面向車聯網的車載智能終端及其實現探究

摘 要：隨著我國汽車工業的發展，越來越多的汽車設計開始注入新的元素，將汽車的傳統功能與現代的信息技術結合起來，為用戶帶來了更加便捷、安全的體驗。車聯網是一個全新的概念，主要是指將汽車的行駛狀況與網絡進行連接，通過對汽車自身的運行狀況與周圍的環境信息進行綜合分析，來對駕駛員進行正確的引導，從而避免了交通事故的出現，提高汽車的通行效率。由于技術發展還不成熟，在車聯網實踐階段還存在著一些問題，汽車生產企業相互間的互通性差，成本昂貴，無法將這一技術在不同的車型上進行普及運用。隨著科技的發展，車載智能終端開始問世，大大適應了用戶的需求與汽車工業的發展。本文重點將以車聯網為基礎，對車載智能終端設備與系統進行研究，并將其的實現過程進行論證。車載終端主要包括在汽車的嵌入式終端上安裝有攝像機、GPS接收器以及無線網卡等，通過主控單元與運行環境結合，實現對外界環境的感知與數據傳輸；除了在硬件上進行升級外，在軟件方面也進行了更深層次的更新，利用汽車對感知影像的分析，自動提取車道線、計算車輛之間的距離、利用編碼技術實現極高的時效性、實現車與車之間的信息交互，這些功能的實現都會大大提高車載系統的可靠性，滿足汽車工業的發展與用戶的需求，進一步提高人與汽車的交互性與行駛安全性、高效性。

關鍵詞：智能終端；車聯網；安全；車道線識別；GPS；嵌入式

隨著改革的開放與經濟的發展，我國的汽車工業正以極高的速度進行增長，大大促進了公路交通事業的的前進。未來，我國將建設成為公路、鐵路、航空立體網絡交通格局，這其中公路占到了主要組成部分。公路交通的安全系數高、平穩性強、適應性高，機動車的保有量將會在2015年有望突破15000萬輛。隨著汽車數量的增加，所帶來的問題也成為城市管理者與規劃規劃部門需要重點考慮的問題。汽車數量的增加首先會帶來安全問題，傳統的汽車功能在安全性方面普遍不高，2010年度，因為交通事故造成的人員傷亡數量已經達到六萬人以上，事故數量與傷亡人數每年都會呈現大幅度增長。

隨著汽車科技的不斷提高，汽車的速度被不斷提高，而汽車駕駛員的駕駛技術卻沒有明顯的進步，在道路行駛中不斷有違反道路交通法規、違反行車文明的行為出現。數據表明，汽車事故主要有尾隨相撞、超速、疲勞駕駛、側面碰撞、與其他的靜物相撞等。尾隨相撞的原因大部分是對于突然的剎車沒有及時的反應，距離太近造成追尾，碰撞靜物則主要是駕駛員的水平不夠引起，對于汽車周圍的事物沒有進行充分的判斷。對于行車安全主要從兩方面入手，首先是對駕駛員水平的提高，目前所有的駕校已經提高了考核要求，并進行了明確規定，對于發生事故的車輛進行溯源追蹤，對于駕駛證的考取也進行了更嚴格的考核，由三項考核變成了四個階段的考核，采用GPS定位技術對考試過程進行核定，避免了人為因素在考試過程的影響。另一方面就是對汽車科技的更新，通過對汽車設備的技術提升，讓汽車感應到周圍環境的因素，輔助駕駛員對周圍進行提前充分判斷，避免造成安全事故。

目前應用于汽車的ABS（制動防抱死系統）、EBD（電子制動分配）、ASR（牽引力控制系統）與ESP（智能汽車穩定電控系統）等先進的設備與系統均可以從一定程度上減少了事故的發生，這些設備屬于主動安全設備。其他的主安全設備還包括信號處理系統，隨著視覺系統技術的進步，信號處理、監測系統已經開始應用于汽車上，可以對駕駛員的視野進行充分保護，對駕駛員的生理指標進行監測，避免不符合要求的駕駛員上道行駛。這些技術都可以大大減少事故發生的可能性，但由于各個汽車生產企業對于技術的研究各自為政，對于相互間的通用性設計并沒有進行充分，車與車之間的信息傳輸還存在一定的障礙。

