智能网联汽车技术与标准分析研究

韩博砚

摘 要：社会经济技术的发展推动了经济的进步，而经济的进步提供了产学研的快速的发展，科学技术也以前所未有的速度进行着变革，智能这一词也开始出现在人们生活中，而与汽车相关的科技无非就是智能网联汽车技术的应用，这也是未来汽车的发展趋势，因此由智能网联汽车所带动的产业变革也是最具想象空间的。本文简单的分析了当下汽车智能化技术及其发展的四个阶段和相关标准的制定。希望能为智能网联汽车技术发展提供一定的参考意见。

关键词：智能网联汽车（ICV） 驾驶辅助 人机共驾 无人驾驶

Analysis and Research on Intelligent Connected Vehicle Technology and Standard

Han Boyan

Abstract：The development of social-economic technology has promoted economic progress， and economic progress has promoted rapid development of industry， academia， and research. Science and technology are also undergoing changes at an unprecedented speed. The word intelligence has begun to appear in peoples lives. Automobile-related technology is nothing more than the application of intelligent connected vehicle technology， which is also the development trend of future automobiles， so the industrial transformation driven by intelligent connected vehicles is also the most imaginative. This article briefly analyzes the current four stages of automotive intelligent technology and its development and the formulation of related standards expecting to provide certain reference opinions for the development of intelligent networked automobile technology.

Key words：Intelligent Connected Vehicle （ICV）， driving assistance， man-machine co-driving， unmanned driving

1 引言

智能網联汽车主要是针对感官单元技术的基础应用，通过和控制器、操作器、以及现代通信工具的结合，以实现车辆能够对环境有采集功能、控制自主化、智能选择化等各种复合型功能。搭建一个有效、便捷的信息传输渠道是当下智能网联汽车的主要途径，这样可以保证安全驾驶的过程中，最大限度的降低车辆拥堵及车辆事故的发生。当下复杂的交通场景对智能网联技术提出了新的要求。对它的技术进行研究以及制定标准是很有必要的。

2 汽车智能化与网联化概述

2.1 环境感知技术

环境感知技术其实就是让汽车有“眼”即让汽车可以看见东西感知到周围物体，这就离不开在汽车上装备的摄像机、激光雷达、毫米波雷达、超声波等设备，通过与这些车载传感器来感知周围的环境，提炼路况信息、发现障碍物等。当然光能看到东西是远远不够的，人之所以能开车，不仅仅是因为人通过眼睛看到了周围的物体，关键在于人能看懂。车辆在实际运行过程中的交通状况远比想象的要复杂，如果车辆通过车载传感器只能看到路况及路障等信息是远不能满足要求的，车辆必须要通过车载感知设备来看懂路况，分辨不同物体的属性和运动状态等。这就对汽车和车载环境感知器件提出了更智能化的要求，而也正是我们在人工智能技术领域的突破性进展，使得汽车在环境感知技术方面的智能化有了可能。汽车利用深度学习的方式通过对复杂交通现实道路场景的不断学习，具备了对车辆、路人、非机动车等各种道路事物的判断能力。实现了从能看见到能看懂这个质变。当下随着各种车载传感器的量产和技术迭代，成本的不断降低，车载环境感知器件正越来越快速的布局到汽车上，成为标配。并且随着道路的感知智能化，车联网的不断发展，北斗高精度定位和高精度地图应用的加持，汽车的感知能力和范围将会不断增强。

2.2 新一代移动通讯车联网技术

车辆通过自身感知器件来感知周围驾驶环境和人类驾驶员一样总会受到一些局限，随着移动通讯技术的发展，车辆利用通讯网络实现车内、车与路、车与车、车与人、车与服务平台的全方位连接和数据交互，从而为车辆感知到更加全面的道路驾驶信息，提高行车智能，同时也能够将自身车辆信息与其它道路交通要素进行分享，形成了一个综合性的信息服务场景，实现了汽车、电子、信息通信、道路交通运输的深度融合。目前我们已经在车联网生态中着重构建以自动驾驶及辅助驾驶、车载电子产品关键技术、无线通信关键技术、面向车联网产业应用的LTE-V2X和5G-V2X等关键技术的研发和标准制定，逐步建设跨行业、跨领域、适应产业发展需求的车联网产业标准体系。目前全国各地乃至世界各地也都在创建不同层级的车联网应用示范区，推动车联网及智慧交通的落地，加快推动现有信号灯、交通标识等道路基础设施的信息化接口改造等工作。

2.3 大数据及云计算技术

目前我们建立了不同场景的大数据集，有了大数据的支撑为人工智能做了很大助力，也使得汽车在图像识别和人机交互等各方面更智慧。大数据是对无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是通过新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。通过车辆感知器件感知到的大量数据和道路等交通设施采集到的各种信息就是一个大数据，这些数据看似杂乱而信息量又十分巨大，但通过让机器对于这些数据的不断学习和深度挖掘使得机器有了直觉和智能，使得汽车的自动驾驶能力不断提升。随着车载数据量的不断增加，车辆需要处理和计算的数据量也很大，需要的算法等支撑就更多，光靠车载自身硬件已经很难满足应用要求，这就需要远端更强大的设备来支撑，这时云计算技术就能很好解决这样的问题。智能网联在高效的云计算助力下，实现了数据存储的规模化，存储数据更安全，有力保障了网联化汽车的驾驶安全。

