基于5G 和自動駕駛技術的智能約車系統設計與優化

摘要：5G 技術和智能化技術在網約車領域的應用帶來了生活方式的轉變，約車速度提高、車輛位置實時追蹤、路況信息實時更新、智能支付和便捷互動方式等讓出行變得更加便捷、高效和安全，可為用戶提供更加智能、系統的車輛定位與車輛管理，提供更多的生活便利。分析了基于5G 和自動駕駛技術的智能約車系統設計，重點論述用戶接口設計、車輛路徑規劃及調度優化算法。

關鍵詞：智能約車系統；5G 技術；自動駕駛技術；網約車；調度優化

0 前言

自動駕駛技術正處于高速發展的階段，很多研究機構和汽車制造商投入大量人力物力來推動自動駕駛技術的發展［1］。未來，隨著技術的進一步創新和應用的成熟，自動駕駛汽車將在交通運輸、物流和城市規劃等行業發揮越來越重要的作用。將5G 技術與自動駕駛技術應用于智能約車系統，可以有效提升出行效率和安全性，具有廣闊的發展潛力。

1 5G 技術在車聯網中的應用特點

第一，低延遲通信。5G 網絡具有低延遲和高帶寬的特點，為車聯網應用提供了更加穩定和快速的通信環境。低延遲通信使得車輛之間、車輛與基礎設施之間的實時傳輸成為可能，支持自動駕駛領域的實時決策和交通管理。

第二，大規模連接。5G 網絡支持海量設備的相互連接，提供了更大的容量和更強并發能力。在車聯網中，大規模連接使車輛之間能夠實時通信，幫助實現包括車輛導航信息的共享、交通擁堵的智能避讓，以及車輛安全警告等功能。此外，大規模連接還可以支持車輛與智能交通基礎設施的互聯互通，實現智能交通系統的全面協調和管理［2］。

第三，高精度定位。車輛的高精度定位是實現自動駕駛和導航服務的關鍵。5G 網絡結合高精度衛星定位系統（GNSS）和網絡輔助定位技術，可以提供更準確的車輛定位服務。這對于實現車輛自動駕駛的精確定位，道路實時交通狀況的準確反饋，以及智能導航系統的高精度導航都具有重要意義。

第四，安全通信。車聯網對通信的可靠性和安全性要求非常高。5G 網絡采用了多種技術手段，如多址技術、頻譜分配技術、安全認證等，保障車輛之間、車輛與基礎設施之間的通信安全。此外，5G網絡還支持網絡切片技術，可以為車聯網應用提供私有網絡，確保數據的隔離和安全傳輸。

2 自動駕駛技術現狀與挑戰

2. 1 自動駕駛的級別分類

自動駕駛的級別分類是根據汽車的自動化程度和需要駕駛員干預的程度來判斷的。根據國際汽車工程師學會（SAE International）定義，自動駕駛目前的等級范圍是Level 0～Level 5。

Level 0（無自動化）：這個級別表示完全由人類駕駛的情況，沒有自動化功能。Level 1（駕駛員輔助）：在Level 1 中，汽車配備了一些基本的輔助功能，例如巡航控制和自動緊急制動系統；駕駛員仍然需要全程監控和控制車輛。Level 2（部分自動化）：在Level 2 中，汽車能夠同時進行多個自動化任務，例如自適應巡航控制和車道保持輔助；駕駛員需要在系統的監控下，對駕駛環境保持時刻警覺。Level 3（條件自動化）：在Level 3 中，汽車有能力在特定情況下完全自動駕駛，但是駕駛員必須能夠在系統要求時隨時接管控制，例如駕駛員可以選擇將車輛自動駕駛在高速公路上，并在需要時接管控制。Level 4（高度自動化）：在Level 4 中，汽車可以在特定條件下進行自動駕駛，并且在大多數情況下不需要駕駛員干預；然而，駕駛員仍然可以選擇介入駕駛。Level 5（完全自動化）：這個級別表示汽車完全能夠自主駕駛，無論任何條件下，都不需要駕駛員的干預，也沒有駕駛員控制界面［3］。

