5G通信技術(shù)下的汽車無(wú)人駕駛技術(shù)之研究

崔辰

摘 要：信息化技術(shù)升級(jí)體系下5G通信技術(shù)逐漸走入人們的生活，物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的高速進(jìn)步也帶動(dòng)了其他領(lǐng)域的發(fā)展，汽車無(wú)人駕駛受到了越來(lái)越多的關(guān)注，將5G通信技術(shù)和汽車無(wú)人駕駛技術(shù)予以融合，能進(jìn)一步推動(dòng)行業(yè)的成長(zhǎng)。本文簡(jiǎn)要介紹了5G通信技術(shù)和無(wú)人駕駛導(dǎo)航方式，并著重討論5G通訊技術(shù)下汽車無(wú)人駕駛技術(shù)的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：5G通信技術(shù) 汽車無(wú)人駕駛技術(shù) 導(dǎo)航方式 具體應(yīng)用

汽車無(wú)人駕駛技術(shù)模式的研究要將可靠性和安全性作為關(guān)鍵，5G通信技術(shù)能更好地突破運(yùn)算體系的瓶頸問(wèn)題，為無(wú)人駕駛技術(shù)領(lǐng)域的進(jìn)一步轉(zhuǎn)型提供保障，具有深遠(yuǎn)的研究?jī)r(jià)值。

1 理論概述

1.1 5G通信技術(shù)

5G通信技術(shù)指的就是第五代移動(dòng)通信技術(shù)，技術(shù)將5G網(wǎng)絡(luò)作為基礎(chǔ)載體。在4G網(wǎng)絡(luò)技術(shù)基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)峰值的優(yōu)化。依據(jù)相關(guān)對(duì)比試驗(yàn)數(shù)據(jù)可知，28GHz頻段內(nèi)，5G通信技術(shù)的數(shù)據(jù)傳輸速度能達(dá)到1Gb/s，并且，最遠(yuǎn)傳輸覆蓋距離可實(shí)現(xiàn)2km。正是基于5G通信技術(shù)自身優(yōu)勢(shì)，能為移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)傳輸性能的優(yōu)化提供保障，在擴(kuò)大移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)容量的同時(shí)，大大縮短傳輸時(shí)長(zhǎng)，為移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)可靠性、穩(wěn)定性、便捷性優(yōu)化提供保障[1]。

與此同時(shí)，5G通信技術(shù)在不同環(huán)境中也能發(fā)揮其實(shí)際作用，因此，其應(yīng)用場(chǎng)景也在增多。例如，將5G通信技術(shù)應(yīng)用在無(wú)人駕駛技術(shù)體系中，能打造安全、可靠的駕駛環(huán)境，也能推動(dòng)人工智能AI技術(shù)和無(wú)人駕駛的完美融合，為產(chǎn)業(yè)可持續(xù)化發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

1.2 無(wú)人駕駛技術(shù)

1.2.1 汽車自動(dòng)化駕駛技術(shù)等級(jí)

若是按照駕駛模式的差異化對(duì)自動(dòng)化駕駛技術(shù)進(jìn)行技術(shù)等級(jí)劃分主要分為以下幾點(diǎn)：

（1）輔助駕駛模式，主要是利用車輛智能系統(tǒng)對(duì)方向盤予以控制，亦或是對(duì)汽車加速器進(jìn)行實(shí)時(shí)性操作。

（2）部分自動(dòng)駕駛，主要是利用車輛智能系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方向盤、加速器等多項(xiàng)操作的自動(dòng)化聯(lián)動(dòng)。

（3）條件性自動(dòng)駕駛，指的是大部分駕駛操作工作都由汽車自身完成，駕駛員只需維持注意力進(jìn)行微調(diào)即可。

（4）高度自動(dòng)駕駛，指的是車輛會(huì)在特定的情況下完成駕駛操作，駕駛員無(wú)需保持注意力。例如，自動(dòng)倒車操作。

（5）完全自動(dòng)駕駛。在所有的應(yīng)用場(chǎng)景模式中，車輛能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)完成所有駕駛操作，且駕駛員無(wú)需保持注意力。

