智能網聯汽車技術與標準分析研究

韓博硯

摘 要：社會經濟技術的發展推動了經濟的進步，而經濟的進步提供了產學研的快速的發展，科學技術也以前所未有的速度進行著變革，智能這一詞也開始出現在人們生活中，而與汽車相關的科技無非就是智能網聯汽車技術的應用，這也是未來汽車的發展趨勢，因此由智能網聯汽車所帶動的產業變革也是最具想象空間的。本文簡單的分析了當下汽車智能化技術及其發展的四個階段和相關標準的制定。希望能為智能網聯汽車技術發展提供一定的參考意見。

關鍵詞：智能網聯汽車（ICV） 駕駛輔助 人機共駕 無人駕駛

Analysis and Research on Intelligent Connected Vehicle Technology and Standard

Han Boyan

Abstract：The development of social-economic technology has promoted economic progress， and economic progress has promoted rapid development of industry， academia， and research. Science and technology are also undergoing changes at an unprecedented speed. The word intelligence has begun to appear in peoples lives. Automobile-related technology is nothing more than the application of intelligent connected vehicle technology， which is also the development trend of future automobiles， so the industrial transformation driven by intelligent connected vehicles is also the most imaginative. This article briefly analyzes the current four stages of automotive intelligent technology and its development and the formulation of related standards expecting to provide certain reference opinions for the development of intelligent networked automobile technology.

Key words：Intelligent Connected Vehicle （ICV）， driving assistance， man-machine co-driving， unmanned driving

1 引言

智能網聯汽車主要是針對感官單元技術的基礎應用，通過和控制器、操作器、以及現代通信工具的結合，以實現車輛能夠對環境有采集功能、控制自主化、智能選擇化等各種復合型功能。搭建一個有效、便捷的信息傳輸渠道是當下智能網聯汽車的主要途徑，這樣可以保證安全駕駛的過程中，最大限度的降低車輛擁堵及車輛事故的發生。當下復雜的交通場景對智能網聯技術提出了新的要求。對它的技術進行研究以及制定標準是很有必要的。

2 汽車智能化與網聯化概述

2.1 環境感知技術

環境感知技術其實就是讓汽車有“眼”即讓汽車可以看見東西感知到周圍物體，這就離不開在汽車上裝備的攝像機、激光雷達、毫米波雷達、超聲波等設備，通過與這些車載傳感器來感知周圍的環境，提煉路況信息、發現障礙物等。當然光能看到東西是遠遠不夠的，人之所以能開車，不僅僅是因為人通過眼睛看到了周圍的物體，關鍵在于人能看懂。車輛在實際運行過程中的交通狀況遠比想象的要復雜，如果車輛通過車載傳感器只能看到路況及路障等信息是遠不能滿足要求的，車輛必須要通過車載感知設備來看懂路況，分辨不同物體的屬性和運動狀態等。這就對汽車和車載環境感知器件提出了更智能化的要求，而也正是我們在人工智能技術領域的突破性進展，使得汽車在環境感知技術方面的智能化有了可能。汽車利用深度學習的方式通過對復雜交通現實道路場景的不斷學習，具備了對車輛、路人、非機動車等各種道路事物的判斷能力。實現了從能看見到能看懂這個質變。當下隨著各種車載傳感器的量產和技術迭代，成本的不斷降低，車載環境感知器件正越來越快速的布局到汽車上，成為標配。并且隨著道路的感知智能化，車聯網的不斷發展，北斗高精度定位和高精度地圖應用的加持，汽車的感知能力和范圍將會不斷增強。

2.2 新一代移動通訊車聯網技術

車輛通過自身感知器件來感知周圍駕駛環境和人類駕駛員一樣總會受到一些局限，隨著移動通訊技術的發展，車輛利用通訊網絡實現車內、車與路、車與車、車與人、車與服務平臺的全方位連接和數據交互，從而為車輛感知到更加全面的道路駕駛信息，提高行車智能，同時也能夠將自身車輛信息與其它道路交通要素進行分享，形成了一個綜合性的信息服務場景，實現了汽車、電子、信息通信、道路交通運輸的深度融合。目前我們已經在車聯網生態中著重構建以自動駕駛及輔助駕駛、車載電子產品關鍵技術、無線通信關鍵技術、面向車聯網產業應用的LTE-V2X和5G-V2X等關鍵技術的研發和標準制定，逐步建設跨行業、跨領域、適應產業發展需求的車聯網產業標準體系。目前全國各地乃至世界各地也都在創建不同層級的車聯網應用示范區，推動車聯網及智慧交通的落地，加快推動現有信號燈、交通標識等道路基礎設施的信息化接口改造等工作。

2.3 大數據及云計算技術

目前我們建立了不同場景的大數據集，有了大數據的支撐為人工智能做了很大助力，也使得汽車在圖像識別和人機交互等各方面更智慧。大數據是對無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是通過新的處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。通過車輛感知器件感知到的大量數據和道路等交通設施采集到的各種信息就是一個大數據，這些數據看似雜亂而信息量又十分巨大，但通過讓機器對于這些數據的不斷學習和深度挖掘使得機器有了直覺和智能，使得汽車的自動駕駛能力不斷提升。隨著車載數據量的不斷增加，車輛需要處理和計算的數據量也很大，需要的算法等支撐就更多，光靠車載自身硬件已經很難滿足應用要求，這就需要遠端更強大的設備來支撐，這時云計算技術就能很好解決這樣的問題。智能網聯在高效的云計算助力下，實現了數據存儲的規模化，存儲數據更安全，有力保障了網聯化汽車的駕駛安全。

