浅谈智能电动汽车信息感知技术研究

梁思成



浅谈智能电动汽车信息感知技术研究

梁思成

（重庆车辆检测研究院有限公司，重庆 401122）

文章主要结合了智能电动汽车的发展历程及核心科技，对智能电动汽车的信息感知技术进行了重点的研究，对其发展过程中出现的人性、安全等方面的问题进行了探讨。总而言之，智能电动汽车的出现将会对人类的时空观念造成极大的影响，也会在交通运输发展史上写下浓厚的一笔。

智能电动汽车；信息感知；技术研究

引言

随着社会的进步和人们生活水平的不断提高，汽车历经百年的发展之后，终于走进了千家万户，其对人类的时空观念、生活品质等方面有着非常大的影响。近年随着智能化、现代化技术的不断发展，汽车的研制向智能化发展已经成为历史发展的必然趋势。当前智能电动汽车采用先进的传感技术，即感知技术，对汽车的车速、位置等信息进行获取，并提供数据融合的技术实现对信息的分析，最终使得汽车具备智能操作，无人驾驶的能力，而且可以实现对汽车的行驶工况进行分析，是一类特殊的智能机器人[1]。

当前智能汽车对城市的交通运输状态进行着改变，而且随着互联网、智能化技术的不断发展，城市中出现的严重的交通拥挤的情况必然会有所改善，而汽车的交通事故率也将得到大大的降低，在一定程度上对人类的工作效率和车辆利用率有了提升。

最近，我国宣布了将在2025年左右禁止销售内燃机汽车的政策，因此，电动汽车迎来了其发展的黄金时机。乘政策的东风，我国的电动汽车必定得到迅速的发展。随着电动汽车逐步走向智能化和信息化，也将改变未来人们的出行方式，与此同时还会对汽车行业的发展格局造成一定的影响，人们的时空概念也会因此得到大大的改变。目前，就智能电动汽车的发展来看，其已经成为下一个万亿级的蓝海市场。

1 汽车感知关键技术

1.1 传感技术

只有对汽车自身的状态参数和车辆周围的环境之间有着非常清楚的掌控，才能真正的实现无人驾驶的目标。通过汽车的传感技术，来对图像及视频进行真实有效的获取，这是智能无人驾驶汽车的运转基础，但在进行原始数据的采集时，只能过度的依赖传感器，对传感器进行合理的选取以及其进行数据采集时的稳定性、及时性，对之后的智能决策有着非常重要的作用。目前为了实现汽车的智能化，运用较广泛的主要包括以下几类传感器[2]。

1.2 雷达系统

雷达系统是汽车行业的“老朋友”，其在阴天下雨等极为恶劣的环境下也能完成对距离、速度等参数的测量，深受人们的热捧，是一类运用最为广泛的传感器。毫米波雷达是对周围环境进行感知的重要手段之一，其主要被运用于对车道边缘、车辆行人、障碍物等汽车周边信息的获取。汽车工程师将毫米波雷达与计算机视觉进行搭配，解决了长期以来困扰人们的机器视觉的影响，即使是在极其恶劣的情况下，也不会对人们使用雷达造成困扰。这样的搭配为智能车辆进行信息的感知和采集，决策系统的决策提供了非常准确的环境信息。当前，毫米波雷达系统是受外界环境干扰最小的一种雷达系统，在智能汽车中，工程师选择了76~77Hz的毫米波。但毫米波雷达系统并不是完美的，其最大的缺点就是无法准确的对转弯和变道进行区分[3]。