2. 2 關鍵技術

感知技術主要通過使用各種傳感器，如相機、激光雷達、毫米波雷達和超聲波傳感器等，來獲取車輛周圍環境的信息。這些傳感器能夠感知道路上的車輛、行人、交通標志、道路標線和障礙物等。感知技術是自動駕駛系統的基礎，它能夠實時獲取大量的數據，并進行處理和分析。這些數據通過計算機視覺算法、深度學習和機器學習等技術進行處理，用來識別和跟蹤各種物體。例如，通過使用相機和計算機視覺算法，自動駕駛系統可以識別和跟蹤道路上的車輛和行人，從而預測車輛和行人的行為并做出相應的決策。具體而言，這種感知在視覺化即時定位與地圖構建（SLAM）算法的基礎之上，采取cartographer 算法，實行雙雷達輔助，為智能駕駛后期的信息采集、信息協同提供數據輔助系統。同時，配合信息建設，對智能駕駛的里程進行計數，實施全面數據抓取，按照計算機視覺系統的部署，獲得點陣圖譜，建立稀疏點云，并按照視覺化之后的ORB-SLAM 和基于稠密點云的TAP-map，完成里程計數計算及數據驅動采集，為視覺SLAM 解決方案的成套建設提供數據支撐。

決策技術是指自動駕駛系統在感知到環境中的各種物體和情況后，能夠做出相應的決策［4］。這需要使用復雜的算法和模型來分析感知數據，并根據預先設定的規則和目標來做出決策。例如，當自動駕駛系統感知到前方有車輛時，可以通過決策算法來判斷應該剎車、加速還是轉向，以保持與前方車輛的安全距離。

3 智能約車系統的核心構件

智能約車系統是指基于智能手機、互聯網和定位系統的出行服務平臺，用戶通過手機端應用程序下單，系統通過位置服務與路徑規劃為用戶分配合適的車輛，然后進行車輛調度和優化，最后保障用戶的安全與隱私。

3. 1 用戶接口設計

了解用戶需求和使用習慣，進行用戶調研和分析。設計直觀、簡潔、易用的界面布局，設置起點和終點輸入框、車輛選擇、預約時間等功能。遵守界面設計規范，保證可訪問性和可用性。添加個性化功能，如語音輸入、常用地址存儲等，提升用戶體驗。

3. 2 位置服務與路徑規劃

使用定位技術獲取用戶當前位置信息。利用地圖數據提供可靠的導航和路徑規劃功能，根據起點和終點之間的距離、交通狀況等因素為用戶選擇最優路線。結合實時交通信息更新路況，及時調整路徑規劃。

3. 3 車輛調度優化算法

根據用戶的需求、起點和終點之間的距離、時間等因素，選擇合適的車輛進行調度。通過車輛調度算法，實現對車輛的快速匹配和調度，提高車輛的利用率。結合實時交通信息和預測模型，進行動態調度優化，減少用戶等待時間和路程時間。

3. 4 安全與隱私保護策略

采用加密、身份驗證等安全機制，保護用戶個人信息的安全。定期進行系統安全評估和漏洞掃描，及時修復和更新系統。為用戶提供舉報和投訴渠道，確保用戶權益得到保護。遵守相關法律法規，如用戶信息保護法，加強對用戶隱私的保護。

4 5G 與自動駕駛在智能約車系統中的融合

4. 1 優化數據傳輸與處理

5G 技術的高速傳輸和低延遲特性可以支持大規模數據的傳輸和處理。在智能約車系統中，各種傳感器可以實時采集到車輛周圍的環境數據，通過5G 網絡傳輸到云端進行實時處理。這樣可以極大地提高數據處理的效率和準確性，從而更好地支持自動駕駛系統的決策和控制。

4. 2 提高定位與導航準確性

5G 技術可以提供更高精度的定位服務，能夠滿足自動駕駛系統對于精準位置和姿態信息的需求。借助高帶寬和低延遲的5G 技術，智能網約車可以實時獲取衛星定位數據并實現高精度導航，進一步提高駕駛的準確性和安全性。

4. 3 增強網約車與基礎設施通信（V2X）

5G 作為一種新型的通信技術，可以支持智能網約車與周圍基礎設施之間的高效通信。通過5G的V2X 技術，智能網約車可以與紅綠燈、交通監控設備和其他交通參與者進行實時的數據交換，從而更好地感知和理解交通環境，提升自動駕駛系統的決策和行駛能力。

