5G 技術在智能新能源汽車自動駕駛系統中的創新應用

摘要：隨著5G通信技術的快速發展和智能網聯汽車產業的蓬勃興起，將5G技術應用于智能新能源汽車自動駕駛系統成為推動汽車工業轉型升級的重要方向。通過構建分層網聯架構，實現車路云協同和遠程輔助控制。基于實際道路測試數據顯示，5G網絡環境下系統端到端時延降至10 ms以內，數據傳輸速率提升至1 Gbps，感知探測距離擴展至300 m，定位精度達到厘米級，系統整體可靠性提升至99%。試驗結果表明，5G技術的引入顯著提升了自動駕駛系統的實時性、可靠性和安全性，為新能源汽車自動駕駛技術的進一步發展提供了有力支撐。

關鍵詞：5G技術；智能新能源汽車；自動駕駛；車路協同；遠程輔助駕駛

中圖分類號：U469.7" 收稿日期：2024-12-10

DOI：1019999/jcnki1004-0226202502013

1 前言

智能新能源汽車產業正處于轉型升級的關鍵時期，自動駕駛技術作為其核心競爭力之一，對通信網絡提出了更高要求。傳統的4G網絡在數據傳輸速率、網絡時延、連接密度等方面已難以滿足高等級自動駕駛的需求。5G技術憑借超高速率、超低時延、超大連接的技術優勢，為自動駕駛系統帶來革命性突破。特別在車路協同、遠程控制、多源信息融合等領域，5G技術的創新應用顯著提升了自動駕駛系統的性能。深入探索5G技術在智能新能源汽車自動駕駛系統中的應用，對推動汽車產業智能化發展具有重要意義。

2 5G技術與自動駕駛系統發展概述

5G技術與智能新能源汽車自動駕駛系統的深度融合構建了智能交通的新范式。5G網絡憑借毫秒級時延、千兆級帶寬和廣域覆蓋等技術特征，突破傳統4G網絡在車聯網領域的瓶頸。基于5G通信網絡的特性，智能新能源汽車可實現高精度地圖數據、車載攝像頭視頻流和激光雷達點云數據的實時傳輸，保障車輛緊急制動、轉向等關鍵操控指令的及時響應。5G毫米波頻段和大規模MIMO技術為自動駕駛提供更強的抗干擾能力，邊緣計算技術加速數據處理效率。5G車載通信單元（OBU）與路側單元（RSU）的協同感知機制提升了智能汽車對動態交通場景的識別和預測能力，網絡切片技術則為自動駕駛系統提供端到端的網絡資源隔離和服務質量保障，顯著提升系統安全性與可靠性。5G網絡的技術創新與智能新能源汽車自動駕駛系統的深度結合，有效加速車聯網產業升級進程。

3 新能源汽車5G自動駕駛技術應用體系

31 車路協同信息交互設計

5G車路協同信息交互系統通過OBU、RSU和云控平臺構建多層級通信架構[1]。RSU部署于交通信號燈、電子標識等路側基礎設施，采集交通流量、信號配時等實時數據。OBU接收車輛狀態信息并與RSU建立高速數據鏈路，基于5G-V2X技術實現車路間的雙向實時通信。云控平臺匯聚處理車路協同數據，為智能汽車提供交通預警、路徑規劃等服務。如圖1所示，5G車路協同系統實現了交通參與者的互聯互通。車路協同信息交互架構基于5G網絡的高可靠低時延特性，將車輛感知范圍從車載傳感器的有限視野擴展至全路網覆蓋，顯著提升了智能汽車對復雜路況的感知和預判能力。系統采用分布式邊緣計算模式，在RSU端部署邊緣服務器進行數據預處理，減輕云控平臺負載，實現車路協同業務的快速響應[2]。

