智能汽车技术的发展与展望

顾伟璐

（盐城工业职业技术学院，江苏 盐城 224000）

智能汽车技术的发展与展望

顾伟璐

（盐城工业职业技术学院，江苏 盐城 224000）

随着科技的创新与发展，经济的不断提高，人们对于汽车的需求已不仅仅局限在交通工具。智能汽车可以缓解驾驶员疲劳驾驶的现象，使汽车更加舒适、人性化，更重要的是安全，因此智能汽车成为未来汽车的发展趋势。文章对智能汽车的关键技术做了简要介绍，并阐述了未来发展趋势。

智能汽车；感知；发展趋势

1 引言

20世纪80年代以来，随着智能控制理论与技术及信息技术融合，智能汽车逐渐发展。这种高新技术密集的新型汽车，引入智能车辆系统（IV：Intelligent Vehicles），利用传感器技术、通信技术等将环境感知、规划决策和多等级辅助驾驶等功能于一体，使其能够辨识车辆的状态进行道路识别、自动报警、保持安全距离等功能。 有利于提醒驾驶员注意危险，在紧急情况下帮助驾驶员操作，尽量避免事故发生，保证一定的安全。

2 智能汽车关键技术及研究

智能汽车基于高新技术的支撑来获取相关信息并进行智能控制决策，智能汽车的工作过程如图 1所示，在普通汽车的基础上增加传感器、控制器、执行器等，利用信息终端实现人、车、路的信息交换，帮助（部分或全部替代）驾驶员最优（安全-高效-舒适等等）操控车辆，最终实现替代人来操作的目的。下面对其中的关键技术进行概述。

图1　智能汽车工作过程

2.1感知技术

驾驶员在驾驶汽车时几乎都是依靠眼睛来搜集信息，将信息反馈给大脑进行决策。传感器技术在智能汽车中是一重要环节，用来获取信息，通过视觉系统作为感知路面周围交通环境的传感器，来确定车辆的具体方位，道路的形状，周围的障碍物等。这种视觉系统需要具备实时性、鲁棒性和实用性三方面的技术特点。实时性是指视觉系统的数据处理必须与车辆的高速行驶同步进行；鲁棒性是指智能车辆对不同的道路环境、不同的路面环境以及变化的气候条件等 都具有良好的适应性，如在高速公路或山路的条件下行驶，路面宽度、车流情况等都不一样，或在不同的天气情况下如阴雨天、晚上或白天等；实用性是指智能车辆在设计时的成本及使用操作时能够被用户所接受。

智能车辆系统可靠运行的前提是通过各种传感器来获取相关环境及状态信息，传感器就类似人的眼睛，眼睛接受到视觉信息反馈到大脑，大脑对传感器信息进行有效处理分析。但是单一传感器的功用毕竟是局限的，不能保证信息的可靠性，所以采用将多个传感器融合，获取多个传感器的信息，将其有效合成，使得获取的信息更加可靠，为车辆的安全行驶提供了一定保障。

博世公司预计未来智能车辆安装的传感器如图2所示。

图2　博世公司车辆外部环境感知及功能系统

2.2决策控制技术

智能汽车技术在运用过程中，需要依靠环境感知系统获取的信息来进行决策判断，进而向驾驶员发出警告或者对车辆进行控制。例如，在车辆防碰撞系统中，需要通过探测雷达以及车载导航信息资料库收集的信息来控制与其他车辆的距离，探测到障碍物时控制器需给执行器下命令，使车辆及时减速或刹车。此时需要可靠先进的决策控制技术来对车辆进行控制，这是智能汽车的关键，主要采用的决策技术包括模糊推理、强化学习、神经网络和贝叶斯网络等技术。

2.3路径规划

路径规划是智能车辆信息感知和车辆控制的桥梁，是智能车辆自主驾驶的基础，可分为全局路径规划和局部路径规划。全局路径规划是在已知地图的情况下，利用已知局部环境信息，确定可行的最优路径。局部路径规划是基于全局路径规划，依据传感器反馈到的局部环境信息来决策车辆未来行驶路段的轨迹。例如自动泊车系统，利用各种传感器的信息，依靠道路信息和障碍物位置，确定泊车最优路径。车辆的行驶环境复杂，处于动态且不确定的状态，智能车辆系统综合性强，因此智能车辆路径规划问题仍然是研究的重点。

3 智能汽车发展趋势

3.1车辆间的通信协议规范

车辆间的通信协议还未规范，车辆与车辆之间，车辆与外界环境之间，车辆与人之间的通信规范问题是学者们研究的一个方向，这实际上就是要建立一个开放型的“ 人一车一路”之间的通信协议规范，有利于各个部分在通信协议规范的约束下进行设计。

3.2通用软件开发平台

随着汽车高新技术的应用，传感器信息的采集与处理会变得比较复杂，对智能汽车进行决策判断的控制算法的设计要求也会变得越来越高。如果能建立一个车载软件系统平台，类似windows系统可以提供一个通用的平台，供应用软件接口，可以使开发的难度降低。

3.3各种传感器取长补短

单一传感器有一定局限性，有时无法保证信息的可靠性，可以利用不同的传感器自身的特点结合使用， 互相补充，以满足实际需求。例如：超声波、探测雷达等传感器测距快速便捷，CCD图像传感器可以实现图像的获取、存储、处理等，在进行路径规划时，可以利用探测雷达完成障碍物扫描，确定其大致的方位，然后利用CCD动态范围大、灵敏度高的特点，在已约束的范围之内识别目标的图像如轮廓、颜色、文字等信息。

3.4有人无人驾驶共享现有道路

无人驾驶可以提供更为可靠的操作控制，提高驾驶人的舒适感的同时也能提高驾驶安全性，因此无人驾驶已经成为未来的发展趋势，在不远的将来，无人驾驶车辆将得到广泛应用。智能汽车在运用到实际生活中还需要智能公路相辅相成，车辆的急剧增加使得道路建设无法满足其日益增长的需求。

3.5改善视觉算法对环境的适应性

由于车辆行驶过程中的环境是动态的、不确定的，在处理多变环境时如何设计出可靠稳定的控制算法是智能汽车研发时要解决的关键问题。一般的视觉算法需要在一定的假设条件下才能使用，并且在阴雨雪天气、夜晚等光照条件较差的情况就无法满足。

[1] 董瑞先.基于计算机视觉的道路识别方法的研究[D].山东:青岛大学,2010.

[2] 李舜酩,沈恒.智能车辆发展及其关键技术研究现状[J].传感器与微系统,2009,(1):1-3.

[3] 尹念东.智能车辆的研究及前景[J].上海汽车,2002,(4): 40-42.

Development and prospect of intelligent vehicle technology

With the innovation and development of science and technology, the economy continues to improve, people's demand for cars has not only limited to transport. Intelligent car can ease the phenomenon of driver fatigue driving, so that the car is more comfortable, user-friendly, more important is safe, so smart car into the future development trend of the car. This paper briefly introduces the key technology of intelligent vehicle, and expounds the future development trend.

Intelligent vehicle; perception; development trend

U469

A

1008-1151(2015)10-0012-02

2015-09-10

顾伟璐（1989－），盐城工业职业技术学院助教，硕士。