電子信息技術(shù)在汽車自動駕駛中的應(yīng)用研究

中圖分類號：U469.72 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1003-8639（2025）10-0041-03

【Abstract】Against the backdrop of the deep integration of the global technological revolution and industrial transformation，theautomotive industryisaccelerating its transformation from \"mechanical drive\"to \"intellgent connected\".Autonomous driving，asacoredirectionofchange，notonlyreconstructs the modeof transportationandtravel butalsobecomes akeyarea for measuring acountry'sscientificand technological innovation strengthand industrial competitivenessElectronic information technology，as thecore support for the implementation of autonomous driving technology，runs throughtheentirechainof\"perception-decision-making-control-interaction\"，and itstechnological maturitydirectlydeterminestheintellgence levelandsafetyperformanceofautonomous driving.Againstthis background， this paper systematicall sorts out the coreapplicationscenarios of electronic information technology in autonomous driving，analyzes thetechnical principles，andexplores theoptimizationpaths，whichhasimportanttheoreticalvalueand practical significance.

【Key words】electronic information technology;automobile; autonomous driving;application

0 引言

汽車的自動駕駛是指依托電子信息技術(shù)解放駕駛操作，實(shí)現(xiàn)車輛在選定路線后的自主行駛，由人工智能進(jìn)行操作。隨著自動駕駛向SAEL4/L5級演進(jìn)，其對技術(shù)支撐的精度與可靠性要求顯著提升。電子信息技術(shù)作為核心支撐，貫穿感知、決策、執(zhí)行、通信全鏈路：激光雷達(dá)與AI算法實(shí)現(xiàn)多模態(tài)環(huán)境識別，車規(guī)MCU保障執(zhí)行層精準(zhǔn)控制，V2X技術(shù)優(yōu)化車路協(xié)同效率。但當(dāng)前極端場景感知魯棒性不足、車規(guī)級芯片國產(chǎn)化率低、車路協(xié)同通信時(shí)延較高等問題，制約技術(shù)落地。本文聚焦電子信息技術(shù)在自動駕駛中的應(yīng)用痛點(diǎn)，剖析技術(shù)適配性，為推動其安全規(guī)?；瘧?yīng)用提供學(xué)術(shù)參考。

1電子信息技術(shù)在汽車自動駕駛中的作用電子信息技術(shù)是自動駕駛實(shí)現(xiàn)“環(huán)境感知－決策規(guī)劃－控制執(zhí)行－車路協(xié)同”全流程的核心支撐，其作用貫穿技術(shù)落地的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，具體可歸納為四點(diǎn)。

1.1構(gòu)建多模態(tài)感知體系

自動駕駛需實(shí)時(shí)獲取周邊環(huán)境數(shù)據(jù)，電子信息技術(shù)通過激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、高清攝像頭等硬件設(shè)備，結(jié)合AI圖像識別與點(diǎn)云處理算法，實(shí)現(xiàn)多維度環(huán)境感知。例如，激光雷達(dá)可生成高精度三維點(diǎn)云地圖，精準(zhǔn)識別 100～150m 內(nèi)障礙物的位置與輪廓；毫米波雷達(dá)在暴雨、大霧等極端天氣下仍能穩(wěn)定探測車輛、行人距離；AI算法則對多傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，剔除噪聲干擾，使環(huán)境識別準(zhǔn)確率達(dá) 99% 以上，為自動駕駛提供可靠的“環(huán)境認(rèn)知”基礎(chǔ)[]。

1.2支撐實(shí)時(shí)決策規(guī)劃

面對復(fù)雜交通場景，自動駕駛需快速判斷路況并規(guī)劃路徑，電子信息技術(shù)通過車規(guī)級芯片與深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)這一功能。車規(guī)級芯片（如英偉達(dá)0rin 、華為MDC）提供每秒數(shù)百TOPS的算力，支撐算法實(shí)時(shí)運(yùn)行；基于Transformer架構(gòu)的決策算法，可分析交通信號燈、車輛變道意圖、行人橫穿等動態(tài)信息，在 50ms 內(nèi)完成決策，規(guī)劃出安全高效的行駛路徑。例如，遇前方車輛突發(fā)故障時(shí)，算法能快速判斷并執(zhí)行“減速-打轉(zhuǎn)向燈-變道”的連貫操作，避免事故發(fā)生。

