智能網聯汽車交通安全應用分析

摘 要：本文主要闡明了智能網聯的汽車基本含義及其兩個基本的技術路線，并對智能網聯的汽車在交通安全方面具體應用做出細致且全面地研究，便于進一步推動智能網聯的汽車進步發展，為交通安全提供技術保障。

關鍵詞：智能網聯；汽車；交通安全；應用；

前言：

伴隨車載診斷、定位、無線通信等各項科學技術不斷進步，智能網聯的汽車這一概念得以快速形成并發展。借助互聯科學技術，能夠實現交通信息實時化采集及傳輸處理，智能化決策計算分析方法還可實現車載智能運用。在這一發展背景下，為進一步促進智能網聯的汽車在交通安全中運用發展，本文主要針對智能網聯的汽車在交通安全方面的應用進行綜述分析，望能夠為相關專家及學者對這一課題的深入研究提供有價值的參考或者依據。

1、簡述智能網聯的汽車

1.1 基本含義

智能網聯的汽車，主要指的是智能車、車聯網聯合，搭載著先進車載的傳感器、執行器、控制器等各項裝置，融合著現代的通信及網絡核心技術，實現車與后臺、路、車、人等智能化信息的交換共享新一代的汽車。智能網聯的汽車主體為車，配合著智能化交通環境來應用智能化。智能交通的環境基礎部分構成包括：車載顯示裝置、中心的服務器、交換裝置、路側通信裝置、車載主機、路側主機。中心的服務器、車載及路側主機實現互相通信。

1.2 技術路線

智能網聯的汽車具體技術路線包含著以傳感器為基礎車載式的技術路線、以車輛互動網聯式的技術路線，以下分別作出細致闡述：①以傳感器為基礎車載式的技術路線，主要是以先進的傳感技術、傳統汽車的制造業融合為基礎，以運營先進傳感器為核心，必然立體的攝像機及雷達，充分結合系統軟件、控制單元、驅動器等，構建駕駛輔助先進系統，確保汽車檢測及應對周圍環境狀況。這一技術路線的推動者代表包括福特、沃爾沃、寶馬、奔馳等汽車整車的企業，其技術發展路線相對成熟化。該種以傳感器為基礎的系統可給駕駛者們提供著不同程度輔助的系統功能。現階段，還不能夠提供更為完整、且具備成本的競爭力無人駕駛該種體驗，究其根本原因就在于需構建起車輛環境3600視圖，需配置許多傳感器的組合，整體造價頗高；②以車輛互動網聯式的技術路線。該種技術路線集中表現著互聯網式思維模式對于傳統汽車的駕駛模式轉變，代表性的推動者如蘋果、谷歌等這些互聯網的企業。該企業著重開發車載的信息系統，與汽車的廠商協同開發并推廣安全、娛樂、語音識別、導航等應用技術及系統程序。該種方法的有效運用，可實現短距離的無線通信，讓車輛能夠與道路的基礎設施、車輛之間等實現實時化通信，發揮著短程式無線通信部署，具備著較強可靠性、較低延遲性等優勢，對于交通安全當中的有效運用可起到重要作用。但是，該方法針對道路周邊基礎設施有著較高要求。而另外的一種方法則運用遠距離的無線通信核心、現行基礎設施等獲取較大通信的范圍。但是存在著寬帶不足及相應延遲等弊端，對安全領域應用有著制約作用、車載式的技術路線，實現V21V2V相互通信存在著一定難度系數，大規模的運用成本極高，城市環境全方位的掃描匱乏。智能網聯的汽車，其必將與網聯式、車載式等技術逐漸融化應用，實現優勢互補，自動化的程度及實際應用安全系數必將逐漸提升，廣泛應用于交通安全當中。

2、具體應用

智能網聯的汽車及交通環境當中基礎設施、人、車輛相互間，可實現實時化信息交互，車輛可實現智能化的控制及智能化的動態信息各項服務。交通安全方面屬于其最為基礎的運用，主要包含著闖紅燈、盲區來車、避撞及緊急制動等各項預警。

2.1 預警闖紅燈

車輛、信號裝置實現車路的互聯。車輛實時獲取周邊交通信號裝置配時、紅綠燈的剩余時間、相位等各項信息。每輛車均需編號路段，把路口信號裝置相位編號，構建鍵值對表把把相位與路段編號對應起來。車輛駛入到某路段之后，從所對應相位的即時裝置中獲取到紅綠燈的剩余時間，由實時的車速及車距路口距離等，來計算車輛行駛著路口實際所需時間。車輛行駛至路口需要時間少于紅燈的剩余時間，將發布車輛闖紅燈的預警。車輛行駛至路口需要時間若超出綠燈剩余的時間，將發布車輛闖紅燈的預警。

2.2 預警盲區來車

高端汽車，內部配備著高級駕駛的輔助系統，借助車載的傳感器實施檢測，以提供更多安全功能。因車自身檢測范圍小，致使獲取盲區交通信息上并無良好處理措施。在道路邊側設置檢測的傳感器，便能夠檢測到駕駛員的視野外盲區可存在來車情況。智能網聯的汽車可獲取路側的傳感器相關信息，進而發布盲區的來車預警。

2.3 預警避撞

智能網聯的汽車為高精度的定位，實際定位精度可達厘米級別。運用于避撞的預警當中，把車輛當成平面當中圓形的實體，面積超過車輛的俯視面積。計算期間，如果兩個車輛距離差異比兩圓形半徑總和小，便證明車輛之間距離過于近，報警即刻發布。

2.4 預警緊急制動

車輛在道路中行駛，與前方正常行駛車輛需維持一定距離，在前方遠車有剎車制動的動作出現，前車車轍的診斷系統模塊便會自動獲取到剎車的信息。主車在檢測出遠車剎車制動這一動作后，會給后方相距較近車輛做出前前車已經開始進行剎車減速初始的提示。而后，再借助主車的行使方向、加速度、位置等，遠車方向、加速度、位置、反應時間等，計算分析并判斷出遠車于主車可存在著碰撞的可能性。若有碰撞發生的可能性，便對主車實施不同的危險等級預警。本次運用適應在城市郊區環境下普通道路與高速公路比較容易出現制動追尾這一碰撞危險狀況預警處理。

3、結語

綜上所述，上述三種智能網聯的汽車在交通安全當中應用，可解決好實際的交通安全方面問題。伴隨5G技術、人工智能、大數據等各項技術研發及運用，為智能網聯的汽車未來發展提供更多空間。5G技術、人工智能、大數據等各項技術，必將是智能網聯的汽車今后三個主要發展。大數據層面，伴隨圖像識別科學技術及雷達科學技術日益成熟化發展，現有傳感器可達較高準確度及精準度。借助路側端及車載段所在傳感器，便可獲取到海量數據信息。人工智能層面，以大數據為基礎，能夠借助監督學習法來實現針對各種未知事件預測及分析處理。借助無監督式學習，實現通過計算機信息系統對人們駕駛行為的方式進行自主學習。通信技術層面，5G技術為智能網聯的汽車今后技術變革發展重要內容。信息傳遞穩定性及安全性會由于5G網絡變得更為強大。5G超高性能可帶來全新應用。從上述三種智能網聯的汽車今后發展三個核心趨勢當中，便可預知到互聯網相關企業將不斷融合至汽車業當中，必然對無人駕駛的實現提供前提條件。

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作者簡介：

金升（1995-），男，籍貫：陜西省西安市，民族：漢，職稱：無，學歷：學士，研究方向：交通運輸。