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智能网联汽车关键技术及其趋势探究

来源:职称驿站所属分类:车辆论文
发布时间:2019-10-23浏览:64次

   摘 要:互联网、信息技术等技术的进步改变了各行各业的发展模式,尤其是作为技术型与集约型产业,汽车行业迎来了新的发展时期。近年来,智能网联汽车逐步成为汽车发展的主要趋势,虽然取得了一定的发展成果,但是还存在一些发展劣势,因而,未来具有广阔的发展空间。我国智能网联汽车应该逐步适应经济社会发展的实际需求,朝着智能化、现代化的方向迈进。本文详细分析了智能网联汽车的关键技术与未来发展趋势,对于汽车行业的发展具有重要的指导意义。

  关键词:智能网联;汽车;关键技术;趋势

  中图分类号:U495 文献标识码:A

  文章编号:1671-2064(2019)14-0048-02

湖北汽车工业学院学报

  《湖北汽车工业学院学报》主要刊登汽车工程、机械工程、材料工程、电气工程、管理工程、基础学科等方面的学术论文、研究报告、综合性学术评论。入编《中国学术期刊(光盘版)》、《中国期刊网》、《万方数据——数字化期刊群》和《书生数字期刊》,被“中国学术期刊综合评价数据库”、“中文科技期刊数据库”、“中国核心期刊(遴选)数据库”和“CEPS中文电子期刊服务”全文收录。

  智能网联汽车借助于最先进的互联网技术、信息技术与计算机技术,有效实现了人、车等的信息交换与信息共享,使得汽车在行驶的过程中能够实现感知、决策、控制等的协调与统一,提高了车辆运行的安全性与可靠性。另外,智能网联汽车也是一种节能型汽车,随着可持续发展的深入推进,该技术得到了各国的普遍重视,是一种新型的技术,改变了传统汽车行业发展的模式,充分适应了低碳、节能、智能的发展趋势,未来将具有广阔的发展空间。

  1 智能网联汽车相关概念 智能汽车通过在车上安装雷达、传感器等先进的设备,可以在车辆通行过程中实现人、车、路等各方信息的共享与交换,增加了车辆对危险情况的报警与应急处理,提升了车辆行驶的安全性与稳定性,减少了交通故障的发生。智能汽车最明显的特征是车辆可以在行驶的同时感知周围环境,从而进行危险因素的识别等,在一定程度上实现了自动控制。 智能汽车在发展的过程中经历了驾驶辅助系统的初级阶段、汽车联网的高级阶段,智能网联汽车具备更高的环境感知、危险识别功能,是现代交通网络发展的重要趋势,实现了人、车、路、网络平台等各个参与者的信息共享,意在提高汽车行驶的安全性,减少交通安全事故的发生。随着技术的发展,无人驾驶将是未来智能网联汽车发展的最终方向。

  2 智能网联汽车关键技术

  智能网联汽车包括了车辆感知、通信、车路协同、驾驶辅助等多种关键技术。

  2.1 车辆整体感知技术

  智能网联汽车中,车辆感知技术实现了车辆行驶中的路况、位置、车与物感知等相关的内容,保证了车辆运行的安全性。具体来说,车与物的感知能力,可以在通行中根据车辆通行情况,感知车与车、车与行人之间的位置关系,避免距离过近发生摩擦等现象,主要是通过激光、电磁、视频等感应技术来实现的。道路环境感知主要是在车辆通行过程中实现路况、行人、交通信号等感知,可以提高汽车在通行中的安全性。位置感知主要是通过卫星定位技术实现的,能够在一定程度上实现行车监控、驾驶辅助等,位置感知一般是通过GPS技术实现的。智能驾驶辅助系统是各种感知技术结合的产物,具有综合性与系统性,智能辅助系统是无人驾驶中的核心技术。

  2.2 通信与平台技术

  车载通信根据通信的覆盖面情况,可以分为车内、车际、广域通信等几种类型。车内通信经历了由蓝牙到无线网再到以太网通信的技术发展。近年来,随着技术的发展,车际通信主要是通过短程通信与长期演进技术,广域通信是当代应用最为普遍的技术,比如移动互联网中的网络通信技术。借助于各种网络技术,提升了通信水平,实现了网联通信,使得车辆在通行过程中可以根据信息共享与传输实现各方面的信息,从而对所获得的信息进行分析,实现汽车驾驶状态的调整。