1.2.2 無(wú)人駕駛導(dǎo)航方式

無(wú)人駕駛技術(shù)一直是汽車領(lǐng)域研究的重點(diǎn)，如何在安全條件下解放駕駛員的雙手受到了更多的關(guān)注，應(yīng)用相匹配的智能化技術(shù)方案保證駕駛體驗(yàn)的升級(jí)。

（1）電磁導(dǎo)引技術(shù)。

指的是在駕駛路徑上進(jìn)行金屬線的預(yù)埋，配合金屬線加載導(dǎo)引頻率處理機(jī)制，利用對(duì)引導(dǎo)頻率識(shí)別的方式，就能實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛路線的實(shí)時(shí)性導(dǎo)引處理，這種技術(shù)方案最大的優(yōu)勢(shì)就在于引線較為隱蔽，且不會(huì)受到外界的污染或者是影響而出現(xiàn)破損問(wèn)題，能最大程度上提高控制效果和通訊效果[2]。與此同時(shí)，電磁導(dǎo)引技術(shù)對(duì)聲光不會(huì)產(chǎn)生干擾問(wèn)題，相匹配的技術(shù)模式制造成本適中。但是這項(xiàng)技術(shù)最大的弊端就是路徑局限性大。

（2）光學(xué)導(dǎo)引技術(shù)。

主要是指在行駛路徑上涂漆或者是粘貼一些彩色膠帶，利用攝像機(jī)色帶圖像信號(hào)處理完成導(dǎo)引控制，靈活性較好，且地面設(shè)置的內(nèi)容簡(jiǎn)單。但是，色彩污染以及機(jī)械磨損敏感性較強(qiáng)，因此對(duì)周圍環(huán)境要求較高，這就會(huì)對(duì)導(dǎo)引的可靠性造成一定程度上的影響。

（3）激光導(dǎo)引技術(shù)。

主要是指在行駛路徑的周圍集中安裝精度準(zhǔn)確性較好的反射板，利用發(fā)射激光束的方式，采集反射板反射激光束，確定位置和具體的方向，并且，借助連續(xù)三角幾何運(yùn)算處理機(jī)制，完成實(shí)時(shí)性激光雷達(dá)導(dǎo)引處理工作[3]。激光導(dǎo)引技術(shù)最大的優(yōu)勢(shì)就是定位非常準(zhǔn)確，并且無(wú)需在地面其他位置完成定位設(shè)施的處理，這就大大提升了行駛路徑的靈活度。

（4）視覺(jué)引導(dǎo)技術(shù)。

主要是對(duì)行駛區(qū)域進(jìn)行環(huán)境圖像識(shí)別，配合智能行駛處理模式，就能打造自由路徑引導(dǎo)技術(shù)方案。較為常見(jiàn)的方式中，一種是在地面粘貼二維碼，配合AGV視覺(jué)傳感器讀取二維碼信息，然后獲取位置和姿態(tài)，并且能實(shí)現(xiàn)自主定位與實(shí)時(shí)性導(dǎo)航[4]。第二種就是應(yīng)用視覺(jué)SLAM技術(shù)方式建立完整的障礙物信息讀取，有效減少碰撞或者是裝備損傷。因?yàn)樵擁?xiàng)技術(shù)還處于研發(fā)試驗(yàn)階段，因此目前主要應(yīng)用在輔助性導(dǎo)引方面。SLAM是同步定位和地圖構(gòu)建的縮寫，主要是解決機(jī)器人未知環(huán)境運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下定位和地圖構(gòu)建處理問(wèn)題的應(yīng)用模式，能更好地維持定位管理、障礙處理以及導(dǎo)航控制等內(nèi)容，并且配合無(wú)人駕駛汽車激光雷達(dá)傳感器就能實(shí)現(xiàn)定位、跟蹤、路徑規(guī)劃以及控制等。

