智能輔助駕駛系統在車聯網中的應用

（力帆實業（集團）股份有限公司 重慶市北碚區 400707）

摘要：汽車作為重要的交通出行工具，它的出現和應用極大程度的改善了人們的生活狀態，隨著經濟的發展，汽車行業的發展規模越來越大，對應的技術水平也越來越高，當前汽車產業的三大技術突破：車載網絡、無人駕駛技術以及新能源中無人駕駛技術主要針對現代人對汽車駕駛的新需求，它的研發和應用將徹底扭轉人們的駕駛習慣，改變駕車方式，并逐步促進車聯網的形成和完善。

關鍵詞：智能輔助駕駛系統；車聯網；技術應用

智能輔助駕駛系統目前在一些高端品牌的車輛中已經有所應用，例如寶馬、沃爾沃等，智能輔助駕駛系統的使用提高了行車的安全性，當駕駛員處于疲勞狀態下，或是執行了錯誤的操作、車況遭遇意外時，輔助系統能夠智能化控制車輛的行駛狀態，保護行車安全。車聯網則是車與人、車與路、車與車之間的信息共享，通過傳感設備，建立車輛與公眾網絡之間的聯系。在車聯網當中，通過傳感設備和信息共享，智能輔助駕駛系統就能夠準確獲知車輛的當前行駛狀態，并進行路徑規劃，進行智能操作，輔助駕駛員保持車況穩定。在下文當中，筆者將對智能輔助駕駛系統在車聯網中的應用進行分析，加快實現無人駕駛。

一、 智能輔助駕駛系統分析

（一） 算法技術

算法技術是智能輔助駕駛系統中最為重要的技術部分，要決定了智能輔助駕駛系統的智能化程度以及其能夠保障駕駛安全。國內相關企業所提出的算法技術比較受到認可的是上海趨視信息科技有限公司所推出的ADAS輔助駕駛系統算法版本，該算法模塊應用了趨視科技自動3D場景建模與深度學習算法模塊，對汽車行駛狀況的計算和分析較為準確，且應用比較簡單，即使是普通駕駛員也能進行操作。近年來，隨著科技的發展，國內很多的科技公司都相繼推出了智能輔助駕駛系統，其中的算法技術都是大同小異，理論上具有一定的操作性，但是實際應用價值較低，還需要進一步改進。國外MOBILEYE所推出的智能輔助駕駛系統雖然優越于國內技術，但也不盡完善，且售價非常昂貴。未來的智能駕駛輔助系統應當趨于平民化、實效化方向發展。

（二） 相機科技

趨視科技的輔助駕駛系統主要是用單個光學相機集成車輛行駛畫面，并將其傳輸至顯示界面，其技術優勢在于解決了傳感器攝影的數據融合問題，應用成本低，但可靠性比較高。

（三） 相機的自動標定技術

相機自動標定技術的研發節約了相機設備的安裝和調試成本，而且可以自動標定位置，發現并處置相機的意外移動，時刻保持趨視的完整性和正確性，保證智能駕駛輔助系統性能的應用。

在基于光學攝像機的智能輔助駕駛系統中，車輛狀態的物理數據，如車速，車輛本身相對于車道線的位置，以及車輛周圍的距離等，都是基于目標檢測的圖像內容，依據相機內部和外部的標定參數進行計算的。因此，校準參數的準確性是非常重要的。現有的智能輔助駕駛系統，通常使用一個特定的相機，所以相機的焦距等內部參數等是默認的，需要專業人員通過特殊工藝調整相機的外標定參數，如高度等，確保在使用狀態下的攝像機角度不會改變。這些高標準安裝要求必然會增加使用成本。但對于自動標定技術而言，通過檢測圖像中的目標和實際的物理尺寸對攝像機的內部參數和外部參數進行連續實時匹配，不僅不需要使用特定的攝像機，也可以用來改變攝像機的位置，并自動檢測相機角度，自動調整內部系統的算法。該技術使智能輔助駕駛系統被用來作為智能手機的一個移動應用程序，促進了智能駕駛輔助系統的推廣應用。

（四） 視頻技術

視頻技術是智能輔助駕駛系統中比較重要的一項技術，而且具有實際應用性，但是增加了視頻技術的智能駕駛輔助系統計算量非常大，國際主流廠商現在都需要使用專用芯片進行數據處理，而不是依賴于硬件性能，該技術的重點是開發高效的算法來解決計算問題。從這一點出發，應用樹結構專家系統能夠智能分析模塊數據，利用專家系統可以增加有針對性的深度學習，利用圖像特征減少深度學習的維度，得到學習統計的魯棒性，同時保持系統的邏輯和效率。目前上海趨勢科技已經在x86芯片平臺上實現了基于1080p的視頻智能輔助系統，現在正在移植到一般的Android和IOS移動平臺。

二、智能輔助駕駛系統在車聯網中的應用

ADAS輔助駕駛系統已經應用于寶馬、沃爾沃等高端車型，但國內汽車行業還沒有普及這一智能輔助駕駛系統。汽車行業的發展和改革需要一個漫長的周期，一項新技術，需要至少兩到三年的測試才能進入實際應用階段。到目前為止，國內還沒有人工智能（AI）與國內汽車廠商合作，完成對其汽車輔助駕駛系統的全面測試，更談不上真正意義上的商業化。

目前，上海趨視已經開始與國內領先的汽車制造商上汽通用開展了技術交流和技術評價等合作，這標志著智能輔助駕駛系統以及相關科技已經逐步的受到了國內汽車制造商的認可，科技公司和汽車廠商將會進入全方位研究測試階段，相信在不久之后，國內將出現大量的具有智能駕駛輔助系統的汽車。

智能輔助駕駛系統的應用必須遵循三個階段：商業試驗、商業應用、數據應用。人工智能產業仍處于商業實驗的第一階段。目前，市場上表現出了對人工智能技術的極度渴望，尤其對于智能輔助駕駛系統來說，但是人工智能技術的發展卻一直跟不上市場需求。主要問題是人工智能的準確性較低，不能提供一個完整、可靠的系統，存在錯誤和遺漏，對于汽車駕駛來說，這種漏洞是百分之百不允許出現的，以人臉識別為例，如果在駕駛過程中，智能輔助駕駛系統多次錯報和漏報人臉識別結果，就會帶來嚴重的安全隱患，也會使得用戶逐步對智能輔助駕駛系統失去信心。錯報、漏報是人工智能在試驗階段必須解決的問題。

而在國外，以色列MOBILEYE公司已經成功的將基于視覺的智能駕駛輔助系統應用在了一些高端車輛上，并受到了廠商的認可，這標志著國外汽車行業的智能駕駛輔助系統已經進入了商業應用階段。其它的視覺技術依舊等待創新，尤其是人臉識別技術，小范圍、近距離的人臉識別已經較為成熟和完善，正在準備進入商業應用階段，但是廣義上、大范圍的人臉識別技術還有待開發。

結束語：

未來，趨視科技以及其它人工智能企業將進一步加大技術研發力度，不斷完善智能輔助駕駛系統，優化算法技術、相機技術等相關技術，盡快實現車與車、車與路以及車與人之間的信息交互，提高信息計算和分析的準確性。此外，國內科技公司還需繼續對行為分析算法進行大規模升級，大大提高識別的精度，滿足更多行業的應用需求。

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作者簡介：王茂權（1989.02--）；性別：男，籍貫：重慶市銅梁區，學歷：本科，畢業于重慶理工大學；現有職稱：助理工程師；研究方向：車輛電子自動化。