3 智能網聯汽車發展的4個階段

當下智能網聯汽車的發展大致可分為四個階段，即L1—L2級別的自動駕駛輔助模式以及互聯網駕駛輔助模式，這一級別是目前應用較為廣泛且相對安全系數較好的駕駛輔助模式。然后是L3級別即人機共同駕駛車載模式，最后是高級別的智能駕駛模式L4-L5級別，L4實現了機器駕駛為主的有條件高級別自動駕駛，L5為完全的無人駕駛模式。目前雖然說L3和L4級別在技術方面已經有了很大突破，但是因為涉及到機器為主的駕駛在倫理道德等方便還有不同的看法，所以進行大規模的應用還在不斷嘗試。總的來說目前全球范圍內實行的智能駕駛模式是L1-L2級別人主控制車輛其他車載系統輔助，研究人員也在對人機共駕的模式進行研究突破。

3.1 自動駕駛輔助

當下我們把自己控制車輛行駛速度、行車道路并配合車載系統的感官單元完成行駛的方式叫做自主式先進駕駛輔助系統（advanced driver assistance systems，ADAS）因為這種技術難點的突破現已經實現量產并投放到當下汽車市場中，大致可分為預警類和控制類。常見預警類系統包括車輛前方碰撞預警、車道偏離預警、盲區預警、疲勞駕駛預警、360°全景環視輔助、實時胎壓監測等。常見控制類有車道保持、自主泊車、自動緊急剎車、自適應巡航等。

3.2 網聯式駕駛輔助

網聯式駕駛輔助通過對周圍來往車輛起到判定作用，從而改變駕駛中的駕駛員的操作并通過通信技術來完成網聯式的駕駛。這項技術主要通過通信網絡信息技術來實現連接車輛、馬路、路人之間的聯系，使每個個人都成為數據接受和發出者，從而形成智能的信息網絡，并對這些信息做到有效的處理運算，以實現準確的數學技術來規避行車安全問題。

3.3 人機共駕

人機共駕是一個高度分享駕車權限給駕駛輔助系統的過程，通過駕駛人員的授權智能系統獲取駕車操作權，以人機互動的方式完成車輛的駕駛任務。與現用駕駛輔助相比，共駕模式則更為強調人與汽車共同承擔駕駛職能，對行車承擔駕駛功能，也相互制約彼此的駕駛，簡言之就是一車多人控制的模式，這對智能汽車提出了很高的技術要求，要能根據實時路況具有很高的自助判斷能力，并根據判斷結果與駕駛人員達成行車一致，實現減輕駕駛人員操作負荷或特定條件下完全替代駕駛人去駕駛。

3.4 高度自動駕駛和無人駕駛

自動駕駛最終模式是駕駛員完全脫離駕駛，由車輛智能系統完成駕駛過程。這時的自動駕駛技術階段已達到L4級，一般情況下在駕駛人員無法處理駕駛功能時智能系統可以通過獲取駕駛人員授權來獲得駕駛權，如駕駛人員無回應時，在保證行車安全的前提下，車輛會停駐的保守方式。更高級別的自動駕駛則是完全脫離人類駕駛，車輛完全無需獲取駕駛人員授權，智能駕駛系統能完全自主的處理行車，并做到安全完成交通行為。當下有些公司跳過前面幾個階段，直接進行高度自動駕駛的嘗試，當然除了技術本身的問題外，更多的是倫理道德仍是難點，如行車安全中保證乘客安全為重，還是保證傷害基數為重，這都是未來高度自動駕駛需要突破的瓶頸。

4 智能網聯汽車標準體系構建原則

當下智能網聯汽車許多技術仍處在探索階段，許多技術仍處于開發階段，雖然某些公司某些技術在某場景下已經有了很大的進展和令興奮的突破。但這期間相應的準則也應在這一過程中不斷完善以及制定。為了更好的適應未來可持續的發展，智能網聯汽車應遵循智能化、持續化、多元化、模式化的原則。在實際智能網聯汽車標準體系構建過程中，應綜合考慮網聯化、智能化兩個方面主要因素，依據汽車網聯化效能，訓練智能化對道路交通設施、交通參與者、基礎設施等外部節點實際價值進行分析。如汽車加裝信息接收設備以及處理技術，車輛通過對外部信息的分析處理，協調自身情況為更為安全的行駛方案。其次要把可持續發展觀的理念始終貫穿在智能網聯汽車的發展中，為保證后續智能交通提供支撐。目前在智能互聯中要求行業應該擁有一個更開放更多元的特點，以獲得更廣闊的發展空間。同時模式化也要求起到一個統一標準，制定行業相關準則，在踐行多樣發展的同時還能做到基礎的統一，以保證溯源及修訂時有相對應的條款進行約束，現在智能化的汽車標準仍然是一個探索、挑戰、機遇并存時期，其中“安全”二字是不變的和關注的核心主題，緊貼安全標準構建才能適應長期的發展要求，高效便捷的智能網聯汽車才會有更長遠的發展。

5 結語

當下，智能網聯技術的應用是在突飛猛進中，L2級別的自動駕駛輔助系統的普及已經很好的為智能網聯汽車發展做了基礎支撐，大大的提高了行車安全。未來技術升級必將建立在更智能維度上，這也增加了智能化的應用訓練模式的多樣性以及高難度性。智能任然是一個新課題，結合當下的優勢，運用更多維度算法實現高效安全行車。長遠來看，標準化的建設及制定對于汽車革命提供了最基礎的理論政策支持，最終實現智能交通的愿景。

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