基于電子信息技術的智能汽車駕駛輔助系統(tǒng)設計與優(yōu)化

吳光珩

摘 要：文章旨在研究和設計基于電子信息技術的智能汽車駕駛輔助系統(tǒng)，并通過優(yōu)化提高其性能。首先，通過深入分析現有智能汽車技術，明確了駕駛輔助系統(tǒng)的必要性。隨后，研究集中于電子信息技術在汽車領域的應用，探討了傳感器、通信技術和數據處理方法在系統(tǒng)中的關鍵作用。在系統(tǒng)設計方面，文章提出了一種綜合利用先進傳感器和實時數據處理的智能算法，以提高駕駛輔助系統(tǒng)的感知和決策能力。通過針對實際駕駛場景的仿真和實驗驗證，展示了系統(tǒng)在提高駕駛安全性、舒適性和效率方面的顯著效果。

關鍵詞：智能汽車 電子信息技術 駕駛輔助 優(yōu)化策略

1 引言

隨著城市化進程的不斷加速，交通擁堵、事故頻發(fā)等問題給人們的出行帶來了極大的不便與風險[1]。在這一背景下，智能汽車駕駛輔助的研究與應用變得尤為重要。汽車不再僅僅是機械裝置的組合，而是變成了一個集成了先進傳感器、實時數據處理和智能算法的復雜系統(tǒng)。這種系統(tǒng)通過集成電子信息技術，能夠實時感知車輛周圍環(huán)境、監(jiān)測交通狀況，并為駕駛員提供準確的信息和智能化的輔助決策，從而提高駕駛的安全性、舒適性和效率。盡管智能汽車駕駛輔助系統(tǒng)在近年取得了顯著的進展，但仍然存在一些研究與應用方面的不足。智能汽車需要實時響應變化的交通狀況，因此對于駕駛輔助系統(tǒng)來說，實時性是一個至關重要的因素[2]。然而，一些系統(tǒng)可能面臨數據處理和決策時的延遲，這對系統(tǒng)的性能和安全性產生負面影響。對此，本文通過引入并行計算架構，充分利用多核處理器和GPU等硬件資源，實現了對智能汽車駕駛輔助系統(tǒng)的數據處理速度的顯著提升。通過同時處理多個任務，系統(tǒng)能夠降低延遲，提高并發(fā)性，從而在實時場景中取得更為卓越的性能[3]。同時，通過采用快速響應算法設計，包括基于模型的預測和快速搜索算法等，系統(tǒng)在決策制定階段實現了算法的高效優(yōu)化[4]。這一創(chuàng)新不僅顯著降低了系統(tǒng)響應時間，也提高了決策速度，為智能汽車駕駛輔助系統(tǒng)的高效運行和實時應對復雜駕駛場景提供了有力支持。

2 相關研究

2.1 系統(tǒng)組成和功能

智能汽車駕駛輔助系統(tǒng)作為現代汽車的關鍵組成部分，融合了先進的電子信息技術，旨在提高駕駛的安全性和舒適性。該系統(tǒng)主要由多個關鍵組件構成，包括傳感器、通信模塊、數據處理單元和決策控制系統(tǒng)。傳感器網絡負責實時感知車輛周圍的環(huán)境，涵蓋雷達、攝像頭、超聲波傳感器等，以獲取全面而精準的數據。通信模塊負責車輛與車輛、車輛與基礎設施之間的信息交流，支持車輛間通信和實時地圖更新。數據處理單元利用并行計算架構，充分利用多核處理器和GPU等硬件資源，加速傳感器數據的處理過程。決策控制系統(tǒng)則采用快速響應算法設計，包括基于模型的預測和快速搜索算法，以在實時場景中進行高效決策。通過協(xié)同工作，這些組件共同構成了一個高度智能化的系統(tǒng)，使駕駛員能夠更全面地感知環(huán)境，實現實時的決策和操作，從而提升駕駛體驗、降低事故風險。

2.2 現有問題與挑戰(zhàn)

