基于CiteSpace的無人駕駛研究熱點分析

高同 崔鵬

（貴州財經大學，貴陽550000）

主題詞：無人駕駛 CiteSpace 知識圖譜 人工智能(AI)

1 引言

無人駕駛作為一種全新的駕駛方式，能夠解決許多傳統駕駛方式無法解決的問題。無人駕駛技術的發展，不僅在企業中受到重視，在學術界同樣引起極大的關注[1-3]。我國從上個世紀就已經開始了無人駕駛技術的研究，進入21世紀以來，無人駕駛技術得到了迅速的發展。2018年10月18日，世界智能網聯汽車大會在北京召開，大會推動智能時代交通“新治理”、打造智能網聯汽車“新生態”、發布國內外領先“新產品”、提出智能網聯“新標準”、研討支持汽車產業融合發展“新技術”、探索未來出行“新模式”[4]。在這個新階段，對我國的無人駕駛研究現狀進行分析，探索未來無人駕駛領域的研究熱點具有重要意義。

2 數據來源及研究工具

2.1 數據來源

本次研究以中國知網（CNKI）為數據源，采用高級檢索功能，檢索條件：“主題”=“無人駕駛”或含“自動駕駛”，時間從1998年到2018年，來源類別選擇核心期刊，其他默認，總共檢索到1 223篇有關無人駕駛的文獻，檢索時間是2018年11月29日。剔除征稿啟事等和本次研究無關的數據163條，最終獲得有效數據1 060條。

2.2 研究工具

CiteSpace是陳超美教授基于JAVA語言開發的一款數據可視化軟件，利用共引分析理論和尋徑網絡算法等，通過繪制可視化圖譜對學科的發展前沿進行探測[5]。本文采用CiteSpace v5.2R2繪制作者合作、機構合作、關鍵詞共現等知識圖譜，探尋未來無人駕駛的研究熱點。

3 研究現狀分析

3.1 文獻發布時間、數量及學科分類統計

基于檢索到的數據，利用知網的文獻計量可視化分析工具，繪制出無人駕駛研究文獻年代分布圖（圖1）。圖1清晰地反映了年份和發文量的變化情況：2015年之前，發文量一直很平緩，1998年發文22篇，2015年發文63篇，發文量年平均增長率在6%左右，可以知道各界對該領域的研究沒有太大的關注，只有少數的專家學者在該領域進行研究，到了2016年，發文量達到93篇，相比于2015年有了較大幅度的提高，說明該領域已經得到了各界的關注，有成為研究熱點的趨勢，中國知網預測2018年該領域的發文量會達到150篇，是1980年發文量的7倍多。以上數據表明，隨著社會經濟的發展和人民生活水平的提高，無人駕駛將會是一個熱門的研究領域。

根據文獻學家普賴斯（D.J.Price）提出的學科發展4個階段的理論，可以看出無人駕駛研究領域正處于學科大發展期。

圖1 無人駕駛研究文獻年代分布圖

3.2 論文主題分布分析

根據中國知網的文獻計量可視化分析工具，我們可以得知1998～2018年間的無人駕駛領域的相關研究涉及40多個主題，選取其中占比最高的10個繪制文獻主題分布圖，如圖2所示。從圖2可以看到自動駕駛儀占19.16%，自動領航儀占18.71%，無人飛行器占13.6%，無人駕駛飛行器占13.14%，這四個主題占餅形圖的一半多，由此可知無人駕駛領域的相關研究主要集中在四個主題，也對這四個主題所在的學科發展起了很大的推動作用。除了圖中列舉的10種主題，無人駕駛領域的研究還交叉涉及到了人工智能、神經網絡等主題，這表明了無人駕駛的研究范圍比較廣泛，許多學科正把無人駕駛作為一種新的研究方向。