車聯網是指通過無線射頻識別技術利用信息網絡平臺對所有的車輛信息均可以進行信息提取，平臺為汽車提供監管與綜合服務。在車聯網系統組成中，智能終端主要是指汽車或人需要通過車聯網來得到相應服務的實體，基礎設施包括信息采集點、交通設施等，而交通管理與控制則主要是區域控制實體，如交通控制中心等。車聯網的車載智能終端能夠實現車與車間的信息傳輸，具有高效、環保、智能的特點，為駕駛員提供安全服務，是汽車工業未來發展的方面與趨勢。

1 國內外研究現狀分析

我國的汽車工業發展起步較晚，與國外存在著一定的差距，但由于發展速度快，在近幾年來已經在多個領域取得了不錯的成績。在車載智能終端的研究領域，我國與世界范圍的先進國家水平保持聯系但不盡相同。系統的研究需要結合各國的實際情況與根本需求，來制定準確的發展趨勢。

1.1 國內研究現狀

由于我國汽車工業發展起步晚，技術成熟度還不高，目前人們主要關心的問題還停留在汽車的使用性能上，而對于安全與其他的智能階段的需求還不是很旺盛。但目前隨著世界范圍內對汽車智能化研究的發展，我國的一些企業、科研機構也已經開始了這一方面的分析。2007年前，武漢大學的陳立家就已經開始了對無線傳輸協議的研究，對其分類進行了闡述；2008年，重慶的李麗君等對車載自組網絡的特點與應用分類進行了分析，指出了未來信息廣播的新型模式思考與方面；2009年湖面大學的肖玲等對車載自組網絡的建模仿真方法進行了研究。

除了民間進行一系列的研究外，我國從政策上也已經開始了對車聯網的關注。2010年，在我國無錫召開的物聯網大會上，對智能交通、物聯網技術標準進行了討論，國內大學與科研機構對車聯網的智能車載終端開始了更為深入的研究。2010樣，長安汽車對車道的偏離與障礙物預警系統進行研究，設計出了可以自行判斷前方障礙、提前預警功能的樣車。目前車聯網終端設備已經在客車上有了應用，結合了數據采集、車輛身份信息、可視倒車雷達等功能。[1]

1.2 國外研究現狀

隨著無線射頻識別技術的發展與3G網絡的開發，全球對于車載智能終端的研究早已經開始，十年前美國就已經為汽車車輛間的信息傳輸專門分配了頻段，2005年，歐洲成立了車輛間通信聯盟。雖然各國均已經意識到智能化是未來科技發展的顯明特征，但對于車載智能終端的研究，國外目前主要處于研究與測試階段。

歐盟的CVIS計劃從2006年已經開始，已經有大量的大學、政府與其他企業組織參與其中，它主要是將汽車與汽車周圍的道路附近的基礎設施間進行信息交互，目的為了提高道路交通運輸的效率；而美國的ITS計劃是為了進行交通系統運行方案的設計，計劃利用五年的時間建立起車輛間的無線通信，并對車輛與基礎設施間的通信進行解決；日本政府與民間的多個企業結合，開展了Smartway計劃，主要為了解決交通擁堵的問題。

就汽車生產企業而言，對于車載智能終端的的研發，主要有美國通用的安吉星汽車安全信息系統、日本的G-BOOK智能副駕系統與寶馬公司的IDS等。這些計劃的根本都是將車載設備與控制中心進行數據傳輸。比如某公司的汽車事故時，通過觸動的安全裝置可以將汽車的GPS定位信息自動傳輸到控制中心，從而對救援形成良好的傳遞，提高救援效率。另外通過這條通道，可以實現話務員提醒、資訊信息、網絡地圖接收等，大大提高駕駛員的提前判斷能力，避免了隱性事故的發生。[2]

從整體上來看，目前國內外對于車載智能終端的研究還處于開始階段，正在進行積極的努力。但由于沒有一個全面的大局指導，缺乏相互間的車聯網通信接口標準。無法真正實現車路協同。同時對于基礎設施的建設、控制中心的研究也還處于初步階段。

2 面向車聯網的車載智能終端及其實現探究

市場需求指導生產設計，本文首先對系統的功能需求進行闡述，明確市場上對汽車工業的發展方面需求。對于目前面臨的問題、解決方向進行明確。對于車載智能終端的設計整體框架進行明確論證，通過對硬件、軟件兩個方面的主要技術研究，對信息采集、信號處理以及控制管理方面進行充分介紹。

