智能駕駛系統(tǒng)AI軟件架構優(yōu)化與實時性研究

中圖分類號：U463.6 文獻標識碼：A 文章編號：1003-8639（2025）07-0060-03

Research on AI Software Architecture Optimization and Real-time PerformanceofIntelligentDriving System

Huang Zhenying

（Construction Information Engineering Department，Henan Technical College of Construction，Zhengzhou 45oo64，China）

【Abstract】With the evolution of intellgent driving technology towards full-chain autonomous decision-making， thisarticlesystematicallyexplorestheoptimizationpathofAItechnologyinthein-vehicleplatform.Aimingattherealtime performanceand resource constraints of object detection，a three-dimensionaloptimization scheme of YOLOv7is proposed.Through the CLDH structure，LHQSquantization strategy and Jetson Orin hardwareadaptation，the model performance is improved.Indecision-making and planning，dynamic interactive decision-making isachieved basedon thereinforcement learning framework combinedwith CARLA simulation.The softwarearchitectureadoptsmodular developmentanda two-waydata-driven process，and themultimodal sensorfusionarchitecturesolves theproblemof spatio-temporal consistency.In termsof performanceoptimization，real-timeguaranteeisachievedthrough TTSA scheduling，hardware directconnection，etc.Dynamic power consumption management and hybrid quantization improve energy effciency，and dual computing unit heterogeneous backupand other mechanisms ensure safety redundancy.The research providesa methodology for improving thereliabilityand large-scale applicationof inteligentdrivingsystems.

【KeyWords】 artificial intelligence；intelligent driving；real-time system

0 引言

智能駕駛從單一感知進階到全鏈條自主決策，關鍵在于構建人-車-環(huán)境動態(tài)閉環(huán)。盡管基于經典控制理論雖有成效，但靜態(tài)規(guī)則規(guī)劃難以處理復雜場景的突發(fā)情況。本文探究AI技術在車載計算平臺的優(yōu)化部署，助力提升智能駕駛可靠性與規(guī)模化應用。

1智能駕駛系統(tǒng)的AI技術基礎

1.1 深度學習應用

針對車載環(huán)境目標檢測的實時性與資源約束挑戰(zhàn)，可使用YOLOv7（You OnlyLook Once version7）的三維度優(yōu)化方案。在模型結構層面，采用跨層級動態(tài)檢測頭（Cross-Layer Dynamic Detection Head，CLDH）重構特征金字塔，通過可變形卷積動態(tài)校準多尺度特征權重分配，結合CBS（Convolution-BatchNorm-SiLU）模塊強化淺層紋理細節(jié)提取與深層語義信息關聯(lián)，使得 50m 外交通標志的召回率提升至 78.4% 。為了降低算力開銷，設計輕量化混合量化策略（LightweightHybridQuantization Strategy，LHQS）。Backbone前3層保留FP16（16位浮點）精度以維持梯度穩(wěn)定性，高層檢測頭采用通道級INT8（8位整數(shù)）量化。硬件適配方面，基于JetsonOrin的Ampere架構特性開展算子級優(yōu)化：重構Focus層為并行化Slice-Concat結構，消除串行數(shù)據切割導致的指令流堵塞；采用TensorRT插件重寫卷積核內存對齊策略，將內存帶寬需求降低 30% ，L2緩存命中率提升。試驗環(huán)節(jié)基于含雨霧、逆光等極端場景的車載數(shù)據集進行驗證，具體性能對比見表1。

1.2 強化學習在決策規(guī)劃中的應用

決策規(guī)劃將感知結果轉化為控制指令，基于強化學習框架展開。策略網絡多采用演員-評論家（Actor-Critic）架構，演員輸出動作（如轉向角度），評論家評估長期收益。主流的軟演員-評論家（SoftActor-Critic，SAC）算法通過最大化熵優(yōu)化策略，適合動態(tài)駕駛場景。同時，深度確定性策略梯度針對連續(xù)控制優(yōu)化動作輸出。在超車、變道等任務中，多智能體強化學習可建模周圍車輛意圖。而實際訓練依賴高精度仿真平臺（如CARLA），其內置交通流、物理引擎和天氣系統(tǒng)，支持策略在百萬級場景中迭代2。

