智能網聯汽車結構層次及技術分析

摘?要：隨著近些年無人駕駛技術的不斷革新，使智能網聯汽車的發展進度，成為了社會公眾關注的焦點。而國內外的汽車廠商與信息企業為了搶占市場資源，紛紛著手智能網聯汽車的研發與測試，不僅開發了眾多的概念車型，還使部分智能網聯汽車進入到了量產階段，為居民今后的日常出行提供了更多的選擇。本文根據智能網聯汽車的發展現狀，淺談一下該類汽車的結構層次及核心技術。

關鍵詞：智能網聯汽車;結構層次;技術分析

引言：智能網聯汽車作為無人駕駛技術的載體，為社會居民的日常出行勾畫了一幅美好的藍圖，能夠讓汽車使用者從勞累專注的自駕模式轉變為時尚與科技相結合的無人駕駛模式，在滿足使用者位移需求的同時，減輕了使用者的駕駛負擔與精神壓力，為使用者帶來了更加優質的出行體驗。盡管智能網聯汽車的發展前景非常美好，但目前的技術情況與批量生產還存在著較大的差距。本文詳細探討了智能網聯汽車的發展現狀、結構層次及核心技術，以此為探討智能網聯汽車的未來發展趨勢提供信息參考，具體的研究內容如下。

一、智能網聯汽車的發展現狀及結構層次

1.發展現狀?，F如今的智能網聯汽車車型可分為已量產、測試和概念車三種，已量產的智能網聯汽車以特斯拉Model X、奔馳新E級、雷克薩斯G450h、沃爾沃S90、比亞迪C5和眾泰T600改裝版為代表。與傳統汽車相比，上述已量產的智能網聯汽車不僅具備自動變道、自動駕駛、自動巡航、自動泊車、APP操控車輛或路線預測等輔助功能，讓使用者的出行體驗變得更加智能便捷。還通過攝像頭、傳感器、智能車載交互系統和高度自動駕駛技術，令出行安全性大幅度提高。為智能網聯汽車使用者的生命經濟財產，提供極為有利的保障[1]。

盡管已量產的智能網聯汽車車型并不多，但處于測試階段的汽車車型較多，且備受社會公眾的期待。比如，豐田、福特、谷歌、Uber、微軟、Conti、DELPHI、一汽、長安、長城、比亞迪和百度等多家汽車廠商均有正在測試的智能網聯汽車，有的車型已在無人干預的狀態下跑完測試道路全程，并已實現了自動變道的目標。還有的車型已完成行人檢測和行駛情況集成處理等智能功能，距離批量生產指日可待[2]。

與量產車型和測試車型相比，智能網聯汽車的概念車型尚處于天馬行空的創造優化階段。它既融合了傳統汽車的設計理念和基本構造，又納入智能網聯汽車的核心思想，以及量產車型和測試車型的先進技術。令其在滿足使用者行駛需求的基礎上，為使用者帶來別致的科技體驗，讓居民日常出行的安全性也得以提高?，F有的概念車型為奔馳F105、寶馬iVision Future、勞斯萊斯VISION NEXT100、豐田NS4、奧迪Prologue、RS7、大眾1.D、日產IDS、上汽iGS、法雷奧Cruise、樂視LeSEE、博泰Project N、小鵬汽車beta版和游俠X。而在上述概念車型中的自主學習功能、低速自動跟隨功能、以大數據為基礎的個性化服務備受關注，使智能網聯汽車變得更加智能化和人性化，為居民今后的日常出行提供便利[3]。

2.結構層次。智能網聯汽車的結構層次，主要包括感知層、決策性和控制層三個部分。其中，感知層作為智能網聯汽車的數據搜集結構，能夠通過傳感器、GPS與雷達等設備技術，詳細了解汽車周邊的環境情況及汽車自身的行駛狀態。并依托通信交互功能將各項數據共享至決策層和控制層，從而達到發現障礙物和躲避障礙物的目的，為后續的正常行駛提供有利的信息依據。當決策層收到感知層的數據信息后，會根據具體的信息內容及汽車目前的行駛狀態，向使用者發揮出預測和警告等作用，以此降低各類交通事故的發生概率，保障智能網聯汽車的有序運行[4]。就目前技術而言，智能網聯汽車的決策層除了能夠根據感知層的數據信息做出相應的決策，還可以擴展該類車輛的可控權限，令輔助駕駛的功能內容變得更多，為智能網聯汽車使用者的日常出行提供更多的幫助。智能網聯汽車的控制層主要是參考感知層和決策層的數據信息，在行駛過程中對汽車的速度與方向進行優化控制，有效避免了人為操作過程中的交通事故，讓使用者的行駛壓力大大減輕，令無人駕駛理念落到實處。

