计算机技术在智能汽车设计中的应用研究

邢俊秀 王永安

山西应用科技学院动力与电气工程学院，山西 太原 030000

5G 技术的快速推广和应用，为我国智能汽车的发展提供了通信与技术保障。在科技发展进步的背景下，国家也十分关注智能汽车领域的发展，2018 年工业和信息化部发布了《车联网（智能网联汽车）产业发展行动计划》，通过推动技术创新、加强标准规范建设、健全政策法规以及促进产业协同等措施，加快智能网联汽车产业的发展。通过应用计算机技术，智能汽车能够具备感知、分析和决策能力，实现更安全、智能、高效的驾驶模式[1]。同时，计算机技术也为汽车带来了诸多创新和改进，如无人驾驶、智能辅助驾驶系统、车联网等，极大地提升了驾驶体验，改善了道路交通的效率和安全性[2]。因此，需要加强对计算机技术的深入研究，进而更好地为智能汽车的发展提供关键技术，进一步提升行车安全性、交通效率和驾驶体验。

1 智能汽车的概述

智能汽车是指具备自主感知、智能决策和自动控制等功能的汽车，是将计算机技术与汽车工程相结合的产物，利用先进的计算机技术、传感器技术和通信技术，实现自动驾驶、人机交互、车联网、大数据分析等功能[3]。在信息技术的支持下，智能汽车具备了先进的传感系统、决策系统和执行系统，同时运用信息通信、互联网、大数据、云计算和人工智能等新技术，使智能汽车不仅能够实现部分或完全的自动驾驶功能，还能逐步向智能移动空间转变。例如，智能车辆利用环境感知技术，通过传感器和相应算法来感知周围环境，包括障碍物、道路状况、行人等，并将这些信息转化为车辆系统能够理解的数据，通过规划决策系统，智能车辆能够根据环境情况和预设目标，制定最优的行驶路径和动作，包括变道、超车、停车等操作。

2 计算机技术在智能汽车设计中的应用

2.1 汽车智能控制系统

在智能汽车设计中，汽车智能控制系统发挥着智能规划以及智能调节的关键作用，当前汽车智能控制系统主要涉及数字信息库的搭建、数字图像的采集、智能决策以及控制单元等内容。一方面，智能汽车通过各种传感器获取路况、车辆状态、驾驶员行为等数据，并借助计算机技术对这些数据进行采集、融合和处理。这些数据包括图像、声音、位置、速度等信息，计算机通过算法对这些数据进行分析和处理，提取有用的特征。另一方面，汽车智能控制系统能够实现智能决策和控制的功能，通过对采集到的数据进行识别、分析和评估，对汽车的行驶状态、环境条件以及相关的安全信息进行综合判断，进而做出智能化的决策。例如，当检测到危险情况时，智能控制系统能够自动触发紧急刹车或避让操作，提高汽车的安全性[4]。

2.2 汽车智能防撞系统

汽车智能防撞系统通过使用传感器、摄像头、雷达等技术，实时监测车辆周围的环境，并利用算法进行数据处理和分析，提高车辆行驶过程中的安全性，减少碰撞事故的发生，以提供保护驾驶员和车辆的功能。利用传感器和摄像头等设备，智能防撞系统能够获取车辆周围的信息，包括其他车辆、行人、障碍物等，通过计算机技术对这些数据进行处理和分析，识别不同的物体并判断其与车辆的距离、速度等参数。基于环境感知的结果，智能防撞系统通过算法进行碰撞预警，当系统检测到可能发生碰撞的情况，如前方车辆急减速或车距过近，系统会通过声音、视觉或振动等方式提醒驾驶员及时采取避让或刹车等措施。

2.3 汽车无人驾驶系统

汽车无人驾驶系统是一种基于先进的计算机视觉、感知、决策与控制技术，可实现汽车在没有人类驾驶员的情况下自主地感知环境、做出决策并执行操作的系统，将人工智能、机器学习、传感器技术等多种技术相结合，实现了汽车的自主导航和驾驶功能，更好地提升智能汽车的安全性、舒适性和效率性，减少人为错误导致的事故风险，提供更好的驾乘体验和交通流量优化。

首先，汽车无人驾驶系统通过激光雷达、毫米波雷达、摄像头等传感器收集周围环境的信息，传感器包括激光雷达、摄像头、雷达、超声波传感器等，感知车辆周围的环境，获取道路、障碍物、行人、交通信号等信息。

其次，汽车无人驾驶系统利用计算机视觉和深度学习等技术，对传感器获取到的数据进行处理和分析，实现对障碍物、交通信号等道路状况信息的感知和理解，识别和跟踪环境中的各种对象，建立场景模型。通过实时分析和判断感知到的环境信息，确定车辆的行驶策略，根据交通规则和道路状况，自主地选择合适的路径和速度，并做出相应的决策，如超车、变道、减速或停车等。

最后，汽车无人驾驶系统中的控制系统负责将感知与决策模块生成的驾驶命令转化为车辆的实际控制动作，通过与车辆的传统控制系统进行集成，实现自主操纵车辆，并根据感知和决策结果对车辆的行为进行调整，确保车辆按照预定的路径和行为进行安全驾驶[5]。此外，汽车无人驾驶系统需要具备良好的网络通信能力，以便与其他车辆、交通基础设施和云端服务器进行实时的数据交换与信息共享，提升整个系统的效率和安全性。