2智能駕駛系統(tǒng)軟件架構設計

2.1模塊化開發(fā)流程

智能駕駛軟件的模塊化開發(fā)通過分層解耦實現(xiàn)技術迭代與維護效率的平衡，核心流程如下：需求分解 $$ 接口定義 $$ 獨立開發(fā) $$ 分層測試 $$ 持續(xù)集成。需求分解是將系統(tǒng)功能（如車道保持、自動泊車）拆分為原子化模塊（感知、規(guī)劃、控制）；接口定義則是標準化模塊間通信協(xié)議（如第2代機器人操作系統(tǒng)數(shù)據分發(fā)服務ROS2DDS，數(shù)據格式統(tǒng)一為Protobuf）；獨立開發(fā)是以鏡像方式同步開發(fā)（如用Git管理代碼庫），保持高內聚低耦合；分層測試分為單元測試（模塊功能驗證）、集成測試（模塊間協(xié)同仿真）、系統(tǒng)測試（整車場景覆蓋）；持續(xù)集成則通過Jenkins等工具自動化構建版本，部署至仿真平臺驗證兼容性。該架構的關鍵在于版本控制與依賴隔離。例如，感知模塊升級時，通過虛擬化容器（Docker）確保算法更新不干擾其他模塊。開發(fā)環(huán)境與生產環(huán)境采用相同配置，避免因系統(tǒng)差異導致的邏輯錯誤。流程最終通過OTA（Over-The-Air）向車輛分發(fā)已驗證的軟件包，實現(xiàn)安全可控的迭代3]。

2.2數(shù)據驅動策略

針對車載目標檢測任務的場景特異性，需建立基于CARLA仿真平臺與真實路采數(shù)據的雙向驅動范式。在仿真數(shù)據生成階段，配置CARLA中交通標志動態(tài)密度（每平方千米 10～200 個）、天氣突變（10s內切換雨霧/強光）及目標遮擋率（ 10%～80% 03類關鍵變量，批量生成12K幀異構場景數(shù)據以覆蓋長尾分布。通過數(shù)據版本控制（DataVersionControl，DVC）工具完成數(shù)據版本控制，配置Git-LFS管理增量標注文件（YOLO格式），在dvc.yaml中定義分塊存儲策略（每塊512MB）及SHA-256哈希校驗規(guī)則，實現(xiàn)數(shù)據溯源與試驗復現(xiàn)的高效協(xié)同。數(shù)據預處理采用兩階段增強策略：離線階段通過Mosaic增強與自適應灰階擾動（AdaptiveGray-scaleContrast，AGC）提升光照魯棒性，動態(tài)調整圖像局部對比度；在線階段利用硬件加速的Albumentations庫實現(xiàn)多線程空間變換，結合MixUp增強小目標數(shù)據分布的均衡性。模型訓練與驗證可引入A/B測試機制，具體指標見表2，測試條件為：CARLA0.9.13，Town05動態(tài)交通流，50km/h 勻速。

2.3多模態(tài)傳感器融合架構

融合架構需解決時空一致性與冗余容錯，采用分層架構實現(xiàn)多模態(tài)融合（圖1）。硬件接口層封裝多傳感器驅動（支持ROS/Apollo接口），輸出統(tǒng)一格式數(shù)據，通過PPS脈沖硬同步（時延 ?1ms ），由FPGA預對齊數(shù)據。數(shù)據預處理層用運動補償插值（殘差lt;3ms ）補償延遲，離線標定外參并結合SLAM實時修正（精度損失 lt;0.5% ）。融合算法層將雷達點云投影至圖像，通過CNN權重調節(jié)實現(xiàn)自適應加權融合（目標精度 lt;0.3m ），設動態(tài)置信度優(yōu)先級（LiDARgt;雷達gt;視覺），沖突時啟動3/2表決機制。容錯管理層實時檢測傳感器異常，觸發(fā)置信度降權或通道靜默，支持單模態(tài)應急決策并同步OTA增量更新4。

3智能駕駛系統(tǒng)性能優(yōu)化

3.1 實時性優(yōu)化

智能駕駛系統(tǒng)的實時性保障依賴于全鏈路的確定性響應能力，其技術核心在于消除端到端任務執(zhí)行中的非預期延遲。通過任務調度策略與硬件資源管理的深度協(xié)同，確保感知、決策、控制的時序嚴格性。系統(tǒng)采用時間敏感型調度架構（Time-SensitiveSchedulingArchitecture，TTSA），將任務層級劃分為中斷級（如緊急制動）、周期級（如障礙物追蹤）和后臺級（如地圖更新），并基于優(yōu)先級搶占機制分配CPU時間片。對于視覺SLAM、激光雷達點云處理等高吞吐量任務，通過計算流水線化實現(xiàn)數(shù)據預處理、特征提取、目標識別的并行執(zhí)行。硬件層面采用硬件資源硬隔離技術，例如通過虛擬化技術或物理核綁定，將關鍵任務（如控制指令生成）鎖定至專用計算單元，避免其他任務搶占導致的抖動。數(shù)據傳輸路徑上，基于硬件直通（Bypass）技術（如PCIeSR-IOV或DMA控制器），直接打通傳感器到處理單元的數(shù)據通道，消除傳統(tǒng)架構中的內核協(xié)議棧解析和緩沖隊列開銷。具體技術對比見表3。

