劉洪亮
湖南汽車工程職業學院 湖南 株洲 412001
相對傳統汽車而言,智能網聯汽車深得消費者追捧,是因為它包括:智能駕駛、智能互聯兩個方面,更具有人性化和智能化,基于軟件智能化的應用與服務。所謂智能網聯汽車,具體包括:車載傳感器、控制器、執行器等先進裝置,以此實現信通與網絡技術的結合,將車、人、云端緊密連接在一起,實現信息的共享;還包括各種環境感知、智能決策、協同控制等等人性化功能,為消費者營造安全、舒適、智能、高效的駕駛空間。智能化與網聯化發展是汽車產業發展的基本方向,為汽車產業發展變革起到明顯的促進作用。一方面而言,智能駕駛技術方面的理論研究不斷深入,應用實踐范圍不斷拓展,另一方面智能化與網聯技術的深度融入,也成為智能駕駛研究的基本方向。本文在簡要概述智能網聯汽車系統中車載天線關鍵技術應用基礎上,分析智能網聯的架構、功能及應用方面的關鍵技術,以此為相關研究工作開展提供參考。
近年來,選擇汽車出行的人越來越多,出門坐車已經成為人們出行的主要交通方式,在這過程中產生的新型智能網聯汽車技術將逐漸發揮它的作用,而隨著科技的進步,在汽車本身發展的同時,車內的相關信息設備也會隨之不斷進步,如執行器,控制器等都可以采用先進的設備與智能網聯汽車相關聯,從而使人們可以了解到汽車本身與路況之間的關聯與實時存在的問題。而現階段所研發的智能網聯汽車,有著十分明顯的特征,如智能化、電動化、共享化、網聯化,還有輕量化。智能化指的是智能網聯汽車不同于原始傳統汽車只具有行駛的功能,在此基礎上,智能網聯汽車擁有了更多人性化的可操作性特點。電動化則是繼承了原始汽車的功能采用電動驅動的技術來完成它的運行。共享化與網聯化指智能網聯汽車以其互聯互通的信息發展網絡來達到對路況及車輛信息的共享。輕量化則是說明了智能網聯汽車擁有輕型簡便的特點。而智能網聯汽車兼具網聯汽車與智能汽車的雙重優勢,在如今新型車輛的市場上占據了一席之地。
智能網聯汽車系統作為當前汽車行業技術發展的關鍵性內容,對汽車行業的影響是全方位、多元化、深層次的。首先從技術自身發展而言,智能網聯汽車系統已經具備了良好的基礎,汽車行業歷史沉淀和發展空間都為技術研究提供了全面支撐。尤其是智能汽車的分級,使得技術研究發展脈絡有著明確的方向。其次是智能網聯汽車系統的發展,能夠依托現有技術構建我國汽車產業發展新型體系,促進汽車產業快速發展,在不斷穩固國內市場前提下,逐步提升國際市場競爭力。再次是智能網聯汽車系統的發展,能夠推動汽車應用場景的多元化發展,在一定程度上改變生活生產方式,促進生產力水平不斷提升,為經濟發展提供有力的推動作用。
智能網聯汽車的運行需要依賴于車載天線關鍵技術及道路交通信息系統的深度結合,但是在當前相關技術研究中,二者結合方面的研究整體上還處于分離狀態,一方面是頂層設計支撐不足,另一方面則是技術發展前瞻性不足,預留模塊接口明顯欠缺,當前這方面的研究需要從兩個層面入手。車載天線關鍵技術是新型車輛平臺架構,智能駕駛的實現,不僅需要實現車輛與環境信息的有效融合,實現多系統的協同控制,全面提升車輛綜合性能,還需要與新型能源應用研究相結合,適應汽車產業節能環保運行要求,以最為優化的結構和最低的成本,實現系統功能和效率最大化。二是車輛與道路交通和云技術的深層融合,智能網聯汽車系統車載天線關鍵技術是覆蓋各個方面的多層級網絡系統,在運行中需要與道路交通實現深層次融合,同時,在融合過程中還會產生海量數據,這些數據的存儲和智能化處理,都需要云技術的支撐,因此整體架構的研究方向,應當是朝向車-路-云的方向發展。