2 5G通信技術(shù)在汽車無(wú)人駕駛領(lǐng)域中應(yīng)用的價(jià)值

正是基于5G通信技術(shù)的優(yōu)勢(shì)作用，在汽車無(wú)人駕駛領(lǐng)域中應(yīng)用5G通信模式，要整合具體的技術(shù)應(yīng)用要點(diǎn)，發(fā)揮移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)運(yùn)行節(jié)點(diǎn)的作用，實(shí)現(xiàn)無(wú)人自動(dòng)駕駛汽車領(lǐng)域的全面進(jìn)步。

2.1 提升駕駛安全性

對(duì)于汽車駕駛工作而言，汽車駕駛安全性是非常關(guān)鍵的要素，要整合技術(shù)應(yīng)用要求和規(guī)范運(yùn)行方式，從而確保技術(shù)應(yīng)用控制滿足安全標(biāo)準(zhǔn)。結(jié)合相關(guān)研究數(shù)據(jù)可知，緊急情況出現(xiàn)后，人類駕駛員正常作出反應(yīng)的時(shí)間大約是500ms，而這種應(yīng)急時(shí)效性是在駕駛員各方面指標(biāo)滿足正常狀態(tài)下得出的。一旦駕駛員處于疲勞駕駛、非正常狀態(tài)駕駛等環(huán)境，其反應(yīng)時(shí)間會(huì)大大延長(zhǎng)，很容易造成嚴(yán)重的安全事故。由此可知，人類駕駛員緊急情況的避險(xiǎn)反應(yīng)時(shí)間存在很大的不確定性，并且任何失誤操作、誤判操作都會(huì)引發(fā)嚴(yán)重的問(wèn)題。然而，若是借助5G通信技術(shù)建立無(wú)人駕駛模式應(yīng)用控制，其網(wǎng)絡(luò)延遲會(huì)在10ms以內(nèi)，相較于人類反映時(shí)長(zhǎng)的500ms，能大大提升汽車運(yùn)行的安全性和穩(wěn)定性，也為遠(yuǎn)程無(wú)人駕駛安全性提供支持。

另外，在進(jìn)行5G通信技術(shù)實(shí)時(shí)性監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析后可知，實(shí)現(xiàn)5G通信技術(shù)的全面覆蓋，配合遠(yuǎn)程遙控?zé)o人駕駛汽車的延遲能在5ms以下，也就意味著將5G通信技術(shù)融合在無(wú)人駕駛技術(shù)中，能更好地維持車輛在高速公路上運(yùn)行，及時(shí)檢索問(wèn)題和安全隱患并采取緊急避險(xiǎn)處理方案，提升汽車駕駛的安全性和穩(wěn)定性，減少安全事故的發(fā)生幾率。

除此之外，5G通信技術(shù)應(yīng)用在自動(dòng)代駕應(yīng)用控制模式中，建立酒駕代駕控制機(jī)制，能提升實(shí)時(shí)性安全水平[5]。利用駕駛模式建立跟蹤互聯(lián)控制機(jī)制，確保汽車能順利行駛在指定的區(qū)域內(nèi)，并且停靠安全。正是借助智能安全控制方式，充分發(fā)揮5G通信技術(shù)的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)，打造高質(zhì)量、高水準(zhǔn)的無(wú)人駕駛應(yīng)用體系，減少酒駕情況的發(fā)生幾率，也能大大降低交管部門工作人員的工作強(qiáng)度，保證交通安全性的同時(shí)，為社會(huì)和諧發(fā)展提供支持。

