智能网联汽车核心技术之环境感知技术

摘要

进入二十一世纪后，国内的科技水平高速增长。与此同时，许多行业都获得了前所未有的发展空间。以智能网联汽车为例，该行业涉及多项相关技术，具体包括环境感知、人工智能以及区块链等技术。需要注意的是，环境感知技术是智能网联车的核心组成部分。究其原因，环境感知技术会对车辆的安全性和稳定性构成影响。简而言之，技术人员要以信息及车联网等技术为基础，提高智能网联汽车的应用性能，因此，详细分析环境感知技术的现状及特点，有助于推动智能网联汽车的发展。

关键词：

一、引言

在行驶过程中，环境感知技术对车辆至关重要。对于研发人员而言，提高感知技术水平能够提高智能网联车的安全性，而智能化技术的完善程度与车辆感知能力密切相关。根据相关资料显示，自动驾驶技术与车辆智能化技术诞生于20世纪50年代。经过不断努力，技术人员研发了多传感器系统，提升了感知技术的精准度。在此基础上，车联网技术应运而生，并逐渐成为推动社会进步的关键性技术。

二、背景由来

从实际情况来看，执行器、控制器以及车载传感器等装置均为智能网联车的重要组成部分。需要注意的是，智能网联车拥有多种功能，具体包括自动化控制、智能化决策以及环境感知等功能。在现代化信息技术的协助下，智能网联车的应用性能大幅度提升。除此之外，物联网技术也存在于智能网联车中。究其原因，智能汽车的数量越来越多，逐渐成为大众出行的主要代步工具。因此，汽车未来的发展趋势为网联化和智能化。换而言之，大众不断追求更高的生活品质，也越发看重代步工具的各种性能。

由于国内学者引入智能网联车的概念较晚，研究周期极短，导致研究成果不多。再加上该领域涉及技术范围极广，具体包括控制、通信、信息以及汽车等方面，进一步增加了研究难度。以车辆行驶状态为例，车联网应用、电磁兼容性、车载无线设备、车辆的稳定性与安全性、路径规划、车辆行驶决策、车辆状态评估以及环境感知能力均为技术人员必须攻克的难题。根据数据统计显示，以欧、美、日为首的发达国家不断追加智能网联车的研发投入，网联车的数量也持续上升。与此同时，中国XX结合自身情况，制定了一系列法律法规，对智能网联车实施资源倾斜。在XX的协助下，该行业涉及的相关技术取得突破性进展。

三、技术基本原理

在实践过程中，动态网络属于车载移动互联网、车际网以及车内网共同构成的。简而言之，技术人员要以数据与通信协议为基础，协助车辆完成信息传递。通过这种方式，智能网联车可以实现智能动态信息、车辆智能化控制以及智能交通管理控制等技术要求。需要注意的是，通信感知涉及范围较广，具体包括智能车信息感知以及其他相关技术。在此基础上，系统能够实现信息共享，进而提高车辆行驶的安全性。

四、国内外研究现状

研发单一传感器时，国外学者提供了许多相关资料。Dickmanns以摄像机为基础，对该领域展开研究。通过这种方式，有效提升了环境识别的精准度。在研究过程中，日本丰田公司以前方障碍物为切入点，选取机器视觉与毫米波雷达等技术手段展开探究。Benz在研究该领域时，认为轨道技术太过落后，无法满足自动驾驶状态的技术要求。因此，他采用视距感知技术，提高了感知精准度。随后，他以雷达为技术，研制出了自适应巡航系统。TRW公司的感知技术较为先进，能够探测到盲区障碍物，并广泛应用于公共汽车与货车。Mitsubishi以测距系统为基础，有效提高了车辆行驶的安全性。

根据相关资料显示，国内学者在研究该领域时，借鉴了国外学者的研究成果。以ACC巡航系统与碰撞预警系统为例，二者均借鉴了激光雷达以及毫米波雷等技术。简而言之，系统实现车道保持的核心技术为CCD摄像机，而环视倒车辅助系统的核心技术为全景相机。除此之外，系统还拥有控制功能。需要注意的是，金龙、宇通、东风日产以及长安等企业均采用上述技术，逐步提升车辆性能。不仅如此，高速车道预警系统的核心技术为视觉感知技术。从实际情况来看，国内的部分感知技术较为先进，但整体水平不高。以毫米波雷达探测为例，国内企业无法满足此类技术的研发要求。在此基础上，国内学者开始研究车用高性价比雷达。此外，国内企业也无法掌握机器视觉感知技术。为弥补缺陷，部分学者开始研究视觉算法性能，并取得了骄人的成绩。需要注意的是，信息融合强度关系到感知水平的高低。因此，融合雷达与视觉算法基础，有助于推动车辆智能化发展。

