智能車輛系統發展及其關鍵技術淺析

王承平

摘要：本文主要以智能車輛系統發展及其關鍵技術淺析為重點進行闡述，結合當下智能車輛系統組成實際情況為依據，首先分析智能車輛系統發展結構，包括膨脹警示與司機信息勸告體系、車輛配合駕駛體系、車輛自動化處理體系、自制體系和合作控制體系，其次從傳感器技術、測量信息處理技術、通訊技術幾個方面深入說明并探討智能車輛系統關鍵技術，進一步凸顯智能車輛系統發展現狀與關鍵技術，為智能車輛體系的發展提供動力支撐，旨在為相關研究提供參考資料。

關鍵詞：智能車輛;系統發展;關鍵技術;對應措施

0 ?引言

智能車輛系統為智能交通體系的重要組成部分，包含傳感器、信號加工、通訊以及計算機等技術，分辨車輛處于的具體環境以及狀態，同時結合各個傳感器獲取的數據進行有效判斷，司機得到勸告與報警消息，提醒司機關注危險的規避，減少事故出現幾率，確保車輛可以在安全的環境中運作。智能車輛系統的創設，能夠增強交通安全性以及增加道路使用效率，廣泛的存在于汽車、公交以及軍用等諸多領域之內，所以新時期下要格外關注智能車輛系統的發展，確保其關鍵技術的存在效用充分彰顯，具體如下。

1 ?智能車輛系統發展結構

針對智能車輛系統，主要涉及三個組成部分，首先是司機警示勸告或者預警信息系統，包括車輛碰撞;其次是車輛控制體系，包括輔助化駕駛體系以及緊急狀態下干預情況;最后是車輛全過程操作，稱之為車輛自動化，包括車輛在公路中的自動化駕駛。

1.1 膨脹警示與司機信息勸告體系

此種體系通過車輛中存有的多種類型傳感器，及時監督車輛附近的具體行駛環境，同時給予獲取的信息加以研究，在發生危及到車輛安全運作的情況，立即發布報警信息以及勸告信息，要求對應司機進行處理[1]。報警信息體系涉及到追尾碰撞、盲區、變道與離道等報警，還包含交叉道口、司機狀態監督和后碰撞等報警模塊，最終的目標便是檢驗危險，確保在第一時間內將車輛的危險提示給司機，降低車輛安全事故的產生幾率。

1.2 車輛配合駕駛體系

配合駕駛體系主要是在特定狀態下，給予車輛執行自動化管理的一種智能體系，在車輛內部的碰撞提示體系檢驗到碰撞隱患時，給司機發送報警信息以及勸告消息，若司機不能在第一時間內處理報警信息，碰撞規避體系會自動化對車輛加以控制，以制動、油門調整以及駕駛等操作，確保車輛恢復在安全環境中。

配合駕駛體系涉及到自適應查詢控制、車輛保持體系以及停車體系[2]。自適應查詢控制體系主要是配置在車輛中的一種毫米波雷達，將現有的車輛以及行駛在此車輛之前的車輛之間保持距離，同時按照某種車速進行行駛的一種車輛管理體系，其確保車輛足夠安全，控制車輛追尾事件的出現;車道維持體系通過視角傳感器以及安置在路面之下的相關磁釘，確保車輛一直圍繞車道線加以行駛，以免車輛由于和車道產生偏離造成交通事故;停車體系通過配置在車輛附近的近距離類型傳感器，尤其是超聲傳感器，檢驗車輛的附近環境，促使車輛在短小的空間之內安全停車。

1.3 車輛自動化處理體系

以減少車輛司機的勞累，以免較長一段時間內枯燥的進行車輛操作動作，創作多種類型的車輛自動化處理體系，替換人工層面的操作，比如可以在交通擁擠的場合中，車輛停留在運行以及停止兩種狀態過渡期間，相應司機不斷的進行相同動作，在此種模式之下，低速為主的自動化能夠替換司機具體操作，從事此種單一化與枯燥的操作要點。小間距的車列體系，通過車輛和車輛之間存有的通訊體系，實效性把前車輛目前的運行狀態和下一步將要進行的方案以及目的地等消息傳遞給后面的車輛，促使后面的車輛一直和前面的車輛保持一定車距，這樣車列的整個體系中相關車輛的間距可以控制在幾米或者幾十米之間，所以其可以較大程度上增強道路通行運作水平以及道路的利用效率[3]。借助GPS以及數字地圖等形成電子導航體系，控制好車輛處于隔離狀態或者封閉區域狀態下的運作問題，體現車輛處理體系的自動化與實效性。

1.4 自制體系和合作控制體系

以上類型的體系一方面可以和多種類型儀表以及智能體系形成的自治體系，還能夠和道路數據體系以及其他車輛形成合作控制體系以及協調控制體系，車-路體系通過安排路面標志以及路邊通信基礎設施，給車輛提供數據;車-車體系通過車間通信體系，把前車重點參數以及意圖信息傳遞給后方的車輛，控制車輛之間的距離，增強道路實際使用效率。