32 高精度地圖實時更新

高精度地圖實時更新系統基于5G網絡的高帶寬特性，實現厘米級定位精度和毫秒級地圖數據更新[3]。智能新能源汽車通過車載激光雷達、高精度攝像頭等傳感器采集道路環境數據，結合差分定位系統獲取車輛精確位置信息。采集的原始數據經車載處理單元預處理后，通過5G網絡上傳至地圖服務器。地圖服務器運用深度學習算法對多車采集的數據進行融合處理，識別道路標識、車道線、交通設施等靜態要素變化，同時結合交通管理部門發布的施工、改道等信息，動態更新電子地圖。更新后的高精度地圖數據通過5G網絡分發至路網內的智能汽車，確保車輛導航和自動駕駛決策的準確性。地圖更新系統采用增量更新機制，僅傳輸發生變化的路段數據，提高數據傳輸效率。

33 智能網聯平臺構建

智能網聯平臺采用分布式云架構，通過5G網絡實現車輛、路側設施和云端服務的協同運行。平臺核心由感知層、網絡層和應用層組成[4]。感知層集成車載傳感器、RSU等數據采集設備，實現對道路環境的全方位監測。網絡層基于5G網絡切片技術，為不同業務場景提供獨立的網絡資源，保障數據傳輸的服務質量。應用層部署交通態勢分析、車輛調度等智能算法，為車輛提供實時決策支持。平臺設置標準化接口協議，支持第三方應用的快速接入和服務擴展。數據安全方面，采用區塊鏈技術保障數據傳輸和存儲的可信性，部署入侵檢測系統防范網絡攻擊，構建多層級安全防護體系。

34 多源數據采集整合

多源數據采集整合系統利用5G網絡的大帶寬特性，實現車載傳感器、路側設備和互聯網數據的融合處理[5]。車載傳感系統包括毫米波雷達、激光雷達、高清攝像頭等設備，采集車輛周邊360°環境信息。路側感知設備部署交通攝像頭、氣象傳感器、地磁檢測器等，監測區域交通狀況。系統通過5G通信網絡實現多源數據的實時傳輸，采用邊緣計算節點進行數據預處理和特征提取。數據融合算法綜合運用卡爾曼濾波、貝葉斯估計等方法，消除不同傳感器數據的冗余和誤差，生成高精度的環境感知結果。系統構建數據質量評估模型，對傳感器數據進行實時校驗和動態權重分配，提升數據融合精度。

4 5G遠程輔助駕駛系統實現

41 車輛實時狀態監控與控制

5G遠程監控系統利用高帶寬低延時網絡實現車輛狀態的實時采集與分析。系統通過車載傳感器采集車速、轉向角、制動力等動態參數，同步獲取動力電池、驅動電機等關鍵部件運行數據。車輛狀態評估采用多維加權評分模型：

系統在傳輸鏈路層面部署入侵檢測機制，基于深度學習的異常流量識別模型實時監控網絡行為。控制權限管理采用基于角色的訪問控制策略（RBAC），結合雙因素認證技術實現身份可信驗證。系統引入區塊鏈技術記錄控制指令，在權限節點間形成共識機制，確保指令的不可篡改性。邊緣計算節點部署安全沙箱環境，通過虛擬化隔離技術阻斷潛在惡意代碼傳播，結合動態防御策略，保障車載系統的運行安全。針對DDoS攻擊，系統設置流量清洗中心，利用AI算法識別異常流量特征，建立實時防護屏障。

44 數據傳輸安全機制優化

針對數據傳輸安全機制，設計了基于多維因素的安全度評估模型：

該模型通過量化分析系統安全防護性能，為安全機制優化提供科學依據。當Salt;08時，系統將自動提升加密等級，增強入侵檢測頻率，動態調整防火墻規則。當Salt;06時，觸發緊急安全預案，限制非關鍵業務數據傳輸，保障核心控制指令的安全傳輸。模型中β?、β?、β?的取值根據實際應用場景動態調整，默認配置為β?=04、β?=03、β?=03，可通過機器學習算法基于歷史安全事件數據進行自適應優化。系統每隔100 ms計算一次Sa值，確保能及時發現安全隱患并采取相應防護措施。