而激光雷达技术相对于传统的雷达，有着更高的测量精度，对于时间和空间的掌控更为真实，成为了雷达产业中最重要的主动遥感工具之一。其工作原理是：雷达系统通过发射多数的激光涉嫌，对目标进行信息的探测，其系统配备完整的信息的收发系统，通过建立三维点云图的方式，对汽车周围的信息进行获取和感知。激光雷达可以称作是智能汽车的眼睛，它可以根据激光雷达组成的三维建模数据量和范围进行区分，主要有三类：首先是单线局部激光雷达，发射器之发射出一个激光点，只能对一定区域内的障碍物进行获取。其次是多线局部激光雷达，它有着更高的扫描密度，可以对汽车周围的信息进行更为丰富的展示，但它仍然是不完美的，扫描的区域具有十分强的固定性，因此要在汽车上安装多部此类的雷达，才能真正实现汽车周围360°无死角的障碍物扫描和信息获取。最后是多线全视场巧光雷达，此类雷达可以实现对路况信息进行全方位的扫描，与之前两种单一的扫描方式不同，这类雷达的数据量更为丰富，但对数据的处理器的要求也随之增高。

1.3 机器视觉

随着集成电路的大规模运用，机器视觉技术可以真正的实现对智能汽车道路及周围信息的多层次处理。就当前的智能车辆来说，大多采用的是三维多角度立体视觉技术，通过CCD等摄像机的安装，对物体实现多重的感知，进而实现对环境的深度感知与检测。德国学者Dickmanns研究的EMS-Vision就是一种对多角度进行模拟的环境感知技术，这种技术替代了人眼，甚至超越了人眼的敏感度。但这种技术仍然是存在着弊端，在风雪等恶劣的天气条件下，这种技术的性能便会大幅度下降，需要雷达装置进行配合才能发挥其正常的作用。

1.4 数字地图及GPS

当前的GPS技术可以将单点的定位精度达到10m，而新近研发的载波相位分差技术可以对其进行明显的改善，有效提高GPS的定位进度。这种技术以蜂窝式基站和流动站提供的数据为基准，利用其提供的三维定位，呈现出数字地图，这样的数字地图可以对道路的全部信息进行获取，对道路上的信息进行提前的预知[4]。除此之外，数字地图的高精度对于道路的预知、降低交通事故的发生率，提升智能汽车的定位，对其路线规划等方面都起着非常重要的作用。而且智能汽车在采用这样的技术时，可以将系统的制作成本降到最低。高精度的全球定位系统可以对车辆自身创造出的3D环境地图，对行驶中的汽车参数等问题进行确定。

2 数据算法

2.1 融合算法

当前，智能汽车在进行核心数据的处理时往往会采用数据融合技术，这种技术的采用会对智能汽车的无人驾驶中的动态规划和决策行为产生着很大的影响，如若智能汽车只采用一种机器视觉、GPS传感器等技术所采集的数据，实际上是无法对真实的情况进行展示，这样采集的数据是不全面的。所以在进行核心数据的处理时，往往会对多个数据进行对比，将出现的错误信息排出。

智能汽车大多所采用多传感器进行数据的采集，这样得到的数据更加的抽象和复杂，相关的工程师按照其抽象程度对其融合过程进行了分类：数据层、特征层、决策层。数据层就是将各个传感器之间采集的不同数据进行融合，再将其特征从中间去除，再次进行融合后做出判断。而特征层的融合则是指，通过对数据的融合后，提取出来不相同的特征再进行融合，从而进行决断。决策层判断则是最终对每个数据的特征进行提取，根据这些特征进行最终的判断[5]。

2.2 视觉算法

计算机视觉技术是汽车走向智能化的基础，是“智能机器人”发展的关键技术。这类技术需要获取大量的图像信息，因此对于技术的实时性和稳定性有着稳定的要求。只有这样才能通过对视频图像的检测，得到有效的环境信息。除此之外，在风雪等恶劣的天气环境下以及道路恶劣的情况下，这种技术需要其他感知传感技术的融合才能进行感知，视觉技术对其他感知器获取的数据进行数据提取，选取有用的信息传送给控制平台。视觉算法可以通过对汽车周围环境的信息的探测，对汽车对障碍物的有效规避有着非常重要的作用。