2 ?智能車輛系統關鍵技術

2.1 傳感器技術

其一，機器角度。在圖像加工技術的迅速進展之下，特別是多種類型特殊的集成電路產生，機器角度的技術在諸多領域內取得較好的應用。智能車輛體系在此期間獲取效益，對于安裝以及價格的視角上，圖像傳感器展現出固有的競爭力，作用在車道檢測、道路篩查與障礙物的排查上，存在的缺點便是測量精確度難以保障，通常來講在測量范圍的不斷增加之下，測量精確度呈現降低趨勢，能見度有所減少[5]，繼而測量范圍隨之縮小。

其二，雷達體系。雷達體系存在遠距離的測距水平，其可以保存車輛前方道路信息以及目標車輛的方位信息，激光雷達因為光學體系脆弱性，包括不容易維護、容易受到環境的制約等，智能車輛體系的存在受到障礙。并且智能車輛體系目前往往選擇毫米波雷達技術，毫米波的具體工作不需要思考環境因素，甚至是下雨以及黑夜情況都不會影響到毫米波的傳遞，確保毫米波雷達在多種環境下安全運作。

除此之外毫米波雷達體系的頻率以76-77GHz為主，同時在單片微波集成技術的產生過程中，毫米波雷達實際價格以及外型尺寸有效的降低，成為此種體系在智能車輛體系中大范圍應用的關鍵因素。毫米波雷達存在的不足主要是識別能力的降低，通過單束毫米波雷達以及多束雷達，在區別轉彎車輛以及換道過程車輛操作中存在難度。

其三，磁釘。磁信號可以提供可靠性的指示車道界限手段，通過路面下鋪設的現有磁釘以及機器視角進行融合，能夠完成車輛道路的全過程跟蹤[6]。現階段商用類型的磁車道路正在使用磁釘，因為磁釘需要存在于路面之下，所以要預先將其配置在道路建設上，在一定程度上控制傳感器的具體使用。

2.2 測量信息處理技術

其一，信息融合技術。

不同類型的傳感器存有不同特點以及不同運用空間，目前為止尚未產生作用在智能車輛體系中的全能傳感器類型，并且單一化的傳感器相關數據存有固定的條件，結合其進行正確判斷。所以在提升目標分辨以及估計水平的基礎上，要通過相關信息技術，給予存在于不同區域內的多類型傳感器信息加以融合，去除多個傳感器之間信息的沖突化，彰顯傳感器信息互補特征，減少測量數值存在的不穩定性，構建體系與環境統一化的感知結構，促使整個系統決策運作規范性的提升。現階段相關人員已經通過激光雷達以及毫米波雷達技術整合信息，結果便是增強目標追蹤性能，然而針對具體的系統來講，增加相關傳感器的數量，會引起整個體系運作成本的增加，因此要思考到整體系統的性價比提升[7]。

其二，濾波估計技術。

智能化車輛體系在完成智能化性能展現期間，重點思考多種類型傳感器測量的前車以及已車之間相對距離和速度數據，所有的數據在實際測量期間因為傳感器自身存在的熱噪聲以及工作環境干擾等，表現出一定的誤差結果。所以要設計切合實際的濾波算法，更加準確的發揮智能車輛體系的綜合性能。此種技術經歷多種領域的應用和實踐，凸顯其在處理諸多問題上具備的優勢，同時廣泛的存在智能車輛體系多個傳感器以及融合單位的信息處理上，然而此種濾波需要統計噪聲信息，所以噪聲信息的統計要成為智能車輛體系發展的一個研究重點。需要注意的是，因為具體應用濾波技術測量方程為非線性方程，但是常規擴展模式可能會引起較大程度的濾波誤差，因此非線性濾波模式為此領域內另外的分析重點。

2.3 通訊技術

車輛行駛過程中不僅要受到自身條件的制約，還會受到環境的制約，為了確保車輛穩定安全的運作，增強道路具體使用效率，需要實效性的把前方道口情況，包括交通情況、路面性質和特點等，以及前方車輛的實際運作傾向，按照通訊技術傳遞信息，便于已車處理好對應的項目[8]。與此同時和傳感器工作情況有所差異，通訊體系的工作不會在環境以及氣候環境的制約下出現變動，完成全天候運作操作。換言之研發簡單易行與可靠性強的車輛通訊體系，勢必為車輛智能體系創新的發展方向。

3 ?結束語

綜上所述，智能車輛系統發展及其關鍵技術研究課題的開展具有十分重要的意義與價值，智能車輛系統的形成帶動著國家經濟水平的增長，在具體的組成結構上，涉及到膨脹警示與司機信息勸告體系、車輛配合駕駛體系、車輛自動化處理體系、自制體系和合作控制體系，借助此系統的技術類型指明智能車輛體系的整合與優化方向，如傳感器技術、測量信息處理技術、通訊技術等，健全完整的智能車輛結構系統，為車輛整體運作效益的提升給予動力，從而為國家持續發展提供支撐。

參考文獻：

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