2.2 改善交通現(xiàn)狀

伴隨著交通行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，出行車輛的數(shù)量在不斷增多，據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，我國(guó)是全世界范圍內(nèi)汽車保有量數(shù)值較高的國(guó)家。而且，新手司機(jī)也在增加，這就使得城市交通面臨嚴(yán)重的堵塞問(wèn)題，“早高峰”、“晚高峰”等現(xiàn)象頻頻出現(xiàn)，甚至因?yàn)閾矶略斐蛇B環(huán)交通事故等。盡管如此，我國(guó)城市交通網(wǎng)絡(luò)規(guī)則卻還存在一些問(wèn)題，信息通信信號(hào)分布不均勻等問(wèn)題也時(shí)常出現(xiàn)，這就會(huì)對(duì)整體交通管控效能產(chǎn)生影響，也會(huì)對(duì)司機(jī)的架勢(shì)體驗(yàn)產(chǎn)生制約作用，造成一大批“路怒癥”司機(jī)。這不僅僅會(huì)對(duì)人們正常出行造成阻礙，還會(huì)遏制城市整體發(fā)展進(jìn)程。

第一，在5G通信技術(shù)支持下，建立汽車遠(yuǎn)程自動(dòng)無(wú)人架勢(shì)技術(shù)應(yīng)用模式，能打造更加便捷的駕駛機(jī)制，發(fā)揮5G通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的運(yùn)行優(yōu)勢(shì)，因?yàn)槠溲舆t較低，因此，交管部門可以直接獲取車輛的實(shí)時(shí)性行駛信息，并直接上傳到質(zhì)控中心，配合服務(wù)器依據(jù)實(shí)際情況完成轉(zhuǎn)向、加速、剎車等一系列操作，維持良好的統(tǒng)一調(diào)度控制機(jī)制，縮短汽車之間的安全距離，并且還能支持汽車實(shí)現(xiàn)高速運(yùn)行，避免不良、違規(guī)操作等對(duì)整體車流運(yùn)行產(chǎn)生的影響[6]。

第二，利用5G通信技術(shù)還能打造完整地信息跟蹤和信息匯總處理模式，交管部門能依據(jù)實(shí)時(shí)性交通狀態(tài)和運(yùn)行情況，對(duì)無(wú)人駕駛汽車路線予以合理性分配處理，確保自動(dòng)交通分流等工作內(nèi)容貼合實(shí)際標(biāo)準(zhǔn)，整合具體的運(yùn)行機(jī)制，最大程度上保證汽車運(yùn)行的安全性和穩(wěn)定性，并且能減少車流量擁堵現(xiàn)象。

第三，5G通信技術(shù)應(yīng)用在遠(yuǎn)程遙控自動(dòng)無(wú)人駕駛汽車中能最大程度上改善交通擁堵問(wèn)題，并且維持車流量運(yùn)行的安全性，提高城市交通網(wǎng)絡(luò)使用效能，為車輛行駛速度和安全性提高提供支持，優(yōu)化城市交通質(zhì)量，也能為人們出現(xiàn)提供最大便利。

2.3 促進(jìn)人工智能AI技術(shù)融合

依據(jù)AI技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀可知，AI技術(shù)受到算法處理模式的限制，加之移動(dòng)終端結(jié)構(gòu)和技術(shù)體系的約束，整體推廣應(yīng)用場(chǎng)景有限。究其原因，主要是因?yàn)橹悄芙K端運(yùn)算能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及AI技術(shù)大量運(yùn)算需求的標(biāo)準(zhǔn)，這就使得相應(yīng)的運(yùn)算應(yīng)用控制效果并不能得到滿足，無(wú)法建立完整地算法處理結(jié)構(gòu)，也就會(huì)對(duì)其應(yīng)用效能產(chǎn)生制約作用[7]。要想保證AI技術(shù)和遠(yuǎn)程遙控?zé)o人駕駛技術(shù)的和諧化統(tǒng)一，就要從終端計(jì)算模式出發(fā)，建立更加匹配的控制機(jī)制。而5G通信技術(shù)作為關(guān)鍵性的技術(shù)突破口，能有效提升網(wǎng)絡(luò)闡述應(yīng)用水平，利用5G網(wǎng)絡(luò)就能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)性運(yùn)算管理，確保傳輸速率參數(shù)滿足應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)，也能承擔(dān)快速運(yùn)算、高性能服務(wù)器應(yīng)用運(yùn)行任務(wù)，并且將相關(guān)的運(yùn)算內(nèi)容直接轉(zhuǎn)接到超級(jí)計(jì)算機(jī)中，建立完整且高效的計(jì)算控制模式，保證綜合運(yùn)算管理分析的合理性。正是基于5G通信技術(shù)的優(yōu)勢(shì)作用，保證運(yùn)算性能和運(yùn)算準(zhǔn)確性提高的同時(shí)，還能滿足AI技術(shù)發(fā)展的根本標(biāo)準(zhǔn)，維持良好的運(yùn)行效率。