  2.3 车路协同技术

  车路协同技术可以有效应对车辆形式过程中与人、周围环境等的交互问题。当前,我国智能网联技术的发展还不成熟,严重制约了汽车智能网联技术的发展水平。一旦车路系统技术发展到一定的阶段,将可以直接将其应用于交通网络系统,实现在车辆运行中车与车、车与路、车与数据平台的通信,实现各方之间的信息与数据共享,有效掌握交通运行的整体状态,进而进行驾驶模式的调整。近年来,大数据与云计算技术的发展,促进了车路协同技术的发展,以大数据与云计算技术为依托的协同技术,使得在该平台上,可以获得海量的交通信息,进而通过对数据的存储、运算、分析,实现有效数据的传输。

  2.4 驾驶辅助技术

  驾驶辅助系统通过各种传感器、通信技术等来获取相关车辆、道路信息,通过信息的获得可以实现对相关信息的识别、追踪与处理,一旦在信息的获取中出现异常情况或者危险信号,车辆相关的连接系统就会发出相关的警示,将危险信号传递给驾驶员,使得驾驶员可以及时采取必要的应对措施,及时调整和采用安全的驾驶模式。驾驶辅助技术是智能网联汽车发展的重要技术,随着技术的发展,自动驾驶将成为未来发展的主要趋势。

  2.5 人工智能技术

  随着大数据、云计算技术的发展,人工智能技术也逐步发展。作为计算机科学的一个重要分支,逐步被应用与生产生活的各个领域,主要包括了机器人、语言识别、图像识别、自然语言与专家系统。人工智能技术借助于模糊逻辑等方式,在大数据与云平台下,机器通过自主学习、计算机程序等内容使机器智能化,及时对外界信息进行感知与获取,随后,通过数据处理模块进行获取信息的处理与分析,从而为决策提供重要的指导,提高决策的科学性,使得决策更符合现实需求,保证工作效率与服务水平的提升。

  2.6 信息安全技术

  智能网联汽车发展过程中,还依赖于信息安全技术,能够保证在信息共享与信息传递的真实性与安全性,还能够在一定程度上保证用户的使用安全,避免用户隐私的泄露。随着大数据、计算机技术等的发展,信息安全技术逐步发展,实现了终端系统的加密防护、權限验证、防火墙、身份鉴别、数字签名等各种安全技术的结合,提升了系统的安全性,保护了用户的各种信息,提升了数据传输与使用的安全。智能网联汽车中涉及了海量的信息,因此,信息安全尤为重要,能够保证智能数据的处理与准确传输,实现对路况、车辆等通行情况的准确处理,从而指导驾驶员的控制决策过程。因此,信息安全技术是影响智能网联技术发展水平的重要因素,未来还需要加强对安全技术的研究。

  3 汽车智能化与网联化技术发展趋势分析

  3.1 以深度学习为代表的AI技术快速发展和应用

  人工智能技术依赖于深度学习、模糊逻辑等方法,随着技术的发展,人工智能将成为未来发展的主要趋势,以深度学习为代表的AI技术实现了大力的推广与普及,逐步改变了人们的生产生活。AI技术在智能网联汽车行业中的应用,使得其逐步提升了系统的感知、数据采集与处理模块,具体来说,深度学习的方式逐步取代了传统的机器学习方式,其感知的效率与准确度更多高,借助于海量的数据库信息系统,实现了数据的分析与应用,使得其感知具有更高的准确性,保证了行车安全。另外,深度学习还需要与传统的方式进行结合,克服自身边界不清晰等弊端,各种方式的融合提升了系统的可靠性与安全性。该种技术虽然得到了一定的发展,但是目前发展水平还不成熟,车载芯片的处理能力是制约其发展的重要因素。