1.3保障精準(zhǔn)控制執(zhí)行

決策指令需通過執(zhí)行系統(tǒng)落地，電子信息技術(shù)通過車規(guī)微控制單元（MicrocontrollerUnit，MCU）與線控技術(shù)實(shí)現(xiàn)車輛精準(zhǔn)控制。MCU可實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)油門、制動、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的參數(shù)，控制精度達(dá) ±0.1^° （轉(zhuǎn)向角度）、 ±0.5km/h （車速）；線控技術(shù)則替代傳統(tǒng)機(jī)械連接，通過電信號傳輸指令，響應(yīng)時(shí)延縮短至 20ms 以內(nèi)。例如，在自動泊車場景中，電子信息技術(shù)可控制車輛完成“轉(zhuǎn)向－倒車－調(diào)整位置”的精細(xì)操作，泊車誤差不超過 10cm ，確保執(zhí)行環(huán)節(jié)的準(zhǔn)確性與安全性。

1.4 實(shí)現(xiàn)車路協(xié)同通信

單一車輛的感知存在局限，電子信息技術(shù)通過車與萬物互聯(lián)（Vehicle-to-Everything，V2X）技術(shù)與5G/6G通信網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)車輛與路側(cè)設(shè)備、其他車輛、云端系統(tǒng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)交互。路側(cè)設(shè)備可向車輛推送交通擁堵、突發(fā)事故等信息，提前預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)；多車之間的數(shù)據(jù)共享可實(shí)現(xiàn)“車隊(duì)跟馳”“交叉路口協(xié)同通行”等功能，提升交通效率。例如，在城市交叉路口，V2X技術(shù)可讓車輛提前獲取信號燈變化信息，優(yōu)化車速以減少停車等待，使通行效率提升 5%～20% ，構(gòu)建“單車智能 + 車路協(xié)同”的雙重保障體系。

2電子信息技術(shù)在汽車自動駕駛中應(yīng)用的技術(shù)原理

電子信息技術(shù)在自動駕駛中的落地，依賴于“數(shù)據(jù)處理-智能建模－通信交互”的技術(shù)閉環(huán)，其核心原理可歸納為三點(diǎn)。

2.1多傳感器數(shù)據(jù)融合原理

自動駕駛的環(huán)境感知需整合激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、高清攝像頭等多源數(shù)據(jù)。通過“分層融合”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互補(bǔ)：數(shù)據(jù)層采用卡爾曼濾波算法，對各傳感器原始數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空校準(zhǔn)，消除設(shè)備誤差；特征層通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）提取數(shù)據(jù)共性特征，剔除冗余信息；決策層運(yùn)用D-S證據(jù)理論，對特征層輸出結(jié)果進(jìn)行概率加權(quán)，判斷目標(biāo)屬性。例如，暴雨天氣時(shí)，攝像頭因雨幕模糊識別準(zhǔn)確率下降，毫米波雷達(dá)的距離探測數(shù)據(jù)可通過融合算法補(bǔ)充，使環(huán)境識別魯棒性提升，避免單一傳感器失效導(dǎo)致的感知盲區(qū)[2]。

2.2 深度學(xué)習(xí)決策建模原理

決策系統(tǒng)需基于感知數(shù)據(jù)生成行駛策略，以“數(shù)據(jù)驅(qū)動 + 規(guī)則約束”為核心。首先構(gòu)建包含百萬級交通場景，如擁堵變道、無保護(hù)左轉(zhuǎn)的數(shù)據(jù)集，通過Transformer架構(gòu)模型學(xué)習(xí)場景特征與最優(yōu)決策的映射關(guān)系；其次引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)制，在虛擬仿真環(huán)境中模擬極端場景，如突發(fā)橫穿的行人，讓模型通過“試錯(cuò)-獎(jiǎng)勵(lì)”迭代優(yōu)化決策邏輯；最后嵌入交通規(guī)則知識庫，確保決策合法性。例如，面對前方車輛急剎場景，模型可在 50ms 內(nèi)結(jié)合車速、跟車距離、周邊車道空閑狀態(tài)，生成“急剎 + 開啟雙閃”的決策指令，且決策符合道路交通安全法規(guī)，避免算法“過度激進(jìn)”或“過度保守”。