2.1 系統功能的需求介紹

車聯網技術要求汽車對周圍的環境有一個全面的判斷，提前感知潛在危險因素。傳統的智能終端首先要對汽車自身運行狀況進行充分的監測，對汽車的車速、發動機轉速、車道方面的信息進行上傳，通過云處理，為平臺提供真實的數據，確保信息處理中心基于準確的信息進行判斷并發送相應的服務信息。另一方面，現代智能終端需要結合車輛以外的環境進行感知并進行上傳。因素主要包括汽車附近的其他的車輛信息，如車牌、型號、車道等，包括路況信息，如路面情況、車道數量與車道線的清晰度、指令等，還包括天氣信息，如光線的強弱，雨雪天氣的判斷等，這些信息的綜合才能為信息的處理與新指令的發出提供最全面的基礎。[3]

系統的具體功能主要體現在七個方面。第一是對汽車與前后車輛間的距離進行判斷測量，設置安全距離，當距離低于安全距離時，系統會進行自動預警，提醒駕駛員進行注意，避免過近的距離造成追尾，目前在某汽車品牌應用中，已經開始使用自動減速功能，在汽車識別到前車突然剎車時，由于駕駛員無法在短時間內判斷，汽車智能系統將會自動減速，避免發生碰撞；第二是數據的先期處理。車載終端能夠對汽車的GPS信息、采集到的圖像信息進行預處理，這其中主要包括對圖像壓縮編碼的處理與GPS信息的準確校正。第三是進行數據與控制中心的上傳。目前數據主要有兩種形式，媒體流與指令流，前者主要包括圖像流與音頻流，后者主要包括車載智能終端的登錄信息、車輛自身的運行等信息流。

第四是語音呼叫。目前駕駛員在遇到特殊情況時，多是采用另外的非車載通信工具進行呼叫，而通過車載系統時，駕駛員可以在極短的時間內僅僅觸動汽車的一個按鍵，就可以發出呼叫指令，車載終端會將車輛的位置信息與圖片進行上傳，控制中心則會與救援中心高效聯系，大大提升救援效率。每一分鐘的耽誤都有可能會造成人員的傷亡，事故后的每一秒鐘對駕乘人員來說都是極寶貴的；第五是行車周圍的環境信息的采集。車載終端能夠對天氣情況、周圍的車輛信息進行實時提取，天氣情況與車輛信息主要是由控制中心通過某傳輸途徑進行發布，來源則是通過GPS位置的天氣預報機構與其他車輛上傳的實時車輛數據；第六是車輛的定位與軌跡回收。控制中心或監控終端能夠對某車輛的實時位置進行圖像查看，并可以對車輛的運行軌跡進行回放監控，大大提高責任追溯，協助公安機關進行特定信息采集；第七是現場的圖像顯示，目前在一些控制中心已經可以實現對某一車輛的現場圖片查看，系統需要將這些信息傳輸到監控終端中實現信息共享。

2.2 系統硬件總體結構分析

車載智能終端以目前技術成熟的ARM芯片為核心，采用ARM1176JZF-S，處理器芯片為三星S3C6410A，它的主頻設定為533MHZ。系統的外圍電路主要包括接口電路與處理器的連接，通過PCB設計完成。外圍電路主要包括3G網卡、LCD屏、揚聲器，另外還包括GPS接收器與攝像頭等。圖一為系統的硬件總體結構圖。

系統的工作流程首先是注冊登錄，其次是數據傳輸與交換，最后是退出。本文重點對硬件結構中的語音模塊接口電路、GPS定位模塊接口電路、液晶屏模塊接口電路進行研究。[4]

2.2.1 語音模塊接口電路

車載智能終端采用的三星處理器芯片支持I2S、PCM、AC97等幾種常用的音頻接口。本系統主要采用AC97接口。它主要包括兩個部分，音頻的編碼與解碼器、音頻的控制器。音頻編碼與解碼器主要起到模擬信號與數字信號的相互轉換、音頻效果處理，音頻的控制器則是內核與音頻編解碼器之間的數字接口，負責數據的轉換與傳輸。

本系統采用的是WM9714來作為音頻編解碼器的芯片，由此電路引出一端為MAC錄音，另一端則為外接音頻輸出設備，如音響等。它的操作過程是，在SYNC變高的次時鐘周期，將維持16個BIT-CLK周期，傳遞當前的狀態信息，第二個階段是SYNC將數據進行傳輸，從BIT-CLK上升階段開始，接收的設備在時鐘下降時發出數據。[5]