3 基于5G通信技術(shù)的深度學(xué)習(xí)無(wú)人駕駛識(shí)別技術(shù)

深度學(xué)習(xí)無(wú)人駕駛識(shí)別技術(shù)模型主要是借助卷積層實(shí)現(xiàn)錨框的自動(dòng)生成，有效提升目標(biāo)檢測(cè)準(zhǔn)確性，利用特征提取、候選區(qū)提取、候選框回歸、分類網(wǎng)絡(luò)建立完整地檢索模式，配合5G通信技術(shù)的優(yōu)勢(shì)作用，就能實(shí)現(xiàn)多元處理，建構(gòu)高精測(cè)識(shí)別精度的網(wǎng)絡(luò)模型。

3.1 搭建區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)

之所以要建立區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)，就是為了能提取特征信息然后集中處理，并且得出建議處理的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，獲取shared map分類，保證預(yù)處理網(wǎng)絡(luò)信息控制后就能實(shí)現(xiàn)特征提取。

對(duì)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言，只有維持準(zhǔn)確的目標(biāo)才能建立匹配的檢測(cè)分析機(jī)制和特征提取機(jī)制，以維持端對(duì)端網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的特性，并且保證無(wú)人駕駛道路目標(biāo)任務(wù)的安全性。具體步驟如下：（1）利用5G通信技術(shù)完成信息輸入。（2）卷積&池化。（3）卷積。（4）ROI池化。（5）全連接處理。（6）進(jìn)行位置尺寸和正負(fù)樣本評(píng)估。在獲取識(shí)別目標(biāo)后，就能配合全連接輸出識(shí)別目標(biāo)，維持實(shí)時(shí)性操作控制的合理性。

3.2 無(wú)人駕駛目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)

在應(yīng)用5G通信技術(shù)的過(guò)程中，無(wú)人駕駛技術(shù)核心算法要將目標(biāo)識(shí)別任務(wù)作為關(guān)鍵，發(fā)揮深度學(xué)習(xí)在圖像處理方面的性能優(yōu)勢(shì)，配合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)保證駕駛過(guò)程能實(shí)時(shí)對(duì)前方目標(biāo)任務(wù)點(diǎn)予以識(shí)別，從而維持泛化性識(shí)別分離控制，最大程度上利用5G通信技術(shù)支持的通信設(shè)備為控制測(cè)量及時(shí)避險(xiǎn)提供支持。

3.2.1 整體流程

建立前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，保證圖像數(shù)據(jù)提取處理工作的合理性和及時(shí)性，從而保證無(wú)人駕駛技術(shù)發(fā)揮應(yīng)有優(yōu)勢(shì)作用，維持良好的運(yùn)行效率。相較于其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模式，卷積神經(jīng)無(wú)網(wǎng)絡(luò)能大大提升圖像處理的精準(zhǔn)性和高效性，無(wú)人駕駛識(shí)別任務(wù)在5G通信技術(shù)支持下，匹配卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就能利用網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及時(shí)調(diào)度精準(zhǔn)數(shù)據(jù)。

