基于車聯網技術的新能源汽車導航系統開發設計

摘 要：本文詳細探討了基于車聯網技術的新能源汽車導航系統的架構設計與實現。概述了車聯網技術（IoV）概述，設計了系統的總體架構，包括信號接收通信模塊和信號處理導航控制模塊，并詳細介紹了各模塊的功能和相互協作方式。在硬件設計部分，本文列舉了系統主要硬件設備的選型；軟件設計部分則重點闡述了導航系統如何通過串行通信和MapX控件實現實時路況和電子地圖的通信，以及如何通過算法優化生成最優路徑。通過試驗分析，本文驗證了所設計系統在實際應用中的有效性，特別是在規避擁堵路段有顯著優勢。

關鍵詞：遙操作 智能駕駛艙 人機交互 模塊化

1 緒論

隨著全球能源危機日益嚴重，新能源汽車作為一種清潔、高效的交通工具，正逐漸成為未來汽車產業的發展趨勢，不僅能有效減少傳統燃油汽車帶來的尾氣排放，還能通過電能驅動實現低運行成本的目標。但在新能源汽車推廣中仍面臨諸多挑戰，如何提供智能的導航系統，以滿足用戶在不同駕駛場景下的需求是目前相關人員急需解決的問題。傳統導航系統主要依賴于GPS（全球定位系統）技術，雖然能提供基本的導航功能，但在復雜城市環境、多變的交通狀況、新能源汽車充電需求等方面，其表現不盡如人意。因此，開發一種基于車聯網技術的新能源汽車導航系統，不僅能夠提升用戶的駕駛體驗，還能有效解決新能源汽車在實際使用中的各種問題。基于此，本文將首先概述車聯網技術的基本概念及其在汽車導航系統中的應用，然后詳細探討基于車聯網技術的新能源汽車導航系統的設計思路、關鍵技術和實現方法，希望能為新能源汽車導航系統的開發提供新的思路，推動新能源汽車產業的進一步發展。

2 車聯網技術概述

車聯網技術（Internet of Vehicles，IoV）是指通過無線通信技術將車輛與車輛、車輛與基礎設施、車輛與互聯網等進行互聯互通，實現車輛之間、車輛與外部環境之間的信息交換。車聯網技術核心在于構建智能化的交通生態系統，實現數據實時傳輸，提升交通效率，加強用戶體驗。車聯網技術發展可以追溯到20世紀90年代，當時主要應用于車輛防盜和緊急救援等領域，隨著無線通信技術、傳感器技術、大數據分析技術不斷進步，車聯網技術逐漸擴展到智能交通管理、自動駕駛、車路協同等多個領域。特別是在5G技術推動下，車聯網技術迎來了新的發展機遇，其數據傳輸速度、可靠性、覆蓋范圍都得到了顯著提升。通過車聯網技術，導航系統實時獲取道路交通狀況、事故信息、施工路段等數據，并進行智能分析和處理，為用戶提供最佳的行駛路線；車聯網技術使得車輛之間可以進行實時通信，共享行駛數據和路況信息，從而實現車輛間的協同駕駛，減少交通擁堵和事故發生率。對于新能源汽車而言，充電站的分布和可用性是影響駕駛體驗的重要因素，車聯網技術利用實時數據分析，為用戶推薦最近的可用充電站，并提供充電樁的使用狀態和充電費用等信息[1]。

