基于电子信息技术的智能汽车驾驶辅助系统设计与优化

吴光珩

摘 要：文章旨在研究和设计基于电子信息技术的智能汽车驾驶辅助系统，并通过优化提高其性能。首先，通过深入分析现有智能汽车技术，明确了驾驶辅助系统的必要性。随后，研究集中于电子信息技术在汽车领域的应用，探讨了传感器、通信技术和数据处理方法在系统中的关键作用。在系统设计方面，文章提出了一种综合利用先进传感器和实时数据处理的智能算法，以提高驾驶辅助系统的感知和决策能力。通过针对实际驾驶场景的仿真和实验验证，展示了系统在提高驾驶安全性、舒适性和效率方面的显著效果。

关键词：智能汽车 电子信息技术 驾驶辅助 优化策略

1 引言

随着城市化进程的不断加速，交通拥堵、事故频发等问题给人们的出行带来了极大的不便与风险[1]。在这一背景下，智能汽车驾驶辅助的研究与应用变得尤为重要。汽车不再仅仅是机械装置的组合，而是变成了一个集成了先进传感器、实时数据处理和智能算法的复杂系统。这种系统通过集成电子信息技术，能够实时感知车辆周围环境、监测交通状况，并为驾驶员提供准确的信息和智能化的辅助决策，从而提高驾驶的安全性、舒适性和效率。尽管智能汽车驾驶辅助系统在近年取得了显著的进展，但仍然存在一些研究与应用方面的不足。智能汽车需要实时响应变化的交通状况，因此对于驾驶辅助系统来说，实时性是一个至关重要的因素[2]。然而，一些系统可能面临数据处理和决策时的延迟，这对系统的性能和安全性产生负面影响。对此，本文通过引入并行计算架构，充分利用多核处理器和GPU等硬件资源，实现了对智能汽车驾驶辅助系统的数据处理速度的显著提升。通过同时处理多个任务，系统能够降低延迟，提高并发性，从而在实时场景中取得更为卓越的性能[3]。同时，通过采用快速响应算法设计，包括基于模型的预测和快速搜索算法等，系统在决策制定阶段实现了算法的高效优化[4]。这一创新不仅显著降低了系统响应时间，也提高了决策速度，为智能汽车驾驶辅助系统的高效运行和实时应对复杂驾驶场景提供了有力支持。

2 相关研究

2.1 系统组成和功能

智能汽车驾驶辅助系统作为现代汽车的关键组成部分，融合了先进的电子信息技术，旨在提高驾驶的安全性和舒适性。该系统主要由多个关键组件构成，包括传感器、通信模块、数据处理单元和决策控制系统。传感器网络负责实时感知车辆周围的环境，涵盖雷达、摄像头、超声波传感器等，以获取全面而精准的数据。通信模块负责车辆与车辆、车辆与基础设施之间的信息交流，支持车辆间通信和实时地图更新。数据处理单元利用并行计算架构，充分利用多核处理器和GPU等硬件资源，加速传感器数据的处理过程。决策控制系统则采用快速响应算法设计，包括基于模型的预测和快速搜索算法，以在实时场景中进行高效决策。通过协同工作，这些组件共同构成了一个高度智能化的系统，使驾驶员能够更全面地感知环境，实现实时的决策和操作，从而提升驾驶体验、降低事故风险。

2.2 现有问题与挑战

智能汽车驾驶辅助系统的快速发展面临一系列现有问题与挑战，其中最显著的是感知精度和实时性的提升[5]。复杂多变的驾驶环境使得传感器系统在面临恶劣天气、复杂交通场景或道路工程时表现不尽如人意，存在感知误差和漏报的问题。此外，系统在处理海量实时数据时常面临延迟，降低了决策的实时性。人机交互设计的不足也是一个挑战，部分系统的界面过于复杂，导致驾驶员难以理解和迅速响应系统的提示。解决这些问题将是未来智能汽车驾驶辅助系统研究的关键方向，需要综合运用先进的技术手段和系统优化策略[6]。

3 智能汽车驾驶辅助系统设计

3.1 并行计算架构的系统集成

并行计算是一种通过同时执行多个计算任务来提高计算效率的技术。在智能汽车驾驶辅助系统中，通过充分利用多核处理器和GPU等硬件资源，实现了并行计算。这意味着系统可以同时处理多个任务，显著提高了数据处理速度，降低了延迟，从而增强了系统的并发性和实时性。

利用多核处理器和GPU等硬件资源，系统可以同时执行多个计算任务，提高整体计算效率，具体步骤为：

（1）任务分解：将大型计算任务细化为更小、相对独立的子任务。确定每个子任务的适当粒度，即使其在并行环境中能够获得最佳性能。任务的粒度不宜过大，以避免负载不平衡；同时也不宜过小，以避免过多的并行开销。