智能汽車駕駛輔助系統(tǒng)的快速發(fā)展面臨一系列現有問題與挑戰(zhàn)，其中最顯著的是感知精度和實時性的提升[5]。復雜多變的駕駛環(huán)境使得傳感器系統(tǒng)在面臨惡劣天氣、復雜交通場景或道路工程時表現不盡如人意，存在感知誤差和漏報的問題。此外，系統(tǒng)在處理海量實時數據時常面臨延遲，降低了決策的實時性。人機交互設計的不足也是一個挑戰(zhàn)，部分系統(tǒng)的界面過于復雜，導致駕駛員難以理解和迅速響應系統(tǒng)的提示。解決這些問題將是未來智能汽車駕駛輔助系統(tǒng)研究的關鍵方向，需要綜合運用先進的技術手段和系統(tǒng)優(yōu)化策略[6]。

3 智能汽車駕駛輔助系統(tǒng)設計

3.1 并行計算架構的系統(tǒng)集成

并行計算是一種通過同時執(zhí)行多個計算任務來提高計算效率的技術。在智能汽車駕駛輔助系統(tǒng)中，通過充分利用多核處理器和GPU等硬件資源，實現了并行計算。這意味著系統(tǒng)可以同時處理多個任務，顯著提高了數據處理速度，降低了延遲，從而增強了系統(tǒng)的并發(fā)性和實時性。

利用多核處理器和GPU等硬件資源，系統(tǒng)可以同時執(zhí)行多個計算任務，提高整體計算效率，具體步驟為：

（1）任務分解：將大型計算任務細化為更小、相對獨立的子任務。確定每個子任務的適當粒度，即使其在并行環(huán)境中能夠獲得最佳性能。任務的粒度不宜過大，以避免負載不平衡；同時也不宜過小，以避免過多的并行開銷。

（2）并行性評估：對任務之間的依賴關系進行全面評估，確定哪些子任務具有并行執(zhí)行的潛力。通過深入了解任務之間的關聯(lián)性，系統(tǒng)能夠有效地利用硬件資源，確保并行計算的有效性。在并行性評估中采用并行效率E、并行度P以及響應時間來作為評估指標，分別具體定義為：

式中，S是加速比，P是并行度，f是串行部分的比例。是響應時間，是串行執(zhí)行任務的時間。

（3）負載均衡：確保每個處理單元在執(zhí)行任務時接收到的計算負載相對均衡。通過動態(tài)調整任務的分配，系統(tǒng)可以避免某些處理單元過度負載，從而避免性能瓶頸，提高系統(tǒng)的整體效率。利用加權平均負載不平衡度是用于衡量在并行計算中任務分配是否均勻的指標，加權平均負載不平衡度的具體定義為：

式中，是加權平均負載不平衡度，是第i個處理器上的負載，是所有處理器上負載的加權平均。

（4）并行計算實現：利用硬件資源如多核處理器和GPU，同時執(zhí)行經過任務分解和負載均衡處理的多個子任務。

（5）結果整合：將各個并行執(zhí)行的子任務的結果合并，形成最終的計算結果。

3.2 快速響應算法設計

在智能汽車駕駛輔助系統(tǒng)中，實時場景下的需求推動了快速響應算法的設計。系統(tǒng)首先需要以毫秒級的精度感知并處理各類傳感器數據，包括視覺、雷達和激光雷達等，以迅速獲得準確的周圍環(huán)境信息。其次，系統(tǒng)必須在極短時間內制定決策，涵蓋變道、減速、加速等操作，以應對突發(fā)狀況和變化的交通條件。在此基礎上，算法設計要緊湊而高效，最小化計算延遲，確保系統(tǒng)在實時環(huán)境中及時作出響應。執(zhí)行動作的即時性也至關重要，確保車輛能夠在決策后迅速采取行動。

3.2.1 實時感知與處理

在基于電子信息技術的智能汽車駕駛輔助系統(tǒng)中，采用輕量級目標檢測算法YOLO以實現對交通參與者和障礙物的高效識別。在模型選擇與訓練階段，通過車輛和行人等標注數據集進行訓練，優(yōu)化模型的損失函數，提高對特定目標的準確性。隨后，將訓練好的模型部署到嵌入式系統(tǒng)或專用硬件平臺，通過實時視頻流進行目標檢測。性能優(yōu)化階段利用硬件加速如GPU，并優(yōu)化模型超參數。最后，通過解釋模型輸出，提取目標的位置、類別和置信度，并將結果集成到整個駕駛輔助系統(tǒng)中，實現了高效而準確的實時目標檢測。其中損失函數的具體定義為：