5 5G自動駕駛系統測試驗證

51 測試場景構建與實施

智能自動駕駛測試場景包含高速公路、城市道路、鄉村道路等多種典型路況。測試內容覆蓋車輛自主通行、緊急避障、智能泊車等功能場景。如圖2所示，高速工況測試重點驗證車道保持輔助、自適應巡航、車道變換等功能。城市工況聚焦交叉路口通行、行人避讓、車輛會車等場景。鄉村道路工況關注惡劣天氣識別、動物避讓、復雜路況通行等功能。測試系統采集車載傳感器、路側雷達、高清視頻等多源數據，實時記錄車輛行為特征和決策響應過程。

52 性能指標評估分析

5G自動駕駛系統性能評估采用多維指標體系。網絡性能評估關注端到端時延、數據傳輸速率、網絡可靠性等參數。數據處理性能評估包括感知精度、決策響應時間、控制執行效率等指標。定位性能評估聚焦地圖匹配精度、軌跡跟蹤誤差、定位穩定性等要素。控制系統評估重點考察轉向精度、速度控制誤差、制動響應特性等性能。系統安全性評估涵蓋故障診斷準確率、應急響應時效、入侵防護能力等方面。網絡切片性能評估著重分析資源隔離度、服務質量保障、業務時延等特性。

53 測試數據結果對比

測試數據結果采用對比分析方法進行評估。系統運行數據顯示，基于5G網絡的自動駕駛系統端到端時延降至10 ms以內，相比4G網絡降低80%。感知系統探測距離提升至300 m，目標識別準確率達到98%。定位精度提升至厘米級，軌跡跟蹤誤差控制在±5 cm范圍。控制系統響應時間縮短至5 ms，轉向控制精度提升40%。應急處理機制響應時間降至3 ms，故障診斷準確率提升至97%。網絡切片隔離度達到99999%，服務質量滿足差異化需求。

54 系統優化改進方案

針對測試結果制定系統優化方案。網絡性能優化通過部署邊緣計算節點降低傳輸時延，采用智能路由算法提升網絡可靠性，引入網絡切片技術實現業務分級管理。感知系統優化采用深度學習算法提升目標識別準確率，融合多源傳感數據增強環境感知能力，構建場景數據庫提升復雜環境適應性。定位系統優化結合差分定位技術提升定位精度，優化地圖匹配算法增強軌跡跟蹤穩定性，通過多傳感器融合算法消除定位漂移。控制系統優化采用自適應控制策略提升響應特性，引入預測控制算法改善控制精度，建立車輛動力學模型優化控制參數。安全防護優化升級加密算法增強數據安全性，完善應急響應機制提升系統可靠性，部署智能防火墻實現主動安全防護。

6 結語

通過對5G技術在智能新能源汽車自動駕駛系統中的創新應用研究與實驗驗證，證實了5G技術對提升自動駕駛性能的重要作用。測試數據顯示，基于5G網絡的自動駕駛系統在網絡傳輸、環境感知、定位控制等方面均取得顯著進展。系統的端到端時延降至10 ms，傳輸速率提升至1 Gbps，感知探測距離達300 m，定位精度提升至厘米級，整體可靠性達到99%。未來需要進一步完善測試驗證體系，優化安全防護機制，持續改進系統性能，推動5G技術在自動駕駛領域的規模化應用。

參考文獻：

[1]杜文俊，劉超，徐輝，等高速場景下基于5G網絡的內生感知技術研究[J/OL]無線電通信技術，1-13[2024-12-06]

[2]中國聯通助力吳江元蕩打造“5G+自動駕駛”生態長廊[J]通信世界，2024（18）：44

[3]劉洋，占佳豪，李深，等自動駕駛技術的未來：單車智能和智能車路協同[J]汽車安全與節能學報，2024，15（5）：611-633

[4]陳青欽，李果，常津銘，等面向未來的電信網絡——5G、AI與網絡安全的交匯點[J]數字技術與應用，2024，42（9）：45-47

[5]王尚北斗三號系統PPP-RTK技術在車輛自動駕駛應用可行性研究[J]內燃機與配件，2024（9）：10-12

作者簡介：

劉紅偉，男，1979年生，副教授，研究方向為雙創教育。

丁明亮（通訊作者），男，1989年生，講師，研究方向為智能新能源汽車。