（2）并行性评估：对任务之间的依赖关系进行全面评估，确定哪些子任务具有并行执行的潜力。通过深入了解任务之间的关联性，系统能够有效地利用硬件资源，确保并行计算的有效性。在并行性评估中采用并行效率E、并行度P以及响应时间来作为评估指标，分别具体定义为：

式中，S是加速比，P是并行度，f是串行部分的比例。是响应时间，是串行执行任务的时间。

（3）负载均衡：确保每个处理单元在执行任务时接收到的计算负载相对均衡。通过动态调整任务的分配，系统可以避免某些处理单元过度负载，从而避免性能瓶颈，提高系统的整体效率。利用加权平均负载不平衡度是用于衡量在并行计算中任务分配是否均匀的指标，加权平均负载不平衡度的具体定义为：

式中，是加权平均负载不平衡度，是第i个处理器上的负载，是所有处理器上负载的加权平均。

（4）并行计算实现：利用硬件资源如多核处理器和GPU，同时执行经过任务分解和负载均衡处理的多个子任务。

（5）结果整合：将各个并行执行的子任务的结果合并，形成最终的计算结果。

3.2 快速响应算法设计

在智能汽车驾驶辅助系统中，实时场景下的需求推动了快速响应算法的设计。系统首先需要以毫秒级的精度感知并处理各类传感器数据，包括视觉、雷达和激光雷达等，以迅速获得准确的周围环境信息。其次，系统必须在极短时间内制定决策，涵盖变道、减速、加速等操作，以应对突发状况和变化的交通条件。在此基础上，算法设计要紧凑而高效，最小化计算延迟，确保系统在实时环境中及时作出响应。执行动作的即时性也至关重要，确保车辆能够在决策后迅速采取行动。

3.2.1 实时感知与处理

在基于电子信息技术的智能汽车驾驶辅助系统中，采用轻量级目标检测算法YOLO以实现对交通参与者和障碍物的高效识别。在模型选择与训练阶段，通过车辆和行人等标注数据集进行训练，优化模型的损失函数，提高对特定目标的准确性。随后，将训练好的模型部署到嵌入式系统或专用硬件平台，通过实时视频流进行目标检测。性能优化阶段利用硬件加速如GPU，并优化模型超参数。最后，通过解释模型输出，提取目标的位置、类别和置信度，并将结果集成到整个驾驶辅助系统中，实现了高效而准确的实时目标检测。其中损失函数的具体定义为：

式中，S 是目标检测的网格数，B是每个网格预测的边界框数量，是用于平衡目标位置误差的权重，是指示函数，表示第i个网格的第j个边界框是否包含目标，，是目标边界框的中心坐标。

在实时点云处理中，利用激光雷达数据执行点云聚类，以有效提取环境中的静态和动态物体。点云聚类通过选用基于区域生长算法，将点云分组成具有相似特征的聚类。为了确保点云数据的实时处理，采用了滑动窗口技术。这种方法将连续的点云数据划分为多个时间窗口，每个窗口包含一段时间内的点云信息，并保持对最新数据的处理，以适应动态环境的变化。通过引入滑动窗口，系统能够在连续的时间片段内持续处理点云数据，以实现对动态环境的及时响应。此外，结合多传感器融合，包括激光雷达和其他传感器数据，实现了立体感知，从而提高了对环境的全面理解。最终，通过点云聚类和运动分析，能够有效地检测和跟踪环境中的动态障碍物，为智能车辆在复杂交通场景中的感知和决策提供了精准而实时的信息支持。这一综合处理流程在提高环境感知能力的同时，确保了实时性和动态性的有效处理。

其中，基于区域生长的点云聚类的伪代码如下：

for each point in point_cloud：

if point not visited：

region_grow（point）

def region_grow（seed_point）：

以种子点开始生长；

根据相似性条件将相邻点加入同一聚类；

标记已访问的点；

3.2.2 快速决策制定

在快速决策制定阶段，智能汽车利用实时路径规划和实时决策树，以应对不断变化的交通情况。

（1）实时路径规划

在实时路径规划中，系统借助A算法和车辆动力学模型，以生成即时可执行的路径。A算法是一种启发式搜索算法，旨在找到起点到目标的最短路径。其核心思想是维护一个优先级队列，通过估计从起点到目标的总成本来选择下一个探索的节点，具体定义为：

其中，是从起点到目标的估计总成本，是从起点到当前节点的实际成本，是从当前节点到目标的启发式估计成本。在路径规划的每一步中，A*算法选择具有最小总成本的节点进行探索。这一过程在搜索空间中迅速引导算法朝着最有希望的方向前进，从而高效地找到最短路径。