2.2.2 GPS定位模塊接口電路

GPS定位是目前在在定位領域經常談起的方法。本系統中主要是采用DB-9為GPS的接收器接口，其中的9個引腳分分別對應著數據接收、發送、請求與允許等功能。GPS接收器與ARM11通過RS232協議進行通信，在計算機的處理中，采用TTL電平，5V表示1，0V表示0。TTL采用高低電平表明邏輯狀態，EIA RS-232C采用正負電壓來明確邏輯狀態。需要在二者之間進行邏輯變換，才能被識別，轉換芯片采用MAX232，采用5V單電源獨立供電。

ARM處理器在輸出TTL后，馬上會接入到轉換芯片的引腳，轉換出的RS232電平經過串口線傳送到轉換器的另一引腳，再度恢復TTL電平，接入到GPS接收器的引腳，反向轉換基于同樣道理。

2.2.3 液晶屏模塊接口電路

現代的車載智能終端離不開屏幕的支撐。傳統的信號在人體接收后不會產生直觀的反應，如音頻等，無法形成良好的交互作用。利用屏幕的方式，可以有效解決這一問題。而目前有屏幕發展領域，多是采用液晶屏來實現。這種可視化的交互，大大提高了信息傳遞效率。系統采用了TFT型LCD。[6]

LCD控制器主要有LCDCDMA、REGBANK與LPC3600等構成。在這些組成中，REGBANK包括了十七個可以編程的寄存器與調色板信息存儲器，CDMA主要起到視頻數據傳遞的功能，通過另外的芯片進行格式轉換，經過總線進行LCD驅動器傳輸，之后由LPC3600實現不同的驅動器信息控制產生。圖二為LCD控制器結構框圖。

除了以上三種主要的接口電路外，還有其他的幾種接口電路，包括視頻采集模塊接口電路、按鍵控制模塊接口電路等，目前已經發展的相對成熟，本文不進行一一表述，可以借鑒其他領域的硬件設計圖操作。

2.3 車載智能終端軟件主要的技術

車載智能終端的系統除了硬件組成外，重點是對于軟件的選擇與研究。系統軟件主要包括嵌入式的車載終端軟件、遠程監控軟件與服務器（控制器）端的軟件三大主要組成部分。嵌入式車載終端將信息通過采集數據上傳到遠程監控中心，通過信息處理，由服務器端進行信息發布，指導進行相關的操作。[7]

在嵌入式車載終端中，主要的功能包括車輛的身份識別、相關信息采集、信息處理以及語音請求等。車輛的身份信息主要包括注冊、注銷與登錄的認證；信息的采集主要包括PGS定位信息的獲取與車輛周圍信息的圖像采集；信息的處理包括GPS解析與圖像壓縮編碼、車道次的提取以及目標車輛識別等。信息上傳則主要包括車輛標識的信息、時間與自身運行狀態信息的上傳；信息獲取包括控制中心發布的天氣情況、路況信息的獲取；語音請求主要是指用于救援的呼叫。在軟件實施技術中，本文重點對車輛安全距離預警系統、圖像GPEG編解碼、數據通信、后臺管理軟件系統等關鍵技術進行研究。

2.3.1 基于單目視覺的車輛安全距離預警分析

從相關數據可以知道，在當前的車輛事故中，多數的事故是由于車輛追尾、相互碰撞導致，這從一定程度上來說，車輛間的距離判斷失誤導致了事故的發生，如果距離可以提前準確判斷，將會提前對車速進行控制，避免了車禍的發生。車載智能終端首先要解決車輛間距的測量問題。視覺測距的成本較低，精度相對高一些，為本系統所采用正是基于以上優點。系統主要是通過對汽車采集到的圖像信息解析出距離的判斷。通過圖像信息，可以對交通標志、車道、車牌進行識別。通過攝像技術與計算機處理能力的提高，視覺識別算法已經相對成熟。在系統的流程中，首先，對車輛前方的圖像進行特征判定，利用車道識別，結合圖像區域內的車輛開頭特征對區域的車輛進行識別，最后利用針孔模型來計算二者的距離。

在車輛高速運行過程中，目標數據主要為圖像的下半部分，這部分中，對于灰度、邊緣以及紋理方面都會有相對獨特的特征，有利于進行分析，而上半部分的天空則不易被分析。本文通過裁減處理，重點對待處理區域進行解析。通過對路面背景與路面標線樣本進行比較，可以發現，路面背景的灰度值高于標線的灰度值，而且路面背景在圖像中的比例要遠高于標線比例，在車道線與背景的邊緣處會有較大的灰度值起落。路面的紋理相對標線的紋理更大一些，但標線具有明顯的直線特征。[8]

