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来源：职称驿站所属分类：车辆论文 发布时间：2019-10-23浏览：69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》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
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《智能网联汽车关键技术及其趋势探究》
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