新工科背景下智能網聯汽車技術分析

摘要：隨著信息時代的發展，智能網聯汽車已經成為現代化交通發展的主要方向之一。對新工科背景下智能網汽車技術進行分析，通過將現代化網絡以及智能管理技術搭載到汽車上，推進汽車向智能化方向不斷發展。在智能聯網過程中通過利用專業的控制與感知等技術，實現對汽車聯網運行過程中的進一步控制與管理，從而實現對交通運行狀況的有效控制，同時促進汽車運行效率的不斷提升，確保智能網聯汽車在新時代條件下得到更加高效的應用。

關鍵詞：新工科背景;智能網聯;汽車技術分析

中圖分類號：U461收稿日期：2022-03-30

DOI：10.19999/j.cnki.1004-0226.2022.07.021

1新工科背景下智能網聯汽車概述

新工科背景下，要求設計人員在本專業的基礎上進行跨專業提升，實現綜合學科研發，同時與新經濟背景相協調，對未來的科技和產業發展具有較強引領作用。在此基礎上發展聯網汽車，將智能車與車聯網進行連接，通過通信網絡以及相關的感應識別系統的應用，幫助智能車提供實際的環境數據。通過路況識別、智能車聯網以及交通指揮中心等方面的信息共享，幫助制定更加安全且高效的汽車運行路線和控制方式，提高智能汽車的運行安全性，從而緩解目前的交通問題。

智能網聯汽車的發展涉及不同的層次與專業技術，在進行設計研發的過程中，應加強對新工科人才的培養，不斷促進智能技術水平的提升與發展，全面地促進現代化智能網聯汽車的發展。

2 智能網聯汽車結構層次分析

2.1 感知層

智能網聯汽車運行過程中，需要利用傳感器感知周圍環境，并對相關數據進行收集，將收集的數據上傳到智能控制系統中，以便控制汽車行駛情況。在汽車的環境感知層中，需要充分利用不同的環境感知技術以及網絡通信技術對信息進行有效的識別。在感知過程中，根據感知方式不同，可分為主動式感知和聯網式感知。在主動式感知的過程中，需要設計人員充分開發車載傳感器及相關技術，對汽車自身的狀況以及汽車環境外在情況進行動態的識別和信息收集，以便系統判斷汽車的實際情況。聯網感知中，主要借助現代通信網絡等相關技術，對汽車外部的環境如道路交通情況等信息進行收集，上傳到智能系統中，由決策層進行綜合分析。準確且及時的環境感知對于智能網聯汽車的運行具有重要的作用，只有在了解汽車的情況及環境情況的基礎上，才能準確給出恰當的執行命令，確保汽車安全行駛。

2.2決策層

智能網聯汽車主要由車聯網與智能汽車進行融合而成，在實際的運行控制過程中，主要利用智能系統作為決策層，對相關的環境數據以及汽車內部數據進行識別和分析，得出恰當的決策命令，下達給執行層，以保證智能汽車的安全運行。

智能系統作為決策層中最重要的部分，應融合不同的計算及判斷技術。一方面，在系統的作用下，主動去獲取外界的環境，并對信息進行收集與整理，按照標準的方式進行核算，制定駕駛過程中的相關操作方案。另一方面，智能系統需要通過聯網獲取目前的交通現狀，并對交通發展情況進行恰當的模擬和預測，結合預測信息制定相應的道路通行可行性分析，對駕駛方案進行評價和判斷，最終選擇最佳的駕駛方案，對該駕駛方案進行檢查核對，確保符合實際的運行要求后，將該方案轉化為相應的命令下發到控制層執行層。

2.3 控制層

智能聯網汽車屬于無人駕駛汽車，需要通過智能系統下發相應的命令，由控制層對汽車內部系統進行操控[2]，確保其能夠完全按照相應的命令執行操作。在控制層中，需要利用智能技術與汽車內部的相關功能系統進行連接，按照相應的命令對系統進行有效控制，從而保障汽車正常執行操作，使汽車順利行駛。控制層屬于智能系統的輸出端口，能夠直接驗證智能操控系統決策方案的準確性，同時在決策操控執行的過程中，同樣需要智能系統對相關的行駛數據進行全面收集，增加收集數據上傳到感知層與決策層中，重新進行數據分析，在智能汽車實際行駛狀態基礎上進行分析，有利于提高智能汽車的實際行駛安全性和有效性。