4. 4 支持更復雜的交通場景和決策

5G 的高速傳輸和低延遲特性可以為智能網約車提供更強大的計算和通信能力，使其能夠處理更復雜的交通場景和決策。例如，在高擁堵的路段上，智能網約車可以通過5G 網絡與其他車輛協同行駛，實時調整車速和路線，從而優化交通流量和減少擁堵。

4. 5 分析與反饋實時乘客數據

5G 技術的高速傳輸和低延遲特性可以支持智能網約車在行駛過程中快速收集和傳輸乘客相關數據。這些數據可用在乘客行為分析、座位預約系統、智能安全監控等方面，為客戶提供更好的乘車體驗和安全保障。

5 智能約車系統的優化策略

5. 1 動態調度與實時優化

智能約車系統使用實時數據和先進的調度算法，動態調整網約車的路線和停靠站點，最大程度地滿足乘客的需求。例如，根據交通擁堵情況和乘客的上下車需求，在運營過程中實時調整網約車的路線和停靠站點，以提高網約車的運行效率和乘客的出行體驗。部署智能傳感器和實時監控系統，實時監測網約車運行狀態和乘客上下車情況，以便及時做出調度、優化和應對突發情況的決策。運用優化算法和模型，對網約車運行計劃進行實時優化。根據乘客需求的變化和交通情況的變動，靈活調整網約車的發車間隔和行駛路徑，以最大程度地提高智能約車系統的運營效率。

5. 2 人工智能與深度學習算法應用

使用深度學習算法對智能約車系統中的傳感器數據進行處理和分析，以實現自主感知和決策能力。通過深度學習，智能約車系統可以對道路、交通和乘客行為等進行準確的分析和預測，從而更好地應對各種復雜的場景和情況。智能駕駛系統還可以利用人工智能和深度學習技術使網約車具備自主駕駛能力。通過深度學習算法對大量的駕駛數據進行學習和訓練，提高網約車的安全性和駕駛效能［5-6］。運用人工智能技術提供乘客個性化的服務和建議，例如根據乘客的歷史乘車情況和偏好，為其推薦最佳的乘車路線、?？空军c和到達時間，提供個性化的乘車體驗。

5. 3 能效與響應時間優化

優化網約車的能源管理系統，可以提高能源利用效率和降低能源消耗。例如，動態調整網約車的速度和加速度，結合路況和交通狀況進行能源優化，減少能源消耗和排放。引入智能物聯網技術和數據分析算法，對網約車車輛和設備進行實時監測和分析，及時發現和解決故障，降低故障對智能約車系統正常運行的影響，縮短系統的響應時間和提高系統可靠性。運用優化算法和模型，實現智能約車系統中各個模塊的協同優化。通過協同優化，對智能約車系統中各個模塊的運行狀態和參數進行優化調整，提升整體能效和縮短響應時間。

6 結語

綜上所述，5G 與自動駕駛在智能約車系統中的融合將推動智能交通的發展，提升出行效率和安全性。未來應更加有效地優化智能約車系統，提升其動態調度與實時優化能力。應用人工智能與深度學習技術，優化整體能效與縮短響應時間，提供增強的乘車體驗與個性化服務，從而提高智能約車系統的運營效率和乘客的出行體驗。

參 考 文 獻

［ 1 ］ 檀靜. 基于UWB 和5G 的礦用車輛智能調度管理系統[J]. 煤礦機械，2023，44（9）：187-190.

［ 2 ］ 苑廣勇. 基于5G 的V2X 車聯網通信模組技術應用[J]. 電子技術，2023，52（7）：56-57.

［ 3 ］ 張英娟.5G 神經網絡在自動駕駛技術中的應用分析[J]. 中國新通信，2023，25（1）：21-23.

［ 4 ］ 冀巖琦，孫雷劍.5G 專網在自動駕駛領域的測試應用研究[J]. 通信管理與技術， 2022（2）：39-41.

［ 5 ］ 祝曉龍. 基于人工智能算法的換道超車功能開發[J]. 汽車與新動力，2023，6（3）：58-60.

［ 6 ］ 宗蘇燦. 新能源汽車智能駕駛的發展趨勢分析[J]. 汽車與新動力，2022，5（5）：21-24.