二、智能網聯汽車的核心技術

1.環境感知技術與通信技術。智能網聯汽車的核心技術，包括環境感知技術、通信技術、車路協同技術、駕駛輔助技術和人工智能技術。其中，環境感知技術和通信技術是保障智能網聯汽車正常行駛的重要前提，也是改善使用者出行體驗的一大方向。環境感知技術通常是利用攝像頭、雷達傳感器和激光測速器等設備，搜集汽車使用過程中的具體位置、行駛速度、位移方向和各項設備參數，然后將搜集到的各項信息經LTE-V2X或DSRC通信技術傳遞到決策層，為汽車駕駛工作提供針對性的輔助功能。LTE-V2X通信技術具有可擴展和安全可靠的優勢，DSRC通信技術則在傳遞速度方面較為突出。而機器視覺與激光雷達技術作為智能網聯汽車環境感知技術的核心，具有精度高、穩定性強、性能好和成本低的特點。將這兩種手段結合使用，能夠有效區分行駛過程中的行人、車輛和障礙物，為智能網聯汽車的正常行駛提供良好的指引。

2.車路協同技術與駕駛輔助技術。車路協同技術主要為車-車、車-路、車-云空間三個環節的信息交互提供支持，從而達到信息共享、危險警告和提前預警的功能，使智能網聯汽車根據道路行駛情況發揮出車道保持、轉向控制、泊車輔助、檢測障礙物、控制車距、檢測路面信息、自動巡航、安全駕駛輔助和網絡監控跟蹤等作用，令使用者的出行安全性得到進一步的提高。駕駛輔助技術是車路協同技術的延伸手段，當車路協同技術完成各項數據的加工處理后，駕駛輔助技術即可依據相關信息進行辨識、偵測、追蹤、處理與警示，以此達到提高出行安全性、降低行駛操作強度和增強風險防范能力的多重效果，令使用者享受到更加優質的出行體驗。

3.人工智能技術與信息安全技術。與環境感知技術、通信技術、車路協同技術、駕駛輔助技術相比，人工智能技術發揮的作用更為廣泛。它是利用深度學習與模糊邏輯等方法，結合大數據處理手段，使機器達到自主學習的狀態，從而不斷完善對外界事物的理解程度、預判及決策準確率。使機器的工作效率和服務效果均顯著提高，讓智能網聯汽車更適用于復雜道路的行駛環境，為社會居民的日常出行提供便利。由于智能網聯汽車的日常行駛需要多項數據信息的搜集、處理與整合，所以信息安全技術在智能網聯汽車使用中的地位至關重要。通過防火墻、身份鑒別、電子身份標識和數字簽名等手段，能夠有效確保信息數據的安全傳輸，從而避免信息泄漏的情況發生，令智能網聯汽車的日常使用也變得更加放心。

結束語：綜上所述，智能網聯汽車由感知層、決策性和控制層三個層次構成，通過環境感知技術、通信技術、車路協同技術、駕駛輔助技術、人工智能技術與信息安全技術，可以使智能網聯汽車發揮出自動變道、行人檢測、行駛情況集成處理、自動駕駛、自動巡航、自動泊車、APP操控車輛、路線預測和自主學習等功能，令使用者的出行體驗明顯改善，讓其出行安全性也大大增強，促進我國居民的生活質量不斷提升。

參考文獻：

[1]魏靖超.智能網聯技術應用于混合動力汽車探析[J].汽車實用技術，2020：38-39.

[2]程赟，張磊.簡析智能網聯汽車行業及其發展方向[J].汽車世界，2020：0010-0010.

[3]張志國，陳艷梅，宋瑞.智能網聯技術在營運客車上的應用現狀及發展趨勢分析[J].汽車與配件，2020：63-65.

[4]潘霞，張慶余，張蘇林.基于AUTOSAR的智能網聯汽車分層式結構設計[J].時代汽車，2020：115-116.

作者簡介：余旭康（1989.08-），男，漢族，浙江杭州人，講師，碩士，主要從事新能源汽車技術研究。

（杭州職業技術學院校級科研課題 《基于LINUX/ROS校園智能網聯巡邏車的研究》課題號：ky202217）