式中，S 是目標檢測的網格數，B是每個網格預測的邊界框數量，是用于平衡目標位置誤差的權重，是指示函數，表示第i個網格的第j個邊界框是否包含目標，，是目標邊界框的中心坐標。

在實時點云處理中，利用激光雷達數據執(zhí)行點云聚類，以有效提取環(huán)境中的靜態(tài)和動態(tài)物體。點云聚類通過選用基于區(qū)域生長算法，將點云分組成具有相似特征的聚類。為了確保點云數據的實時處理，采用了滑動窗口技術。這種方法將連續(xù)的點云數據劃分為多個時間窗口，每個窗口包含一段時間內的點云信息，并保持對最新數據的處理，以適應動態(tài)環(huán)境的變化。通過引入滑動窗口，系統(tǒng)能夠在連續(xù)的時間片段內持續(xù)處理點云數據，以實現對動態(tài)環(huán)境的及時響應。此外，結合多傳感器融合，包括激光雷達和其他傳感器數據，實現了立體感知，從而提高了對環(huán)境的全面理解。最終，通過點云聚類和運動分析，能夠有效地檢測和跟蹤環(huán)境中的動態(tài)障礙物，為智能車輛在復雜交通場景中的感知和決策提供了精準而實時的信息支持。這一綜合處理流程在提高環(huán)境感知能力的同時，確保了實時性和動態(tài)性的有效處理。

其中，基于區(qū)域生長的點云聚類的偽代碼如下：

for each point in point_cloud：

if point not visited：

region_grow（point）

def region_grow（seed_point）：

以種子點開始生長；

根據相似性條件將相鄰點加入同一聚類；

標記已訪問的點；

3.2.2 快速決策制定

在快速決策制定階段，智能汽車利用實時路徑規(guī)劃和實時決策樹，以應對不斷變化的交通情況。

（1）實時路徑規(guī)劃

在實時路徑規(guī)劃中，系統(tǒng)借助A算法和車輛動力學模型，以生成即時可執(zhí)行的路徑。A算法是一種啟發(fā)式搜索算法，旨在找到起點到目標的最短路徑。其核心思想是維護一個優(yōu)先級隊列，通過估計從起點到目標的總成本來選擇下一個探索的節(jié)點，具體定義為：

其中，是從起點到目標的估計總成本，是從起點到當前節(jié)點的實際成本，是從當前節(jié)點到目標的啟發(fā)式估計成本。在路徑規(guī)劃的每一步中，A*算法選擇具有最小總成本的節(jié)點進行探索。這一過程在搜索空間中迅速引導算法朝著最有希望的方向前進，從而高效地找到最短路徑。

（2）最優(yōu)決策

在實時決策制定階段，智能汽車通過構建實時決策樹，包括緊急制動、避讓障礙、超車等決策節(jié)點，以便靈活應對不同駕駛場景。

構建實時決策樹：每個節(jié)點代表一種可能的決策或行為，如緊急制動、避讓障礙、超車等。節(jié)點的選擇基于當前駕駛環(huán)境和車輛狀態(tài)。決策樹是一種層次結構，樹的每個分支代表了在不同情境下可選的行為。根據不同層級的節(jié)點，系統(tǒng)可以逐步細化決策，使其更具體和適應性強。

決策樹更新：決策樹需要實時更新，以反映車輛周圍環(huán)境的變化。這通過集成傳感器數據，如雷達、攝像頭等，實時獲取關鍵信息，如前方障礙物、交叉路口狀況等。根據實時感知的信息，決策樹的節(jié)點可能需要動態(tài)調整，添加新的決策分支或調整現有分支，以確保系統(tǒng)能夠適應不斷變化的駕駛情境。

最優(yōu)決策快速檢索：快速搜索算法用于在決策樹上找到最優(yōu)決策。搜索空間包括各個節(jié)點及其可能的分支。為了評估每個決策路徑，引入成本函數，考慮諸如時間、安全性、效率等因素。成本函數的具體定義為：