2.3V2X車路協(xié)同通信原理

該原理依托“端－邊－云”架構(gòu)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)交互。終端層車輛通過 802.11p/5GNR-V2X 通信協(xié)議，將自身位置、車速、行駛意圖等數(shù)據(jù)傳輸至路側(cè)單元；邊緣層采用邊緣計(jì)算技術(shù)，對多車數(shù)據(jù)與路側(cè)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，生成區(qū)域交通態(tài)勢；云端層通過大數(shù)據(jù)分析優(yōu)化全局交通策略，并將預(yù)警信息、最優(yōu)路徑反饋至車輛。例如，當(dāng)路側(cè)設(shè)備檢測到路口闖紅燈的非機(jī)動車時(shí)，可通過V2X通信提前1.5s向周邊車輛推送預(yù)警，使車輛有充足時(shí)間減速避讓，彌補(bǔ)單車感知“視野短、反應(yīng)慢”的缺陷。

3 應(yīng)用建議

電子信息技術(shù)貫穿自動駕駛從技術(shù)研發(fā)到商業(yè)化落地的全流程，其應(yīng)用深度決定了自動駕駛的智能化水平與安全性能，具體可從五個(gè)關(guān)鍵維度展開。

3.1多模態(tài)感知系統(tǒng)構(gòu)建

自動駕駛需實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)獲取周邊環(huán)境信息，電子信息技術(shù)通過整合多類型傳感器與數(shù)據(jù)處理技術(shù)，搭建起全方位感知體系。激光雷達(dá)憑借每秒百萬級點(diǎn)云生成能力，可捕捉 100～150m 范圍內(nèi)障礙物的三維輪廓，精度達(dá)厘米級；毫米波雷達(dá)不受暴雨、大霧、強(qiáng)光等極端天氣影響，能穩(wěn)定探測車輛、行人的距離與速度，刷新頻率高達(dá) 10Hz ；高清攝像頭則通過120^° 廣角視野采集道路標(biāo)識、交通信號燈等視覺信息，分辨率可達(dá)800萬像素[3。同時(shí)，電子信息技術(shù)通過卡爾曼濾波、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法，對多傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空校準(zhǔn)與特征融合，剔除噪聲干擾，使環(huán)境識別準(zhǔn)確率穩(wěn)定在 99.5% 以上，為自動駕駛提供可靠的環(huán)境認(rèn)知基礎(chǔ)。例如，在城市復(fù)雜路口，該系統(tǒng)可同時(shí)識別闖紅燈的非機(jī)動車、臨時(shí)變道的車輛與路邊?？康男腥?，確保自動駕駛車輛提前預(yù)判風(fēng)險(xiǎn)。

3.2 動態(tài)決策算法開發(fā)

面對瞬息萬變的交通場景，電子信息技術(shù)通過智能算法構(gòu)建自動駕駛的決策中樞，實(shí)現(xiàn)動態(tài)場景下的合理判斷。首先，依托百萬級交通場景數(shù)據(jù)集，涵蓋擁堵變道、無保護(hù)左轉(zhuǎn)、緊急避讓等場景，電子信息技術(shù)采用Transformer架構(gòu)模型，學(xué)習(xí)場景特征與最優(yōu)決策的映射關(guān)系，使模型能快速識別場景類型；其次，引人強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)制，在虛擬仿真平臺中模擬極端場景，如突發(fā)橫穿的動物、路面灑落的障礙物，讓算法通過試錯(cuò)迭代優(yōu)化決策邏輯，逐步提升應(yīng)對復(fù)雜情況的能力；最后，通過嵌人交通規(guī)則知識庫（包含限速標(biāo)準(zhǔn)、讓行優(yōu)先級、信號燈解讀規(guī)則），確保決策符合道路交通安全要求。例如，當(dāng)前方車輛突然急剎時(shí)，算法可在 50ms 內(nèi)結(jié)合自身車速、跟車距離、周邊車道空閑狀態(tài)，生成急剎并開啟雙閃的指令，同時(shí)判斷是否具備變道條件，避免追尾或影響后方車輛通行，平衡安全性與通行效率。