3 智能網汽聯車制動系統控制技術

3.1 系統概述

汽車制動系統指的是通過施加壓力使汽車實現強制制動的裝置，其主要的作用是對汽車進行強制減速或停車，使汽車保持穩定安全的狀態。制動系統是汽車行駛過程中不可缺少的功能之一，傳統的汽車制動系統需要依靠駕駛員的反應能力和體力來完成，對駕駛員的能力需求較高，因此出現制動不及時或不合理等情況的概率較大。智能汽車中要實現對制動系統的控制，需要利用智能技術對汽車行駛的現狀進行分析，通過傳感層到決策層再到控制層的順序完成相應的系統運行，最終得出控制制動系統的具體方式。

與傳統的人工汽車制動系統相比，智能系統控制下具有一定的特點。一方面，在智能網聯汽車運行的過程中，全面實時的了解汽車行駛環境的實際情況，在此基礎上對道路狀況進行分析和預測，預測結果調整和控制制動系統，在全面路況分析結果的基礎上，制定關于制動系統運行的決策，有效提高制動效果，減少人為不合理控制下帶來的制動失誤情況。另一方面，由于智能聯網汽車需要通過整體流程完成相應的制動控制，雖然網絡信息傳輸速度較快，但仍需要一定時間，若發生緊急交通情況，可能出現智能系統反應速度不及時的情況，影響汽車的安全行駛。

3.2 制動技術分析

首先，智能系統通過控制傳感器收集汽車內外相關信息，并對信息進行識別和上傳3。在智能收集相關信息的過程中，不僅要了解汽車自身的實際情況，同時需要了解外界的變化趨勢。通過智能技術傳感器進行控制，結合網絡等相關功能，了解車輛的具體位置以及車輛的當前運行狀態，同時借助車聯網了解汽車行駛過程中道路交通情況以及未來的交通變化情況。借助此類信息，能夠在當前車輛的運行狀態下，對車輛運行速度是否合理以及是否需要停車等需求進行分析，便于提高實際的決策效果。

其次，智能決策層面中，控制單元對數據進行深度的分析，判斷是否需要啟動自動程序，給出相應的制動系統執行方案。汽車的整體運行控制也有一定難度，就相比人工駕駛汽車，智能操控過程中需要更繁瑣的步驟才能完成對整體行駛情況的判斷與了解。因此需要更高的控制技術水平。如在面臨車輛超速的過程中，人工駕駛可直接進行判斷并制動減速，人在智能操控過程中需要對整體情況進行分析，判斷是否需要進行制動控制，同時對未來的行駛情況進行預判，以確保汽車順利正常行駛。

最后，將該決策傳輸到相關的控制系統中，執行系統按照命令，給出相應的壓力，實現汽車的制動控制。該階段不僅需要按照決策方案執行，同時需要對執行結果進行數據收集和對比，判斷覆蓋方案的實施情況，同時為后續的運行提供更加準確的數據。

4 智能網聯汽車總線技術分析

4.1 汽車網絡安全技術

智能網聯汽車運行過程中需要與互聯網進行連接，實時獲取汽車運行環境中的數據，并與交通進行管理部門進行數據共享。信息數據的真實性和及時性對于汽車運行有著重要的影響，因此需要加強對車聯網的管理，保證網絡連接過程中的安全性。智能網聯汽車一般使用無線蜂窩廣域網（WWAN），網絡與汽車內部搭載的智能系統以及傳感器等設備連接互通，同時連接車聯網云平臺，實現信息的共享與智能化系統的實際操控。一旦出現安全問題。如發生網絡被惡意攻擊或篡改等情況時，將會直接影響智能系統的決策與判斷，進一步提高汽車運行故障發生的概率4。

傳統汽車駕駛過程中，汽車網絡受到影響時對實際的汽車駕駛工作影響不大，主要操作安全性受駕駛員狀態的影響。智能網聯汽車駕駛過程中，惡意的網絡攻擊和篡改可能直接破壞汽車的車載系統，使記者無法實現正常的啟停，嚴重破壞交通安全。因此應加強對網絡安全的關注，在對智能網聯汽車駕駛過程中的聯網活動進行安全管理的過程中，需要利用恰當的汽車總線技術，提高對網絡的管理與升級，保證汽車網絡運行安全性，使汽車得以正常運行。