在車輛前方圖像中解析出車道線信息，將會是視覺車輛輔助駕駛主動安全性的基礎，目前車道的檢測技術主要是顏色檢測法。首先對白、黃顏色進行HSV模型約束，尋找滿足條件的特征，對相似值進行再度處理。除了以上算法，還可以基于灰度與形狀特征的車道識別進行計算，首先是ROI提取，在圖像增強的處理下進行二值化，通過連通標記與邊界點探測，進行線性擬合，通過這六個步驟，最終實現車道線的提取。

在得到路面的信息后，就需要對前方車輛進行定位，車輛下的暗區將具有良好的可探測特征。最后進行單目視覺測距。通過利用針孔模型，建立的坐標系，由二維方向上的定位坐標來計算出車輛與前方車輛的距離。

2.3.2 車載智能終端采集圖像的JPEG編解碼分析

隨著攝像技術的不斷發展，采集圖像所占空間越來越大，在不斷清晰的同時，也給信息的傳輸帶來了一定的困難。海量數字圖像傳輸勢必會受到通信線路的線路帶寬影響，系統的成本與計算機的處理能力也將會受到嚴峻的考驗。所以在圖像處理方面首先要進行壓縮，提高存儲與傳輸的能力，來提高效率。

JPEG圖像壓縮首先會去掉圖像中的冗余信息，同時保留了圖像的有效信息，由于人眼的識別度，對高頻成分失真的敏感度差一些，所以可以進行粗量化處理，對低頻分量進行細量化處理。本系統采用有損壓縮，既可以消除掉沒有用的信息，同時也不會對人眼的識別產生較大的影響。在消除冗余方面，JPEG利用了DCT變換編碼、量化編碼與差分編碼技術，首先分塊處理，進行離散性變換，對64個系數進行編碼，對DC進行差分編碼，對AC進行行程編碼，最后進行哈弗曼編碼。

而JPEG解碼器的設計則是對編碼進行反向的運行過程。首先，對直流與交流系數進行解碼，其實就是查表的過程；編碼時對量化后的系統實行“之”字掃描，則解碼時需要進行反“之”字掃描，形成新的系數矩陣；之后進行反量化處理與反離散余弦變換，最后進行YUV轉變為RGB。通過這種編解碼的方式，成功將圖像進行壓縮并讀出。壓縮后的圖像將會達到原來的三十分之一，大大緩解了網絡壓力，同時基于GPU的并行加速算法可以大大提高解碼速度，達到原來的八分之一。

2.3.3 車載智能終端的數據通信分析

在車載智能終端設計中，需要實現車輛與車輛之間的數據傳輸，加快信息交換，將圖片信息與音頻信息進行交互。通信是制約系統的一大因素，系統的性能將會受到直接的影響。有線通信方式在可靠性與實時性方面已經非常成熟，但對于高速運動的汽車而言，顯然是不現實的，所以需要采用無線通信的方式進行。無線通信方式在車聯網中主要有短距離無線與長距離無線兩種通信技術。短距離的無線通信主要有射頻識別技術，需要在高速公路的沿線設立無數個基站，每隔一定的距離與車載終端進行數據交換，實現成本非常大。而遠距離的無線通信方式則主要是GPRS、GSM、CDMA與3G技術，這幾種方式主要是基于目前國內幾大通信運營商模塊而形成的方式。如果通過GSM數據消息的方式進行傳輸，數據的長度將會受到限制，傳輸長信息時，會受到成本限制，而其他的通信方式也分別會有限制，3G無線通信是有別于普通的數據傳輸方式的。雖然它的成本目前來講還非常高，但在技術先進性與數據傳輸速度上來講都是非常高的。系統數據流可以分為實時的數據與歷史的數據，前者與服務器間通過TCP方式連接完成，歷史數據通過在線服務完成，這種查詢可以實現跨平臺交互，適應于不同的平臺與應用系統，有效保障了安全性。

車載智能終端與服務器間通過TCP/IP的協議進行，數據格式包括幀代碼、長度與內容、結束符等。系統的傳輸層采用的TCP協議進行，它是面向字節流的，可以實現流量有效控制、差錯有效控制等。在應用層僅需要定義相關的協議即可，在超出長度后，可以自動采用分片傳輸，通過循環調用recv函數來進行實現通訊過程。[9]

