction, current_direction)

print("Speed Control Output:", speed_control_output)
print("Steering Control Output:", steering_control_output)

代碼解釋：