圖2 文獻主題分布圖

3.3 文獻作者分布

設置參數：“Time Slicing”=“From 1998 to 2018”，“#Years PerSlic”=“1”，“Node Types”=“Author”，其他選項默認，運行CiteSpace，通過調節閾值，可以得到作者合作網絡圖譜（圖3）。作者姓名所在的圓代表該作者的發表文章的數量，圓的直徑越大說明該作者發表的文章數量越多，圓與圓之間的連線代表作者之間的合作，連線越粗表明合作的越頻繁[6]。本次分析的1 060篇文獻中作者有181位，作者之間的合作連線有164條，從作者姓名之間的連線可以看到，研究無人駕駛領域的學者專家都是小規模的合作群體，發文量在5篇以上的作者中，只有劉莉和于劍橋有過合作，其他幾位作者都是自己的小團隊，各個團體之間缺乏大規模的合作，而且和國外專家合作的更少。通過知識圖譜我們可以看到祁載康、楊軍、周軍、雷軍虎、劉莉、李友年、于劍橋等幾位作者姓名節點較大，說明這幾位作者發文較多，發文量的多少在一定程度上代表著一個作者的學術成就和科研能力的大小，以上幾位作者在該領域具有較強的學術成就[7]。

根據邱均平教授提出的“領域年齡”（領域年齡等于當下年份與作者在該領域發表第一篇論文的年份的差）的定義，可以判斷該作者是否為該領域的領軍人物。通過計算可知：祁載康、楊軍、周軍、劉莉、于劍橋和丁明躍等作者的領域年齡都在10年以上，他們是無人駕駛領域的領軍人物，對該領域的研究起了很大的推動作用。

圖3 作者合作網絡圖譜

3.4 文獻機構分布

將“Node types”選擇“Institution”，點擊GO，通過閾值調節得到無人駕駛研究機構合作的網絡圖譜，如圖4所示。利用研究機構合作網絡圖譜和CiteSpace的統計表，可見，發文量超過2篇的機構共有100個，但是機構間合作連線卻只有27條，說明該領域已經得到了各個研究機構的關注，但是各機構之間缺乏密切合作；網絡密度為0.0055，說明研究無人駕駛的機構比較分散。同時，我們可以看到中國空空導彈研究院、西北工業大學航天學院、空軍工程大學導彈學院、西北工業大學幾個機構節點圓較大，說明上述機構的發文量較大，我們還可以看到上述機構主要是各個航空航天研究所和高校機械學院，由此可知，無人駕駛領域的研究主要集中在各個航空航天研究所，而且這些研究所和高校主要研究導彈和無人偵察機等軍工領域，很少有民間機構涉及無人駕駛領域。本次獲得的數據中只有山東五征集團在2018年發布過2篇該領域的文章，說明已經有企業注意到該領域的美好的發展前景，開始注重無人駕駛技術的研究。

圖4 機構合作網絡圖譜

3.5 文獻關鍵詞分析

3.5.1 關鍵詞共現分析

關鍵詞代表了一篇文章的研究重點與核心，能夠反映文章的主題，出現頻次較高的關鍵詞往往代表本領域的研究熱點[8]。通過CiteSpace生成無人駕駛關鍵詞共現知識圖譜（圖5），圖譜中的每個十字架代表一個關鍵詞，十字架之間的連線代表了關鍵詞共現頻率系數。在圖譜中我們可以發現，188個十字架，327條連線，網絡密度為0.0186。結合十字架大小、連線數量和網絡密度這三個因素我們可以知道無人駕駛領域的研究集中度較高，已經形成了一個初具規模的研究網絡。

圖5 關鍵詞共現知識圖譜

出現頻次較高的關鍵詞能夠反映該領域的研究熱點，關鍵詞的中介中心性能夠表示它控制的關鍵詞之間信息流的數量以及對整個網絡資源的控制程度[9]。對知識圖譜中關鍵詞出現的頻次、年代及中介中心度進行分別統計排名，選取其中的前10位，我們可以得到表1和表2。

表1 頻次排名前10的關鍵詞

表2 中介中心度排名前10的關鍵詞

通過對比表1和表2，我們可以發現，兩個表格出現的關鍵詞具有較高的相似性，自動駕駛儀、無人飛行器、自動駕駛、無人駕駛4個關鍵詞在兩個表中都有出現，且頻次和中心中介度都較高，由此可知這些關鍵詞就是無人駕駛領域的重要節點，該領域的研究可以以這些關鍵詞為中心展開。