在研究过程中，很多学者认为行驶环境的感知技术至关重要，具体包括莱恩等人。他们认为车辆行驶状态、车辆自身位置、交通事故信息、整体交通环境、障碍物及行人、周围移动车辆以及不同距离的道路环境信息均为自动驾驶领域需要解决的问题。需要注意的是，增加传感器数量以及丰富感知手段，能够提高感知精准度，逐步实现车辆自动化驾驶。

随着现代化信息技术的发展，感知技术获得了突飞猛进的发展，具体包括交通环境感知、车辆状态评估以及驾驶员状态检测等技术。Perrollaz在研究过程中，选取概率方法为基础，对立体视觉进行研究；Scheunert在研究该领域时，融合了激光扫描器与立体视觉等方面的信息；Spinello在研究过程中，对传感器检测系统的融合方式进行更新。

社会经济的快速发展，使私家车的数量日渐增多。在此基础上，多传感器自动驾驶技术应运而生。Li在研究该领域时，以摄像头、雷达以及高精度电子地图等设备为基础，将其进行融合。通过这种方式，降低偏离车道的发生概率；Chen和Chu等人在研究过程中，选取驾驶员注意力以及疲劳度等指标，对多源信息融合展开探究，并取得了突破性进展。需要注意的是，SmartWay、IVHS、CVIS以及G-BOS等系统的发展，有效提升了多传感器信息融合技术的实用性。

上世纪90年代，车联网技术应运而生。国内外学者在研究该领域时，提供了很多宝贵的研究成果。简而言之，学界认为telematics车载信息服务是车联网技术的基础。以X的Onstar系统为例，其拥有远程事故援助、远程防盗以及道路导航等功能[24]；而日本的G-Book系统具备公路提醒、防盗追踪以及紧急救援等功能。经过不断发展，短程通信技术成为该领域的核心组成部分。

由于技术水平不高，系统的数据收集、分析、加工以及反馈周期较长，很容易造成事故。而专用短程通信技术的应用及推广，有效缩短了数据处理周期 [ 2 5 ]。在此基础上，车联网通信效率大幅度提升。在2012年，X学者以DSRC技术为基础，开始研究V2X系统。在研究人员的努力下，X率先实现了车路互联以及V2V等服务，交通事故的发生概率直线下降。

在短程通信的作用下，车辆的感知能力直线上升。与此同时，感知精准度也不断提高。简而言之，车联网系统的完善程度与汽车自身性能密切相关。因此，汽车性能的提高，离不开车联网系统的支持。需要注意的是，DSRC通信模块的应用范围较小。究其原因，该模块安装成本过高。除此之外，CSMA机制存在一定的局限性，可能造成网络拥堵以及数据丢失等现象。

从实际情况来看，4G技术的研发，有效促进了车联网的发展。以欧洲为例，CoCar项目涉及范围较广，具体包括LTE以及UMTS等技术。与此同时，其适用于V2I以及V2V等场景。经过反复研究，国外学者指出DSRC技术并不适用于所有V2V场景。究其原因，部分移动通信网络的反应速度更快。Dhilip在研究车联网时，选择4GLTE技术为基础，对网络性能的相关数据展开探究，具体包括功耗、时延性以及数据传输量等指标。需要注意的是，4GLTE技术也存在缺陷。简而言之，4GLTE技术能够扩充车联网的信息容量。在此基础上，其数据处理周期较短。不过，基站支持是该项技术发挥作用的必要条件。当基站数量不足时，联网效率直线下降。基于这一点，学界要结合车辆特点，尽快提供解决方案，帮助大众追求更高的生活质量。

为提高车联网的服务性能，XX组织学者对短程通信技术进行研究。以国家863车联网专题为例，参与各方是由长安汽车以及清华大学组成的。在研究过程中，他们认为感知车道线信息要由摄像头以及车载GPS构成。与此同时，部分学者指出DSRC技术能够提高感知精准度。通过这种方式，有效降低事故的发生概率。王建强（2015）在研究该领域时，选取人、车、路协同行车安全理论为基础，对感知技术展开探究。在他的努力下，不少国外学者加入研究项目，并取得了骄人的成绩。

五、结论

综上所述，技术人员要以传感装置为基础，逐步提高环境感知技术的精准度。简而言之，环境感知能力与车联网的完善程度密切相关，而车辆状态评估与车内网的技术水平呈正相关。在这种情况下，系统会采集驾驶员、车辆以及马路等主体的数据，并对其进行加工处理，进而形成有效信息。随后，系统也会完成各个主体的信息交互，提高全息感知的稳定性。另外，环境感知技术的发展会对自动驾驶构成积极影响。