4.2 汽車聯網總線技術

智能網聯汽車在運行過程中使用的網絡是在車內總線技術網絡基礎上形成的局域網，在WAN局域網的支持下，實現汽車與云平臺之間的網絡連接和數據共享。利用網絡傳輸，實現智能化決策的傳輸與執行信息反饋，同時能夠及時發現汽車中信號故障，提高汽車智能控制效果。車載局域網總線使用過程中，能夠在短時間內快速響應，并與長距離站點進行有效的信息交互，提高整體的信息管理效果，但傳輸速度相對較慢，難以滿足現代化網絡連接需求。Flexray總線技術的傳輸效率較高，同時安全性較強，該技術能夠提高容錯性，以較快的速度進行數據傳輸，提高整體數據處理的效率。但其使用的區域較為固定，因此在ABS牽引工作中的使用效率較高。

5 智能網聯汽車環境感知識別技術

5.1 視覺傳感器

智能汽車在進行環境感知的過程中，通過構建立體視覺體系的方式，模擬人類視覺系統，實現對環境信息的采集，利用相機采集信息圖像，并將圖像構建出立體坐標，通過雙目相機來進行標定，提高對圖像的矯正效果[5]。構建世界坐標系，同時以光心為原點，構建像素坐標系，如圖1所示。在對點P進行測量的過程中，通過成像的方式將其投影在像素坐標平面上，利用坐標系之間的投影轉換，明確點P的坐標。

在實際測量的過程中，由于相機鏡片存在一定厚度，并且測量時可能存在平面不平行情況，最終測得的圖像存在一定的畸變問題，造成整體的測量結果與真實情況存在誤差。為避免此類誤差對汽車行駛情況產生影響，應對畸變情況進行控制。以相機鏡頭的徑向畸變為例進行分析，產生該缺陷的主要原因為鏡頭與成像的平面存在不平行的情況，導致圖像出現枕形和桶形變化，按照其原理進行矯正，使用公式：

式中，

為相機的徑向畸變參數，r為圖像距離中心點的距離。利用該方式進行圖像坐標的轉化，能夠進一步的實現對畸變情況的矯正。

5.2 雷達技術

智能網聯汽車為實現正常駕駛，需要加強對環境的感知，充分識別環境變化情況，以此為基礎進行分析，給出相應車輛調整控制措施。雷達技術是一種測距傳感器，能夠適用于不同的場景中，具有較為靈敏的掃描和識別效果。近年來在使用的過程中常與激光進行組合，形成激光雷達感應器。在使用的過程中，能夠通過多線激光雷達進行掃描，對汽車行駛過程中的場景，如路邊界限以及障礙物等，進行充分的掃描。利用激光雷達接收器來進行信號的發射與接收，按照相應的公式，對障礙物的距離進行計算。其中

在使用激光雷達進行環境感知的過程中，可能出現測量結果故障的情況，若被測物體表面若較為光滑，則無法接收反射波;車輛處于顛簸的狀態時，無法接收到完整的反射波，最終導致在計算的過程中出現誤差。為降低誤差影響，在使用激光雷達進行測試時，可以通過極點坐標云濾波的方式進行降噪。將測得的數據進行處理，形成二維數組，變成二維數據濾波，利用該方式對數據進行過濾，將其中明顯誤差的數據排除，從而使整體數據的檢測頻率得到提升。

將相機測量與激光雷達技術進行結合，形成多傳感器組合系統對汽車所在的環境空間情況進行充分的感應和識別，不同傳感器測量結果可以進行融合與檢驗，有效提高環境測量結果準確率，為智能汽車的控制提供準確的數據。

參考文獻：

[1]陳艷梅，薛亮.智能網聯汽車總線技術及其安全威脅分析[J].汽車與配件，2021（17）：50-54

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[3]陳軼嵩，邢云翔，熊曉琴，等.基于專利分析的智能網聯汽車技術與經濟評價體系的研究[J].汽車工程，2021，43（

[4]靳光盈.基于車載平臺的智能汽車網聯技術發展方向[J].汽車維修，2021（1）：9-10.

[5]朱笛，劉蘇，林軍.智能網聯汽車2030：傳感器大數據研究與趨勢分析[J].電子產品可靠性與環境試驗，2020，38（S2）：93-97

作者簡介：

韋淇淋，男，1988年生，學士，研究方向為新能源汽車技術。