車載天線關鍵技術自動控制涉及測試系統、GPIB間通信,經GPIB總線讀取、發送指令,控制硬件系統運轉,包括GPIB通信初始化、GPIB總線數據讀寫及硬件參數設置幾個方面。其中GPIB通信初始化,能調用GPIB總線驅動程序3位DLL模塊,結合不同設備配置GPIB地址變量,將GPIB驅動程序融入全局變量。這個過程如果發生任何一硬件設備沒有連接的現象,均會立即彈出錯誤信息的相關提示。GPIB總線數據讀寫結合GPIB驅動程序,進行GPIB總線數據讀取、將GPIB驅動程序融入全局變量。這個過程如果發生任何一硬件設備沒有連接的現象,均會立即彈出錯誤信息的相關提示。GPIB總線數據讀寫結合GPIB驅動程序,進行GPIB總線數據讀取、寫入,在不同硬件設備發送命令的同時,可為讀取反饋數據提供良好支持。除此之外,硬件設備設置結合天線測試工作需要,可借助自動控制軟件設置硬件設備相關參數,如矢量網絡分析儀頻帶寬參數等。此外,對輸入模塊數據加以檢查,將用戶輸入參數控制在規定的范圍。將用戶輸入參數控制在規定的范圍。
感知技術可謂是汽車智能網聯系統車載天線關鍵技術信息來源的基礎,是實現車輛與外界信息交互的基礎層,依托傳感器設備所獲取的信息,對這些信息進行智能化處理,是駕駛決策產生的基本依據。感知技術具體可以分為如下3種類型[1-2]:一類是單車自主感知技術,不僅需要車輛自身具備目標識別與跟蹤能力,同時還需要地圖與定位技術的高水平支撐,基于靜態地圖和導航衛星、蜂窩網絡信號技術的支撐,構建車輛周邊環境模型。當前這方面技術研究整體上還處于初步發展階段,在跟蹤精度、準確率、魯棒性等方面,依然有較大提升空間。二是網聯協同感知技術,通過云控制系統和路側終端的輔助,實現感知系統的協同運行,有效彌補單車感知系統在運行中距離短、視野盲區及天氣影響等方面不足,提升車輛運行安全水平。三是環境理解技術,道路交通系統運行中,行人、車輛等都具有明顯的隨機性,通過觀測信息對不同要素的行為意圖進行判別,并預測發展軌跡,是環境風險態勢判斷的技術要求。當前技術研究體系中,已經形成時間邏輯、運動學、碰撞概率、人工勢能場及統計學習等多種風險評估方法,但是這些方法應用中都存在各自不足,因此還沒有能夠完全達到人工風險預測水平。
智能網聯汽車系統中車載天線關鍵技術決策功能的實現,主要是為了實現道路行駛安全和道路行駛路徑的優化,從決策方式上而言,車載天線關鍵技術主要分為自主式決策和協同式決策兩種模式。原有的自主式決策是從全局路徑規劃轉向行為規劃,最后實現軌跡規劃,但是這種方式運行效率相對較為低下,無法滿足智能網聯汽車高效安全運行的基本要求,因此相關學者提出基于端到端決策方式,也就是直接在感知結果上生成駕駛決策,受到理論研究和應用實踐條件的限制,這種方式當前與實際應用要求還存在較為明顯差距,尤其是無關信息的屏蔽、決策錯誤等問題依然較為明顯。協同式決策主要是應用于特殊場景的決策技術,例如在封閉式的園區場景下,環境智能化水平較高的情形下,就可以采用路段隊列編隊決策模式,車輛初始編隊、隊形保持和隊形變化管理等,都能夠達到較高水平。而在城市交通運行體系中,則可以針對路口通行數據的采集和智能化分析,實現路口信號的優化,或者是實現車輛通行順序和速度的優化。