2.4 汽车胎压监测系统

汽车胎压胎监测系统通常由传感器、信号处理单元和显示单元组成，传感器负责检测轮胎的胎压，并将数据传输到信号处理单元；信号处理单元负责处理数据，并根据预设的胎压范围确定胎压是否正常；一旦发现异常，信号处理单元会发送信号给显示单元，通过仪表盘显示器显示警报或发出声音提醒驾驶员。胎压监测系统中传感器的数据采集、信号处理和胎压判断，都需要由计算机进行高效的算法计算和实时决策来完成。通过汽车胎压监测系统，驾驶员能够提前了解轮胎的工作状态，避免由于胎压异常引起的事故风险。同时，维持适当的胎压也有助于减少燃油消耗，延长轮胎寿命，提高汽车燃油的经济性和可靠性，为智能汽车的发展增添了安全性和便利性。

2.5 汽车智能导航系统

汽车智能导航系统结合了定位技术、地图数据和智能算法，为驾驶员提供准确的导航信息和路线规划。首先，汽车智能导航系统通过全球卫星导航系统获取车辆当前位置信息，实现精确定位，通过接收卫星信号和使用相关传感器，准确了解车辆的行驶轨迹和位置。其次，系统利用地图数据进行路线规划和导航，地图数据包括道路网络、交通标识、路况信息等，这些信息由地理信息系统和其他数据提供商提供。基于这些数据分析并选择最佳的驾驶路线，提供语音提示和图形显示，帮助驾驶员正确导航。最后，智能导航系统根据驾驶员的偏好和实时交通情况，动态调整路线规划，通过连接互联网和移动通信网络，实时获取交通信息，包括拥堵情况、事故报告等，以便提供准确、实时的导航建议。例如，在遇到交通拥堵时，智能导航系统可以提供绕行建议，帮助驾驶员快速选择最佳路线[6]。

3 计算机技术在智能汽车设计中的应用案例

本文以特斯拉智能汽车计算机技术的应用为案例进行分析。计算机技术在特斯拉智能汽车设计中的应用主要集中在自动驾驶、车载信息娱乐系统及能源管理等3 个关键领域。

首先，在自动驾驶领域中，特斯拉智能汽车配备了强大的计算机系统，采用了“特斯拉愿景”（Tesla Vision）视觉处理、自动辅助驾驶（autopilot）等计算机技术，实现了高级驾驶辅助功能（advanced driver assistance system，ADAS）和自动驾驶功能。特斯拉智能汽车的自动驾驶系统配备了多个传感器，如雷达、摄像头和超声波传感器，并基于先进的感知技术、图像处理和机器学习算法，实现了自动加速、制动、转向和车道保持等功能，保证车辆在道路上的安全性驾驶。

其次，特斯拉智能汽车的车载信息娱乐系统采用了先进的计算机技术，提供了丰富的娱乐、导航和通信功能。例如，特斯拉公司自主开发的“特斯拉开放平台”，该平台搭载了智能操作系统，集成了触控显示屏，驾驶员和乘客可通过触摸屏幕、语音识别等方式与系统进行互动。车载信息娱乐系统能够实现导航指引、音频和视频娱乐、车辆数据显示、手机蓝牙连接等多种功能。例如，驾驶员可使用语音命令来指定导航目的地、选择音乐或者接听电话，提高了驾驶的操作安全性和便利性。除此之外，在能源管理中，特斯拉智能汽车借助计算机技术构建了电池管理系统，进而更好地实现对电池电压、电流等运行状态的实时检测，以优化车辆的能耗和能源使用效率。

4 计算机技术在智能汽车设计中的应用价值

4.1 提升智能汽车产品功能及性能

从目前计算机技术在智能汽车设计中的应用来看，人工智能、云计算等技术进一步完善了智能汽车产品功能及性能，如自动驾驶、自动泊车、智能导航、胎压监测、智能防撞等，为用户提供了便捷安全的汽车驾驶系统，更好地增强了用户的驾驶体验，进一步推动了智能汽车的发展。通过应用计算机技术，更好地实现了大量的数据的高效处理和分析，从中提取有价值的信息，借助机器学习和深度学习等算法，不断优化智能汽车的驾驶策略和性能。

4.2 促进智能汽车领域可持续发展

计算机技术在智能汽车设计中的应用有助于智能汽车领域的可持续发展。一方面，计算机技术提升了智能汽车的安全性能，通过使用传感器、摄像头和雷达等设备，实时监测车辆周围的环境，并及时发出警报或采取自动控制措施，从而避免碰撞事故和其他潜在的危险。另一方面，计算机技术有助于改善驾驶体验，为驾驶者提供更方便、舒适和智能化的驾驶体验。例如，通过智能导航系统、语音识别技术和人机交互界面，驾驶者能够实现轻松获取导航信息、控制车辆功能并与车辆进行交流的目的，使驾驶过程更加轻松愉快。

5 结语

综上所述，智能汽车是当今汽车工业的重要发展方向，计算机技术在智能汽车设计中的应用也是未来汽车智能化领域的重要发展趋势，其有助于提升汽车的智能化水平，通过利用人工智能算法和大数据分析，学习和理解驾驶员的行为习惯、偏好和需求，为驾驶员提供个性化的驾驶体验。除此之外，通过研究计算机技术在智能汽车设计中的应用，能够进一步提升智能汽车的性能和功能，优化驾驶体验，并提高整个交通系统的效率和安全性。