3.5.2 關鍵詞聚類分析

以關鍵詞為基礎，利用LLR算法進行聚類，通過閾值調節，我們得到無人駕駛領域關鍵詞聚類知識圖譜，如圖6所示。自動駕駛儀、無人飛行器、無人駕駛技術、路徑追蹤、專家系統、汽車工程等聚類標簽代表了與無人駕駛領域相關的硬件、技術、軟件、終端等，這些都是無人駕駛領域研究的熱點詞匯。所以可以把無人駕駛領域的研究熱點大致分成三類：

（1）軟件層面。通過對路徑追蹤、專家系統等軟件進行深入研究，對軟件算法進行優化，利用計算機仿真系統進行仿真實驗，在軟件層面實現無人駕駛。

（2）硬件層面。通過對自動駕駛儀進行設計研究，配合研發出來的軟件系統，在硬件層面逐步實現無人駕駛。

（3）應用層面。研究熱點在于把軟、硬件技術結合起來，真正的把無人駕駛技術應用到當前傳統的車輛中。

圖6 關鍵詞聚類知識圖譜

4 無人駕駛熱點分析

利用CiteSpace繪制無人駕駛領域研究前沿知識圖譜（圖7），該圖譜可以顯示無人駕駛領域研究熱點的變化情況，有助于分析未來的研究熱點[7]。通過圖7可以看到：在起步階段主要的研究熱點在無人機、自動駕駛儀、無人飛行器等軍事方面；發展階段主要研究航跡追蹤、城市軌道交通、無人駕駛車等方面；現階段主要研究人工智能在無人駕駛領域的應用。

圖7 研究前沿時區圖

運行CiteSpace進行突變詞檢測，我們可以得到無人駕駛研究領域關鍵詞突變率知識圖譜（圖8）。利用突變詞可以預測無人駕駛領域的發展趨勢和前沿，通過圖8我們可以得知突變強度前12的關鍵詞，這些突變詞大都出現在2005年之后。其中“自動駕駛儀”首次出現在2009年，2010年結束，突變強度8.9902，為本次突變強度最大的突變詞；2010年之后“航跡規劃”、“無人飛行器”、“遺傳算法”和“城市軌道交通”等成為新的研究熱點，這也將會是未來的無人駕駛領域的一個熱門研究方向。

總體來看，自1998年以來，我國在無人駕駛領域的研究穩步發展，逐漸呈現多元化的發展趨勢，并由完全軍事化應用向軍用、民用兩個方向過度。

圖8 關鍵詞突變率

5 研究趨勢展望

基于上述知識圖譜分析和實際情況，筆者認為未來無人駕駛研究的熱點主要集中在以下幾個方面：

（1）擴大對無人駕駛應用領域的研究。現階段我國的無人駕駛技術應用的領域更多的是軍事方面，民用方面具有很少的應用，在應用的領域局限性較大。因此，在未來的研究中，不僅要加深對現階段應用的研究，更應結合現在經濟發展的水平，努力探索無人駕駛在其他方面的創新。

（2）擴大在無人駕駛領域的軟件系統研發。在人工智能的環境下，重視大數據技術在無人駕駛領域的應用，車載視覺系統、車載通訊系統、算法決策系統等軟件系統的開發利用都需要大數據技術的支持。高精度地圖在無人駕駛領域扮演著重要的角色，只有高精度地圖才能讓汽車感受復雜的路面情況，做出正確的決策。

（3）擴大在無人駕駛領域的硬件研究。無人駕駛技術的發展將會需要大量的傳感器，法國市場調研公司Yole Développement發布統計稱，當前最先進的無人駕駛車使用了17個傳感器實現無人駕駛功能，2030年將會達到29個[10]。相關技術的發展會導致各類傳感器的成本不斷下降，加速無人駕駛技術的普及。

（4）注重完善相關的法律法規。無人駕駛是一個新的駕駛方式，一旦各種技術達到消費級水平，會迅速取代現有的駕駛方式，現有的法律法規已經不適合無人駕駛的汽車，需要重新制定符合無人駕駛的法律法規。

6 結語

隨著百度、谷歌等大型科技公司及各大高校對無人駕駛技術的深入研究，無人駕駛技術已經得到了飛速的發展，雖然仍面臨許多技術性和非技術性的挑戰，需要專家學者完善相關的法律法規，但是無人駕駛已經成了社會發展的趨勢，在未來必定會成為我們生活的一部分，我相信無人駕駛技術的普及將會越來越近。