車載天線關鍵技術是基于主動安全技術的等級分類,對不同技術等級進行分類的技術體系。天線測試的過程所獲得的數據,涉及天線不同頻點下接收電磁波幅度、該時刻轉臺方位,經矢量網絡分析儀測定獲取電磁波幅度參數,涉及天線不同頻點下接收電磁波幅度、該時刻轉臺方位,經矢量網絡分析儀測定獲取電磁波幅度參數,轉臺方位經讀取轉臺方位控制器讀取,相關數據經GPIB總線通過設備傳輸至計算機,可發揮數據采集功能、數據存儲功能[3]。其中數據采集需和天線測試自動控制保持匹配的狀態,主要目的為促使天線于測試轉臺遵循測試計劃轉動,借助GPIB采集適量網絡分析儀測試獲取數據、轉臺控制器傳回測試數據。而發揮數據存儲功能,借助GPIB采集適量網絡分析儀測試獲取數據、轉臺控制器傳回測試數據。
近幾年,智能網聯汽車不斷發展、不斷深入研究,使得整個汽車舒適感、智能感增加,與環保理念相符合,同時減少了駕駛員的疲憊感,道路通行能力也因此提升,極大減少了交通事故的發生,在社會反響不錯。同樣,也不缺乏負面效果的新聞,像谷歌、特斯拉等公司便出現了某些問題,主要是因為對智能網聯汽車系統的研究較淺,存在一定不穩定性,以及后期的測試不充分,引發了交通事故,一時間引起了不好的社會輿論,消費者在心里產生了懷疑和恐慌。因此,在新形勢背景下要深入智能網聯汽車的研究,在保證算法和功能的同時,也要高度重視安全性和測試,這樣才能為消費者負責,為市場發展負責。同樣,若是要在激烈的市場中占有一席之地,應著重于智能網聯汽車系統中車載天線關鍵技術的評價與技術的研究,將其中的設想發揮出來,由此增加功能的穩定性。
在道路行駛時,難免遇到行人或者其他車輛,此時需要通過鳴笛、剎車、減速三種方式來避讓行人或者減速。若是想要避免碰撞危險,需要預警系統的加入,相關設計人員可通過系統的相對方式,讓智能化加入其中,實現安全性的效果。
在車道上,主車行駛途中還會有其他車輛,若是出現追尾的情況,便會造成許多麻煩,為公共社會帶來影響,作為主車有必要采取減速或者變換道路的方式避免這場危險。那么測試處理需要根據實際情況進行碰撞危險預警,有關于普通道路和高速公路應對的方式不同,因此應向著人性化方面靠近[4]。
紅綠燈自動識別與無人車速度調控測試分為兩個方面[5-7]:①無人汽車HV接近于路口控制燈時,會利用傳感器獲得幫助,并結合車輛駕駛的情況給出信息,遵守"紅燈停、綠燈行"的交通準則。②無人汽車HV與紅燈還相差一定距離,會采用V X技術,那么系統便會提前獲取前方紅綠燈的秒數,對車速進行控制,可以在不停車的情況下讓車輛通過停止線。這種方法的采用,是有一定依據的,因為如今生活質量提升,私家車在道路常見,可以一定程度避免堵車現象,實現車輛流通率。
綜上所述,是對智能網聯汽車系統中車載天線關鍵技術的簡要分析。鑒于以上論述,可見智能網聯汽車系統中車載天線關鍵技術非常必要,畢竟如今科技發展快速,汽車智能化也是一種趨勢,但依然存在部分問題,導致消費者面對此項技術存在恐懼心理,在上文中也提到谷歌、特斯拉等公司曾經出現過交通問題,因此在新形勢背景下,要加強對智能網聯汽車系統中車載天線關鍵技術的研究,文中提到了幾項測試,望相關行業參考。