（1）結(jié)合數(shù)據(jù)訓(xùn)練樣本制作相關(guān)模塊，并集中標(biāo)注識(shí)別類別。

（2）將訓(xùn)練樣本直接輸送到搭建好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)內(nèi)，進(jìn)行實(shí)時(shí)性訓(xùn)練處理。

（3）配合5G通信技術(shù)支持的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行模式，收集測(cè)試樣本，并完成樣本值預(yù)測(cè)輸出處理，計(jì)算其實(shí)際準(zhǔn)確度，為后續(xù)校正相應(yīng)的駕駛跟蹤處理流程和工作內(nèi)容提供保障，確保基于5G通信技術(shù)的無(wú)人駕駛技術(shù)運(yùn)行管理的科學(xué)性和可靠性[8]。

3.2.2 實(shí)驗(yàn)配置

選取i5處理器配置1.8GHz CPU的電腦硬件配置，并且匹配Windows7系統(tǒng)，將matlab設(shè)定為整體實(shí)驗(yàn)配置結(jié)構(gòu)的編程實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。

首先，自制錄取車輛行駛的實(shí)際視頻，并且要對(duì)行駛過(guò)程中的車輛信息、人員信息、紅綠燈信息以及路線指示牌信息等進(jìn)行圖片匯總，數(shù)量為5000張，將其中的70%作為樣本訓(xùn)練集，剩余30%作為樣本測(cè)試集，維持測(cè)試和訓(xùn)練的平衡，最大程度上保證獲取結(jié)果的準(zhǔn)確性。

其次，采集數(shù)據(jù)結(jié)束后，要對(duì)目標(biāo)予以圖像標(biāo)注，完成相應(yīng)信息的匯總處理。

與此同時(shí)，要借助訓(xùn)練樣本標(biāo)注處理工序構(gòu)件標(biāo)簽集，維持總體分析的規(guī)范性，以保證網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練基礎(chǔ)資源結(jié)構(gòu)的完整性，并將模型應(yīng)用在測(cè)試集中完成測(cè)試。

最后，結(jié)合實(shí)際測(cè)試和訓(xùn)練匯總分析結(jié)果進(jìn)行識(shí)別，發(fā)現(xiàn)整體準(zhǔn)確率能達(dá)到93%以上，并且多數(shù)目標(biāo)識(shí)別效果較好，盡管存在一些漏檢或者是錯(cuò)檢的問(wèn)題，依據(jù)實(shí)時(shí)性校對(duì)處理也能得以優(yōu)化。究其原因，主要是因?yàn)橛?xùn)練時(shí)間較短且訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)有限[9]。

3.2.3 技術(shù)實(shí)現(xiàn)

依據(jù)技術(shù)體系和運(yùn)行方案的處理，得出基于5G移動(dòng)通信技術(shù)的卷積網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用模式能有效建立目標(biāo)識(shí)別結(jié)構(gòu)，并且將其作為無(wú)人駕駛目標(biāo)識(shí)別的核心算法，整合網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練機(jī)制，發(fā)揮5G移動(dòng)通信技術(shù)的優(yōu)勢(shì)作用，更好地提高算法處理的精準(zhǔn)性。

4 結(jié)語(yǔ)

總而言之，在5G通信技術(shù)全面發(fā)展和進(jìn)步的時(shí)代背景下，技術(shù)逐漸趨于成熟，無(wú)人駕駛領(lǐng)域應(yīng)用5G通信技術(shù)也具有廣闊的開(kāi)發(fā)前景，能在提高駕駛安全性的基礎(chǔ)上有效解決交通擁堵現(xiàn)象，維持良好的技術(shù)運(yùn)行發(fā)展模式，并且推動(dòng)AI技術(shù)和汽車自動(dòng)駕駛行業(yè)的融合進(jìn)程，為智慧交通可持續(xù)發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

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