3.2 能耗效率提升

高算力與車載能源供給矛盾驅動能耗優(yōu)化向動態(tài)功耗管理（DynamicPowerManagement，DPM）和能效感知計算（Energy-Aware Computing，EAC）方向發(fā)展。硬件層基于細粒度功耗監(jiān)控網絡采集數(shù)據，通過功耗-性能模型動態(tài)調整狀態(tài)，如視覺處理器支持動態(tài)電壓頻率調節(jié)在低負載降頻省電。軟件棧以異構計算調度為核心，借輕量化中間件匹配任務與硬件，對深度學習模型采用層間混合精度量化。例如，目標檢測網絡的特征提取層保留FP16精度以維持關鍵特征描述，而后續(xù)全連接層轉換為INT8運算，整體能耗降低 40% 的幅度下保持 95% 以上的精度。

3.3安全冗余設計

為保障車載系統(tǒng)高可靠運行，需設計多級冗余架構，覆蓋硬件、通信與網絡安全。基于雙計算單元（DualComputingUnit，DCU）異構備份架構，主備節(jié)點通過高精度時間同步實現(xiàn)狀態(tài)熱遷移，在超寬溫域 （-40～85^°C 循環(huán)測試中驗證故障切換時延穩(wěn)定在毫秒級（滿足 5ms 閾值），可抵御極端環(huán)境下的硬件失效風險。依據IS021434規(guī)范，針對車載網絡攻擊面展開威脅分析與風險評估（ThreatAnalysisandRiskAssessment，TARA），識別出關鍵高威脅攻擊鏈，并建立多層級防御體系。通信安全方面，部署動態(tài)幀加密（AES-256）與安全啟動鏈，阻斷CAN總線注人攻擊，兼容IS021434中密鑰管理與入侵檢測要求；數(shù)據完整性方面，采用HMAC-SHA3認證與序列保護機制，結合獨立冗余CAN-FD通道，確保關鍵指令傳輸丟包率低于嚴苛工況閾值；動態(tài)響應方面，集成漏洞事件庫（SecurityReferenceDatabase，SRDB）與差分OTA升級模塊，支持端云協(xié)同的威脅實時響應。同時，系統(tǒng)內置失效安全策略庫，通過多傳感器交叉校驗觸發(fā)故障隔離，支持從降級制動到緊急制動的分級響應，確保在算力超限或傳感器異常時維持ASIL-D安全等級。

4結論

文章明確了智能駕駛系統(tǒng)性能優(yōu)化的3大技術路徑，即實時性優(yōu)化、能耗效率提升與安全冗余架構設計，并通過軟硬件協(xié)同創(chuàng)新揭示了核心問題的解決邏輯。針對實時性需求，提出基于時間敏感型調度與硬件直通技術的高確定性執(zhí)行框架；面向能耗矛盾，構建動態(tài)功耗調控與混合量化計算模型；在安全冗余領域，設計異構雙冗余架構與雙環(huán)網絡拓撲，確保系統(tǒng)在雙點失效場景下維持L3級功能連續(xù)性。因此，未來智能駕駛應突破動態(tài)感知算力聯(lián)合優(yōu)化方法，開發(fā)覆蓋“感知-規(guī)劃-控制”全鏈路的在線重構算法，并通過車云協(xié)同框架延伸本地算力邊界，以期構建兼具低時延、高魯棒性與能量最優(yōu)的智能駕駛系統(tǒng)。

注：本文為河南建筑職業(yè)技術學院2024年度校級教科研項目“高職計算機應用技術專業(yè)游戲化教學模式研究\"（JYJKY2403）的研究成果。

參考文獻

[1]王晨.基于人工智能技術的智能汽車自動駕駛算法研究[J].時代汽車，2025（9）：8-10.

[2]方定成，朱玉霖.智能駕駛汽車數(shù)據安全及風險規(guī)制[J].廣西政法管理干部學院學報，2025（2）：57-64.

[3]朱斌.環(huán)境感知技術在汽車智能安全駕駛輔助系統(tǒng)中的應用[J].時代汽車，2025（7）：190-192.

[4]呂纖纖.智能駕駛中的關鍵點檢測技術[J].專用汽車，2024（12）：94-97.

[5]馬威，李宏利.車道級導航地圖在智能駕駛中的應用[J].交通科技與管理，2024，5（23）：18-20，33.

（編輯林子衿）