3 智能网联汽车发展的4个阶段

当下智能网联汽车的发展大致可分为四个阶段，即L1—L2级别的自动驾驶辅助模式以及互联网驾驶辅助模式，这一级别是目前应用较为广泛且相对安全系数较好的驾驶辅助模式。然后是L3级别即人机共同驾驶车载模式，最后是高级别的智能驾驶模式L4-L5级别，L4实现了机器驾驶为主的有条件高级别自动驾驶，L5为完全的无人驾驶模式。目前虽然说L3和L4级别在技术方面已经有了很大突破，但是因为涉及到机器为主的驾驶在伦理道德等方便还有不同的看法，所以进行大规模的应用还在不断尝试。总的来说目前全球范围内实行的智能驾驶模式是L1-L2级别人主控制车辆其他车载系统辅助，研究人员也在对人机共驾的模式进行研究突破。

3.1 自动驾驶辅助

当下我们把自己控制车辆行驶速度、行车道路并配合车载系统的感官单元完成行驶的方式叫做自主式先进驾驶辅助系统（advanced driver assistance systems，ADAS）因为这种技术难点的突破现已经实现量产并投放到当下汽车市场中，大致可分为预警类和控制类。常见预警类系统包括车辆前方碰撞预警、车道偏离预警、盲区预警、疲劳驾驶预警、360°全景环视辅助、实时胎压监测等。常见控制类有车道保持、自主泊车、自动紧急刹车、自适应巡航等。

3.2 网联式驾驶辅助

网联式驾驶辅助通过对周围来往车辆起到判定作用，从而改变驾驶中的驾驶员的操作并通过通信技术来完成网联式的驾驶。这项技术主要通过通信网络信息技术来实现连接车辆、马路、路人之间的联系，使每个个人都成为数据接受和发出者，从而形成智能的信息网络，并对这些信息做到有效的处理运算，以实现准确的数学技术来规避行车安全问题。

3.3 人机共驾

人机共驾是一个高度分享驾车权限给驾驶辅助系统的过程，通过驾驶人员的授权智能系统获取驾车操作权，以人机互动的方式完成车辆的驾驶任务。与现用驾驶辅助相比，共驾模式则更为强调人与汽车共同承担驾驶职能，对行车承担驾驶功能，也相互制约彼此的驾驶，简言之就是一车多人控制的模式，这对智能汽车提出了很高的技术要求，要能根据实时路况具有很高的自助判断能力，并根据判断结果与驾驶人员达成行车一致，实现减轻驾驶人员操作负荷或特定条件下完全替代驾驶人去驾驶。

3.4 高度自动驾驶和无人驾驶

自动驾驶最终模式是驾驶员完全脱离驾驶，由车辆智能系统完成驾驶过程。这时的自动驾驶技术阶段已达到L4级，一般情况下在驾驶人员无法处理驾驶功能时智能系统可以通过获取驾驶人员授权来获得驾驶权，如驾驶人员无回应时，在保证行车安全的前提下，车辆会停驻的保守方式。更高级别的自动驾驶则是完全脱离人类驾驶，车辆完全无需获取驾驶人员授权，智能驾驶系统能完全自主的处理行车，并做到安全完成交通行为。当下有些公司跳过前面几个阶段，直接进行高度自动驾驶的尝试，当然除了技术本身的问题外，更多的是伦理道德仍是难点，如行车安全中保证乘客安全为重，还是保证伤害基数为重，这都是未来高度自动驾驶需要突破的瓶颈。

4 智能网联汽车标准体系构建原则

当下智能网联汽车许多技术仍处在探索阶段，许多技术仍处于开发阶段，虽然某些公司某些技术在某场景下已经有了很大的进展和令兴奋的突破。但这期间相应的准则也应在这一过程中不断完善以及制定。为了更好的适应未来可持续的发展，智能网联汽车应遵循智能化、持续化、多元化、模式化的原则。在实际智能网联汽车标准体系构建过程中，应综合考虑网联化、智能化两个方面主要因素，依据汽车网联化效能，训练智能化对道路交通设施、交通参与者、基础设施等外部节点实际价值进行分析。如汽车加装信息接收设备以及处理技术，车辆通过对外部信息的分析处理，协调自身情况为更为安全的行驶方案。其次要把可持续发展观的理念始终贯穿在智能网联汽车的发展中，为保证后续智能交通提供支撑。目前在智能互联中要求行业应该拥有一个更开放更多元的特点，以获得更广阔的发展空间。同时模式化也要求起到一个统一标准，制定行业相关准则，在践行多样发展的同时还能做到基础的统一，以保证溯源及修订时有相对应的条款进行约束，现在智能化的汽车标准仍然是一个探索、挑战、机遇并存时期，其中“安全”二字是不变的和关注的核心主题，紧贴安全标准构建才能适应长期的发展要求，高效便捷的智能网联汽车才会有更长远的发展。

5 结语

当下，智能网联技術的应用是在突飞猛进中，L2级别的自动驾驶辅助系统的普及已经很好的为智能网联汽车发展做了基础支撑，大大的提高了行车安全。未来技术升级必将建立在更智能维度上，这也增加了智能化的应用训练模式的多样性以及高难度性。智能任然是一个新课题，结合当下的优势，运用更多维度算法实现高效安全行车。长远来看，标准化的建设及制定对于汽车革命提供了最基础的理论政策支持，最终实现智能交通的愿景。

参考文献：

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