（2）最优决策

在实时决策制定阶段，智能汽车通过构建实时决策树，包括紧急制动、避让障碍、超车等决策节点，以便灵活应对不同驾驶场景。

构建实时决策树：每个节点代表一种可能的决策或行为，如紧急制动、避让障碍、超车等。节点的选择基于当前驾驶环境和车辆状态。决策树是一种层次结构，树的每个分支代表了在不同情境下可选的行为。根据不同层级的节点，系统可以逐步细化决策，使其更具体和适应性强。

决策树更新：决策树需要实时更新，以反映车辆周围环境的变化。这通过集成传感器数据，如雷达、摄像头等，实时获取关键信息，如前方障碍物、交叉路口状况等。根据实时感知的信息，决策树的节点可能需要动态调整，添加新的决策分支或调整现有分支，以确保系统能够适应不断变化的驾驶情境。

最优决策快速检索：快速搜索算法用于在决策树上找到最优决策。搜索空间包括各个节点及其可能的分支。为了评估每个决策路径，引入成本函数，考虑诸如时间、安全性、效率等因素。成本函数的具体定义为：

其中，是时间成本，表示安全成本，表示效率成本，，，是权重，用于平衡时间、安全性和效率，通过优化这个成本函数，系统可以找到在当前情境下最优的决策路径。通过构建实时决策树以快速搜索最优策略，使得智能汽车能够在复杂的驾驶环境中迅速、灵活地做出最佳决策，提高驾驶安全性和效率。

4 实验分析

4.1 实验环境模拟

在仿真环境的设计中，采用了高度真实的道路网络模型，包括城市道路、高速公路和交叉口等，以模拟多样化的驾驶场景，如城市拥堵、高速行驶以及道路施工等情境。此外，考虑了不同的天气条件，包括晴天、雨天和雪天等，以更全面地模拟驾驶环境。这种综合的仿真环境不仅使得驾驶辅助系统能够在各种情况下进行测试，同时也考虑了天气对传感器和车辆行驶的潜在影响，为系统性能的全面评估提供了有力支持。

4.2 实验结果分析

数据处理速度对智能汽车系统至关重要，它直接影响到系统在实时场景中的感知、决策和执行能力，对驾驶安全性和效率性产生深远影响，表1是原始系统与优化后系统的数据处理速度对比结果。

通过实验比较原始系统和优化后系统的性能表现，可以清晰看到优化后系统在数据处理速度和系统性能方面取得了显著的提升。原始系统的数据处理速度为每秒处理10帧，而在应用了优化方案后，数据处理速度达到每秒30帧，提升了3倍。这意味着系统能够更快速地获取、分析和响应感知数据，从而提高了对实时场景的适应能力。

通过并行计算和快速响应算法，系统的决策速度得到显著提升，使得智能汽车能够更迅速地做出安全、高效的驾驶决策，具体如表2。

5 结论

本研究基于电子信息技术，聚焦于智能汽车驾驶辅助系统的设计与优化。通过引入并行计算架构、快速响应算法设计以及实时数据处理等创新性解决方案，旨在提高系统性能、安全性和实时性。在系统的各个模块中，我们采用了先进的技术手段，如并行计算、实时点云处理等，以应对复杂交通场景。实验结果表明，在优化后的系统中，数据处理速度得到显著提升，从而带来更短的响应时间。决策速度得到显著提高，优化后系统在相同时间内能够做出更多决策，提高了在实时场景中的适应性。

参考文献：

[1]赵洪祥. 面向驾驶辅助系统的单目测距及测速算法研究[D].长春：吉林大学，2023.DOI：10.27162/d.cnki.gjlin.2022.002132.

[2]郭晖，陈聪. 智能汽车安全辅助驾驶系统研究与实现[C]//中国智慧城市经济专家委员会.2023年智慧城市建设论坛西安分论坛论文集，2023：2.DOI：10.26914/c.cnkihy.2023.031859.

[3]李淼.智能汽车辅助驾驶技术研究[J].汽车测试报告，2023（06）：46-48.

[4]孙雪霏.智能算力助推智能网联汽车加“数”奔跑[N]. 中国城市报，2023-02-13（A07）.DOI：10.28056/n.cnki.nccsb.2023.000639.

[5]王明慧. 基于视觉的智能汽车道路检测与预警算法的研究[D].北京：北京交通大学，2012.

[6]刘荣. 智能汽车交通拥堵辅助系统虚拟主客观评价技术研究[D].长春：吉林大学，2020.DOI：10.27162/d.cnki.gjlin.2020.004827.