2.3.4 車載智能終端后臺管理軟件的實現

車載智能終端的后管理就是控制中心，通過信息發布的方式與汽車進行信息交互，遠程中心包含的數據主要有車輛的定位信息、行駛信息、現場圖片，一般采用C/S的模式進行，天氣與路況信息通過在線服務進行提供與查詢。

目前最常用的數據庫平臺主要有Oracle、SQL Server與DB2等。從多個方面進行綜合評定后，Oracle的性能最為佳，已經成為眾多客戶的首選。車載智能終端系統對于數據的安全性、并行性要求非常高，宜采用此數據庫。

物理數據模型是數據進行存儲與訪問的更高層次描述。為了將概念數據轉換成特定的SQL腳本，需要將目標數據庫設置為Oracle 10g，最后生成物理數據模型。面向對象數據模型強調的是數據與代碼組成的對象，采用具體的編程語言實現，采用C++，選擇生成面向對象的數據模型，就可以完成。針對MapX的車輛位置動態顯示與回放功能的應用型GIS開發有獨立開發、單純二次開發、集成二次開發三種方式。車輛的位置是由控制中提供的服務之一，在軌跡方面，首先需要得到特定時間段內的車輛GPS位置信息數據，通過路徑進行繪制，由于已經做了GPS校正，反應出來的效果基本可以反應實際情況。

3 系統集成及其測試分析

智能車載終端采用的是嵌入系統，它的主要界面包括視頻顯示區、程序處理記錄區與流水信息區、前后距離顯示區與控制面板組成。視頻圖像通過視頻區進行顯示，時間間隔為0.5秒，系統會對視頻圖像進行識別處理；程序處理記錄區對車輛的經緯度與安全距離、系統的時間進行顯示，經緯度主要就是指汽車的GPS位置信息經過校正后的結果，系統設定好安全距離后，識別的距離低于設定距離，將會引起系統的預警，語言播報提示；程序處理流水自信是對于一引起基本操作進行記錄，如初始化數據、指令執行信息與異常信息記錄等，此方法可以有并行進行車輛操作追溯，便于公安部門對交通事件責任認定時進行判斷，同時有利于系統對駕駛員進行指導。前后距離主要是指車輛與前后的車輛距離；在控制面板中包括有攝像頭初始化、啟動識別、停止與語音對講等便捷功能，大大提高了駕駛者的安全能力。

遠程控制中心則主要有浮動車顯示區、鷹眼區域與在線的車輛列表組成，可以對某車輛進行突出顯示、放大處理，在線車輛列表則是對所有的區域內安裝有車載智能終端的車輛，每一輛車都可以進行定位跟蹤、軌跡查詢與顯示、語音的連接等。

為了確保系統的使用效果，需要提前進行測試。主要包括視覺測距測試、圖片對比、車輛定位測試與回放測試。通過這些測試的效果，來對系統的車載終端、控制終端進行效果評價與修正。

4 總結

本文首先對國內外的車載智能終端進行描述，通過目前的研究現狀提出了面向車聯網的車載智能終端的總體設計方案。首先對市場需求進行調研，明確需求的各個方面，無論是車輛終端需求還是控制中心需求，對系統的工作流程進行設計，采用嵌入式的車載智能終端，利用模塊化的方案對硬件構成進行設計，支持視頻處理、移動通信等多個模塊，并保留相關的擴展接口，便于升級與擴展。在軟件設計方面，提出了基于單目視覺的車輛距離預警法，通過多方面的特征實現車道的提取手段，設計了圖形的處理器，通過壓縮與解碼，實現了去除冗余信息的方式，大大提高了信息的傳輸效率，保證了圖像的質量，通過3G的長距離無線通信方式的運用，將車輛自身的信息與周圍環境的信息及時準確地進行上傳，并實現車輛間的信息交互，提前預警潛在危險。

隨著科學技術的不斷發展，在車聯網新趨勢下，會有更多的技術出現，不斷完善目前在車載智能終端應用中的難題。車聯網的趨勢將會更加智能化與快捷化，通過車聯網的應用，可以實現安全性的提高、生活的便利與信息的傳達，為物聯網時代的發展起到了極大的帶動作用，真正為駕駛者帶來全新的體驗與享受，為創新型社會的發展做出巨大的貢獻。

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