2.3 控制算法

智能汽车在进行智能驾驶的过程中，采用了一种非常高端的非线性的数学模型对其进行控制。在这个系统中对于纵向和决策的高精度控制成为智能汽车在进行无人驾驶过程中的关键之处，智能汽车上采用优质的控制决策算法，可以对汽车进行自主导航、自主驾驶提供巨大的帮助，汽车可以基于此进行自主安全驾驶的终极目标。智能汽车可以实现规定路线和速度的行驶以及保持适当车距等基础的“人类”驾驶功能[6]。控制算法的精确度是对汽车智能形式和驾驶员驾驶压力最重要的保障，但就当前的控制算法而言还存在着很多的不足，例如：再风雪等恶劣的天气条件下，汽车的控制算法趋于一种不稳定的状态，参数之间的交流互动不足，轮胎与控制能力不足等问题。

2.4 通信技术

当前，智能汽车所采用的信息感知技术是现代化发展与传统汽车工业技术相结合的产物。在这个现代化的发展过程中，新型的无线电技术开始被运用于智能汽车的研发中，新型无线电通信技术是建立信息化交通系统的核心技术，其对交通安全也是一种很好的保障。汽车在进行信息的交换时，信息的安全性成为影响网络发展的重要因素，这对于汽车网络系统的安全性有着很大的危害。信息的泄露会造成重大的损失，因此，新型的无线电通信技术是路面交通安全的重要基础，车连车，车连路，车连网使整个交通系统都处在一个平台上，大大降低了交通事故的概率。除此之外，车连网网络中还存在着很多有关交通、驾驶员的信息，这些网络节点为了保障信息的安全都在时刻进行运动，因此对其信息的加密等方面都要进行调整。随着现代信息技术的发展，今后将会出现更多的通信技术被运用到智能汽车中，但由于其节点众多，容易造成网络堵塞，因此，在进行智能汽车的无线电通信技术的设计师，要对多通道的移动系统进行研究，对其信息的加密和身份验证进行再三确认。总之，要不断加强对于智能汽车的通信技术研究。

3 总结

智能汽车将在未来的一段时间内逐步的对传统的汽车进行取代，这对人们的时空观念和生活方式将会造成极大的影响，但就当前智能汽车的研发来说，还有相当长的一段路要走。本文就智能电动汽车的信息感知技术研究进行主要的阐述，对其中存在的问题进行了揭露，希望能够对今后我国的智能汽车的研发提供帮助。

[1] 证券.“智能电动汽车全状态参数估计、复杂环境感知与多源信息融合”课题取得阶段性进展[J].军民两用技术与产品,2017 (11):21.

[2] 杨洪明,李明,文福拴,邓友均,邱靖,赵俊华.利用实时交通信息感知的电动汽车路径和充电导航策略[J].电力系统自动化,2017, 41 (11):106-113.

[3] 蒋玮,王晓东,杨永标,王金明,徐清扬,周赣.电动汽车电池组智能管理及其无线传感器网络路由协议[J].电力系统自动化,2015,39(18): 62-68.

[4] 薛飞,雷宪章,张学深,刘红超.基于射频识别和上下文感知的电动汽车充换电站自动化管理[J].电力系统自动化,2013,37(08):41-45.

[5] 田世明,栾文鹏,张东霞,梁才浩,孙耀杰.能源互联网技术形态与关键技术[J].中国电机工程学报,2015,35(14):3482-3494.

[6] 张艳辉,徐坤,郑春花,冯伟,徐国卿.智能电动汽车信息感知技术研究进展[J].仪器仪表学报,2017,38(04):794-805.

A brief analysis of information perception technology about intelligent electric vehicle

Liang Sicheng

( Chongqing vehicle test reseaarch institute co., LTD, Chongqing 401122 )

In this paper,based on the development history and core technology of intelligent electric vehicle,make a study about information perception technology on it,and the problems about humanity and safety in the development process are discussed.The emergence of intelligent electric vehicles will have a great impact on human time and space concepts, and will also write a strong stroke in the history of transportation development.

smart electric vehicles; Information perception; Technical research

A

1671-7988(2018)18-51-03

U469

A

1671-7988(2018)18-51-03

CLC NO.: U469

梁思成，就职于重庆车辆检测研究院有限公司。

10.16638/j.cnki.1671-7988.2018.18.019