3 系統架構設計

3.1 系統總體架構

基于車聯網技術的新能源汽車導航系統主要由兩個核心模塊構成，分別是信號接收通信模塊與信號處理導航控制模塊，這兩個模塊相互協作，共同實現導航系統的智能化。信號接收通信模塊是整個系統的數據輸入端，負責接收來自不同來源的定位信號和車輛狀態信息，該模塊主要包括GPS信號接收模塊、車聯網通信模塊、傳感器數據采集模塊。其中，GPS信號接收模塊利用車載GPS天線接收來自衛星的定位信號，能夠提供高精度的定位數據，但在城市高樓密集區域、隧道等復雜環境中，信號容易受到干擾，導致定位精度下降。車聯網通信模塊與車聯網平臺進行數據交互，實時接收來自云端的路況信息、交通管制信息等，為導航系統提供更全面的數據支持。此外，車聯網通信模塊還能實現車輛與車輛之間的通信（V2V），通過共享車輛間的實時位置信息，提升導航的準確性。傳感器數據采集模塊通過車載傳感器（如加速度傳感器、陀螺儀等）采集車輛的實時狀態信息，如車速、加速度、轉向角度等，幫助導航系統更準確地判斷車輛的行駛狀態，從而提供精確的路徑規劃和能量管理。

在信號處理導航控制模塊中，負責對接收到的信號進行處理，并生成導航指令。信號融合處理模塊將來自GPS、車聯網和傳感器的數據進行融合處理，提升定位精度，即便在GPS信號受干擾情況下，信號融合處理模塊能夠通過車聯網和傳感器數據進行輔助定位，控制導航系統進行穩定運行。路徑規劃模塊根據實時路況信息和車輛狀態，不僅考慮行駛距離和時間，還會結合新能源汽車的能量管理需求，選擇最節能的行駛路線。例如：在電量不足的情況下，路徑規劃模塊會優先選擇充電站較多的路線，確保車輛的續航能力。導航控制模塊通過車載控制單元（ECU）與車輛的制動系統、轉向系統等進行交互，實現自動駕駛或輔助駕駛功能。并結合根據車輛的實時狀態，動態調整行駛策略，提高車輛的安全性[2]。

3.2 硬件設計

在設計完系統整體架構后，要科學設計系統主要硬件設備，選擇設備類型，給系統正常運行打下堅實基礎（如表1所示）。處理器作為系統的核心，選用S3C2440A型號，其具備高運算速度和低功耗特性，能夠滿足導航系統對實時數據處理的需求；搭配K4S561632C-TC75型號的儲存硬盤，提供穩定的數據存儲能力，保證海量地圖數據和車輛信息的快速讀寫與長期保存；通用分組無線業務定位器選用GR47型號，支持多種通信協議，為車輛提供精準的位置信息和實時的網絡連接服務，促進導航系統在復雜環境中的穩定運行；全球產品樣本數據庫導航設備采用GR-85串口，能夠高效解析和處理全球定位信號，實現車輛的精確定位與路徑規劃。電子顯示屏幕選用LCD1602型號，其清晰度高、響應速度快，能夠在各種光照條件下為駕駛員提供清晰的路況信息；系統集成WTS701語言處理芯片的語音讀報設備，能夠實時播報導航指令和路況提示，提升駕駛安全性和用戶體驗。

3.3 軟件設計

為了提升導航系統的即時性，工作人員將串行通信設置在GPS導航模塊和中央處理器之間，結合MapX控件中儲存的庫函數，實現區域路況和電子電圖的實時通信，便于車主充分利用車聯網作用，給其提供實時導航服務。在基于車聯網技術的新能源汽車導航系統中，導航最優路徑的即時生成是系統的核心功能之一，該功能的主要目的是在空間任意兩點之間，尋找出最優的行車線路，以確保駕駛員能夠以最短的時間、最少的能耗和最安全的路線到達目的地。為了實現這一目標，系統需要結合衛星定位反饋的實時信息，建立目的地與車輛位置的單鏈路表格，并通過一系列算法和優化策略，生成并持續更新最優路徑[3]。