3.3線控執(zhí)行系統(tǒng)控制

決策指令的精準(zhǔn)落地依賴電子信息技術(shù)對線控執(zhí)行系統(tǒng)的控制，該技術(shù)通過替代傳統(tǒng)機(jī)械連接，實(shí)現(xiàn)車輛操控的電子化與精細(xì)化。在轉(zhuǎn)向控制方面，電子信息技術(shù)通過車規(guī)級微控制單元MCU調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)向電機(jī)扭矩，控制精度達(dá) ±0.1^° ，確保自動駕駛車輛在高速巡航時(shí)保持車道居中，或在自動泊車時(shí)完成精準(zhǔn)轉(zhuǎn)向；在制動與油門控制上，電子信號傳輸替代機(jī)械拉桿，響應(yīng)時(shí)延縮短至 20ms 以內(nèi)，可根據(jù)決策指令實(shí)現(xiàn)線性減速或加速，避免急剎、急加速導(dǎo)致的乘坐不適。此外，電子信息技術(shù)還通過冗余設(shè)計(jì)提升執(zhí)行系統(tǒng)可靠性，例如設(shè)置雙MCU控制單元（主備切換時(shí)延 ≤10ms ），當(dāng)主單元出現(xiàn)故障時(shí)，備用單元可在 10ms 內(nèi)接管控制，防止執(zhí)行系統(tǒng)失效。在自動泊車場景中，該技術(shù)可控制車輛完成轉(zhuǎn)向、倒車、調(diào)整位置的連貫操作，泊車誤差不超過 10cm ，滿足狹窄車位的?？啃枨骩4]。

3.4車路協(xié)同數(shù)據(jù)交互

單一車輛的感知范圍有限，電子信息技術(shù)通過V2X技術(shù)構(gòu)建車路協(xié)同體系，突破單車感知局限。在通信層面，采用802.11p與5GNR-V2X雙協(xié)議架構(gòu)，802.11lp 確保短距離 300m 內(nèi)低時(shí)延通信，滿足交叉路口預(yù)警、車輛跟馳等場景需求；5GNR-V2X則實(shí)現(xiàn)廣域覆蓋與高速數(shù)據(jù)傳輸，支持大規(guī)模車輛組網(wǎng)。在數(shù)據(jù)交互層面，電子信息技術(shù)構(gòu)建端-邊-云架構(gòu)：終端層車輛實(shí)時(shí)上傳自身位置、車速、行駛意圖等數(shù)據(jù)；邊緣層通過邊緣計(jì)算處理多車數(shù)據(jù)與路側(cè)傳感器采集的信息，生成區(qū)域交通態(tài)勢，如前方 500m 擁堵、路口信號燈變化；云端層通過大數(shù)據(jù)分析優(yōu)化全局交通策略，將預(yù)警信息、最優(yōu)路徑反饋至車輛。例如，當(dāng)路側(cè)設(shè)備檢測到前方路段發(fā)生交通事故時(shí)，可通過V2X通信提前1.5s向周邊車輛推送預(yù)警，讓車輛有充足時(shí)間減速或繞行，降低二次事故風(fēng)險(xiǎn)；在高速公路場景中，車路協(xié)同可實(shí)現(xiàn)車隊(duì)跟馳，使車輛間距縮小至 50m 以內(nèi)，提升道路通行效率 30% 以上。

4結(jié)束語

綜上所述，電子信息技術(shù)通過構(gòu)建多模態(tài)感知體系、支撐實(shí)時(shí)決策規(guī)劃、保障精準(zhǔn)控制執(zhí)行、實(shí)現(xiàn)車路協(xié)同通信，為自動駕駛?cè)鞒烫峁┖诵募夹g(shù)支撐，既是破解環(huán)境感知盲區(qū)、決策時(shí)延較長等難題的關(guān)鍵，也是推動“單車智能 + 車路協(xié)同”融合發(fā)展的基礎(chǔ)。當(dāng)前，極端場景（如暴雪、隧道出入口）感知魯棒性不足、車規(guī)級芯片國產(chǎn)化率低、車路協(xié)同標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一等問題仍待突破。未來，需聚焦AI與多傳感器深度融合、自主可控芯片研發(fā)、跨領(lǐng)域協(xié)同機(jī)制構(gòu)建，持續(xù)優(yōu)化技術(shù)應(yīng)用效能，方能加速自動駕駛規(guī)模化落地，為智慧交通體系建設(shè)與出行安全升級提供更堅(jiān)實(shí)的技術(shù)保障。

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（編輯 楊景）