其中，是時間成本，表示安全成本，表示效率成本，，，是權重，用于平衡時間、安全性和效率，通過優(yōu)化這個成本函數，系統(tǒng)可以找到在當前情境下最優(yōu)的決策路徑。通過構建實時決策樹以快速搜索最優(yōu)策略，使得智能汽車能夠在復雜的駕駛環(huán)境中迅速、靈活地做出最佳決策，提高駕駛安全性和效率。

4 實驗分析

4.1 實驗環(huán)境模擬

在仿真環(huán)境的設計中，采用了高度真實的道路網絡模型，包括城市道路、高速公路和交叉口等，以模擬多樣化的駕駛場景，如城市擁堵、高速行駛以及道路施工等情境。此外，考慮了不同的天氣條件，包括晴天、雨天和雪天等，以更全面地模擬駕駛環(huán)境。這種綜合的仿真環(huán)境不僅使得駕駛輔助系統(tǒng)能夠在各種情況下進行測試，同時也考慮了天氣對傳感器和車輛行駛的潛在影響，為系統(tǒng)性能的全面評估提供了有力支持。

4.2 實驗結果分析

數據處理速度對智能汽車系統(tǒng)至關重要，它直接影響到系統(tǒng)在實時場景中的感知、決策和執(zhí)行能力，對駕駛安全性和效率性產生深遠影響，表1是原始系統(tǒng)與優(yōu)化后系統(tǒng)的數據處理速度對比結果。

通過實驗比較原始系統(tǒng)和優(yōu)化后系統(tǒng)的性能表現，可以清晰看到優(yōu)化后系統(tǒng)在數據處理速度和系統(tǒng)性能方面取得了顯著的提升。原始系統(tǒng)的數據處理速度為每秒處理10幀，而在應用了優(yōu)化方案后，數據處理速度達到每秒30幀，提升了3倍。這意味著系統(tǒng)能夠更快速地獲取、分析和響應感知數據，從而提高了對實時場景的適應能力。

通過并行計算和快速響應算法，系統(tǒng)的決策速度得到顯著提升，使得智能汽車能夠更迅速地做出安全、高效的駕駛決策，具體如表2。

5 結論

本研究基于電子信息技術，聚焦于智能汽車駕駛輔助系統(tǒng)的設計與優(yōu)化。通過引入并行計算架構、快速響應算法設計以及實時數據處理等創(chuàng)新性解決方案，旨在提高系統(tǒng)性能、安全性和實時性。在系統(tǒng)的各個模塊中，我們采用了先進的技術手段，如并行計算、實時點云處理等，以應對復雜交通場景。實驗結果表明，在優(yōu)化后的系統(tǒng)中，數據處理速度得到顯著提升，從而帶來更短的響應時間。決策速度得到顯著提高，優(yōu)化后系統(tǒng)在相同時間內能夠做出更多決策，提高了在實時場景中的適應性。

參考文獻：

[1]趙洪祥. 面向駕駛輔助系統(tǒng)的單目測距及測速算法研究[D].長春：吉林大學，2023.DOI：10.27162/d.cnki.gjlin.2022.002132.

[2]郭暉，陳聰. 智能汽車安全輔助駕駛系統(tǒng)研究與實現[C]//中國智慧城市經濟專家委員會.2023年智慧城市建設論壇西安分論壇論文集，2023：2.DOI：10.26914/c.cnkihy.2023.031859.

[3]李淼.智能汽車輔助駕駛技術研究[J].汽車測試報告，2023（06）：46-48.

[4]孫雪霏.智能算力助推智能網聯(lián)汽車加“數”奔跑[N]. 中國城市報，2023-02-13（A07）.DOI：10.28056/n.cnki.nccsb.2023.000639.

[5]王明慧. 基于視覺的智能汽車道路檢測與預警算法的研究[D].北京：北京交通大學，2012.

[6]劉榮. 智能汽車交通擁堵輔助系統(tǒng)虛擬主客觀評價技術研究[D].長春：吉林大學，2020.DOI：10.27162/d.cnki.gjlin.2020.004827.