  3.2 激光雷达等先进传感器加速向低成本、小型化发展

  与传统雷达等其他传感器相比,激光雷达的分辨率、识别度等较高,逐步实现了更快的发展,因而,激光雷达将成为未来发展的主流传感器。目前,激光雷达的应用还不普遍,主要是由于当前的激光雷达体积大、成本高,且在应用中极易受到极端天气等的影响,导致其获取的信息存在干扰因素,准确性不高,因而在目前没有得到普遍的应用。但是随着技术的发展,激光雷达为改变这种发展模式,逐步实现小体积、低成本的设备,多以固态扫描或机械固态混合的扫描方式来实现快速的发展,克服其应用的缺陷。即使在这种发展模式下,激光雷达在未来的发展过程中也需要克服其他因素的干扰,比如光学相控阵对探测距离、分辨率的影响等。

  3.3 自主式智能与网联式智能技术加速融合

  智能网联汽车突破了传统发展的弊端,实现了自主式与网联式智能相结合的方式,实现了在车辆行驶中,网联式系统克服时间与空间的限制,提升自主式系统的感知能力,实现两个系统下的协同工作。具体来说,就时间维度而言,网联式系统可以充分应用V2X通信技术实现对周边车辆控制、交通信号等的获取,并可以及时掌握和分析自然气象因素、路况预测等相关内容,总之,可以实现当前信息的掌握,进行未来状态的预测。就空间维度而言,V2X通信技术可以及时获得和感知到周围路口、弯道等相关位置的盲区,促进驾驶辅助系统可以掌握更多的交通通行信息,通过对这些信息的获取与传输,自动驾驶系统可以及时掌握周围的交通情况,以便可以进行路线调整等。在未来的发展中,网联式与自主式智能技术的结合将成为发展的必然趋势。

  3.4 高速公路自动驾驶与低速区域自动驾驶系统将率先应用

  在智能网联汽车的发展过程中,未来驾驶系统将可以根据道路情况进行驾驶模式的调整,比如高速公路与低速区域的自动驾驶模式。在高速公路自动驾驶模式下,相关的系统可以及时获得公路的车道线、标示牌等相关信息,可以及时获得车辆所处的交通环境情况,一旦通行遇到异常情况,自动驾驶系统还可以进行报警、制动等相关的应急处理。当前,这种技术的典型应用就是特斯拉L1-L2级自动驾驶系统。公路的低速区域内,相关系统可提前进行定位等的设定,利用V2X通信技术,实现在特定区域的自动驾驶,保证车辆运行的安全,一般是在景区自动摆渡车、园区自动通勤车等中应用较多。

  3.5 自动驾驶汽车测试评价方法研究与测试场建设成为热点

  随着很多自动驾驶汽车安全事故的发生,人们越来越关注汽车的运行安全。自动驾驶汽车要注重测试评价方法的先进性、相关的测试场建设等内容。自动驾驶汽车的测试是汽车行业关注的重点问题,潜在的测试方式是在测试环节,引入“普通人类驾驶员”抽象概念,建立对应的安全基线等一系列关键的指标,进而根据该指标进行驾驶安全程度的衡量。將自动驾驶系统当做一个正常的驾驶员,首先进行车辆自动驾驶系统对周围环境、交通等感知能力的检测;其次,检测自动驾驶汽车能否按照交通规则的相关要求来进行正常行驶;再次,模拟特定的场景下,自动驾驶汽车能否应对突发情况;最后,将自动驾驶汽车放入正常的行车轨道中进行实际的测试。

  4 结语

  随着技术的发展,智能网联技术将逐步成为汽车行业发展的主要技术,借助于计算机、通信、网络等技术,实施各个关键技术的结合,提升各个系统之间的交互,提升智能网联技术下系统功能的完善,促进自动驾驶汽车的发展,从而带动汽车行业的跨越式发展。

  参考文献

  [1] 李克强,戴一凡,李升波,等.智能网联汽车(ICV)技术的发展现状及趋势[J].汽车安全与节能学报,2017,08(1):1-14.

  [2] 智恒阳,余俊.浅谈智能网联汽车政策法规体系建设[J].汽车技术,2016(4):53-56.

  [3] 解立艳,王军雷.智能网联汽车信息融合技术专利分析[J].汽车工业研究,2018(4):18-25.undefined

《智能网联汽车关键技术及其趋势探究》

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