系統通過衛星定位技術獲取車輛的實時位置信息，并將其與目的地進行關聯，假設目的地與車輛位置之間存在n個節點，系統將建立包含n個節點的單鏈路表格，每個節點代表一個可能的行車路徑點，節點之間的連接則表示可能的行車路徑。為了更好地描述節點之間的關系，系統為每個節點之間的連接賦予一個權值，該權值可以表示為距離、時間、能耗或其他相關因素的綜合評估。在建立單鏈路表格后，系統將結合車輛的初始化狀態，生成若干條到達目的地的行車線路。車輛的初始化狀態包括車輛的當前位置、速度、能耗情況等，這些信息將作為生成行車線路的重要參考，系統分析每個節點的權值和車輛狀態，計算出每條行車線路的總權值，并選擇權值最小的線路作為初始最優路徑[4]。

接下來，系統將在車聯網中輸入汽車位置信息，并將其標注為（0，0，0）。這一標注表示車輛當前處于初始狀態，系統將以此為起點，開始尋找最優路徑。在車聯網中，系統將連接不同節點之間的最小權值點，即選擇權值最小的節點作為下一個行車路徑點，讓系統能夠逐步構建出一條最優路徑。為了保證節點之間的權值最小，系統將持續修改節點權值信息。在行車過程中，系統會實時接收來自衛星定位、交通監控、其他車輛等多源數據，并根據這些數據動態調整節點權值。例如：如果某條路徑上發生了交通事故或交通擁堵，系統將增加該路徑的權值，從而引導車輛避開擁堵路段。通過持續修改節點權值信息，系統能夠確保節點之間的權值始終保持在最小狀態，從而實現最優路徑的實時生成和更新[5]。

4 試驗分析

為了檢測新能源汽車導航系統在日常生活中的應用效果，本文通過對比試驗方式進行測試，試驗數據如下表所示[6]。在試驗中將基于Hough矩陣的導航和基于OptiTrack和MSP432的導航系統作為傳統系統1和傳統系統2，利用三種系統規劃不同路線，在不考慮外在因素影響的基礎上，分析三種導航系統生成線路所需的時間（如圖1所示）。

通過分析上述圖片，發現三種系統雖然都能得到導航線路，但本文系統達到時間最短，表明利用本文方法能有效規避路段的擁堵路段[7]。

5 總結

綜上所述，本文通過對基于車聯網技術的新能源汽車導航系統的深入研究，展示了其在現代交通系統中的巨大潛力和應用價值。從系統架構設計到硬件選型，再到軟件實現和試驗驗證，本文提供了一套完整的技術解決方案，旨在提升導航系統的智能化水平和用戶體驗。試驗結果表明，所設計的系統在實際應用中表現優異，能夠有效規避擁堵路段，顯著縮短到達時間，為新能源汽車的普及和智能交通的發展提供了有力支持。未來，隨著車聯網技術和5G通信技術的進一步發展，新能源汽車導航系統將迎來更多創新和優化空間，有望在智能交通生態系統中發揮更加重要的作用。

基金項目：2024年度淮南職業技術學院精品課程項目：新能源汽車驅動電機及控制技術（項目編號：HZJK24-4）。

參考文獻：

[1]張翔.新能源汽車車路協同智能導航系統的設計與實現[J].汽車博覽，2023（35）：105-107.

[2]李浩宇.面向智能網聯電動汽車的邊緣車聯網充電導航策略研究[D].廣東：廣東工業大學，2023.

[3]孫慧平.基于B/S模式的新能源車輛后臺管理監控系統研究及實現[D].安徽：合肥工業大學，2020.

[4]梁冰洪.新能源環衛車整車系統與路徑規劃算法研究[D].濟南：齊魯工業大學，2022.

[5]黃琨.車聯網通信安全架構的仿真系統設計與測試[D].遼寧：大連理工大學，2022.

[6]吳瀛喆.基于碳化硅MOSFET的電機驅動系統傳導電磁干擾的分析與研究[D].四川：電子科技大學，2020.

[7]尤威.基于LiDAR與IMU融合的地下車庫地圖構建和定位方法研究[D].江蘇：中國礦業大學，2022.