物聯(lián)網(wǎng)驅動下智能汽車智能導航系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)

【Abstract】Thedevelopmentof smart vehiclesis highlydependent onadvanced navigationcapabilities，and the integrationof Internetof Things（IoT）technologyprovidesakeysupportforthis.Thedeploymentofvehicle-road cooperativefacilitiesenablesvehiclestoobtainreal-timeroadandenvironmental information，andthecombinationof high-precision positioningand sensing technologies improves theaccuracy of navigationand theabilitytounderstand the environment.Therefore，thispaperdiscussesthekeytechnologyintegrationandpracticaldeploymentof intelligentvehicle navigationsystems driven bytheinternetof things，withaviewtoproviding feasibledesign ideas andrealization methods for building more practical navigation.

【Key words】 internet of things; smart car; navigation system

0 引言

可靠精確的導航是智能汽車實現(xiàn)自動駕駛功能的核心基礎，單純的衛(wèi)星定位容易在隧道、高樓密集區(qū)等場景失效，且現(xiàn)有系統(tǒng)對道路實時動態(tài)變化信息的利用往往不足，影響了全局路徑規(guī)劃的最優(yōu)性和安全性。而物聯(lián)網(wǎng)利用車載通信設備獲取實時路況、信號燈相位等信息，為提升定位精度和協(xié)同避讓提供了新的可能。結合高精地圖、車載視覺、雷達的實時感知數(shù)據(jù)，導航系統(tǒng)能夠更好地理解周圍場景，補償衛(wèi)星信號的不足。因此，本文將聚焦于導航系統(tǒng)設計的核心結構，旨在提出在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下切實可行的智能導航系統(tǒng)實現(xiàn)路徑。

1智能導航系統(tǒng)的設計背景

1.1物聯(lián)網(wǎng)技術在智能汽車中的應用趨勢

物聯(lián)網(wǎng)技術通過連接車輛與道路基礎設施，擴展了信息感知能力，其應用趨勢表現(xiàn)為實體設備的網(wǎng)絡化協(xié)同。車輛通過無線通信接收來自交通信號燈、路側傳感器等設備傳輸?shù)膶崟r信息，例如前方道路擁堵情況，這種連接使車輛具備超越自身傳感器的環(huán)境認知能力。具體技術實施可分為三步： ① 在關鍵路段，道路管理部門安裝傳感器采集車流速度、路面狀況等數(shù)據(jù)； ②56 或專用無線通信網(wǎng)絡將處理后的數(shù)據(jù)傳輸至附近車輛； ③ 車輛系統(tǒng)結合接收的外部信息與自身攝像頭、雷達數(shù)據(jù)完成綜合決策。當前，中國多個城市已部署該類系統(tǒng)，驗證了技術落地的可行性。這種聯(lián)網(wǎng)模式的核心價值在于通過設施協(xié)同降低對單車智能的依賴，為大規(guī)模應用提供可能性。

1.2智能導航在自動駕駛系統(tǒng)中的核心地位

智能導航系統(tǒng)承擔車輛位置確定與路徑規(guī)劃的基礎功能，其主要作用體現(xiàn)在確立行駛位置、規(guī)劃行駛路線、保障行車安全。位置確定通常組合使用衛(wèi)星定位和本地傳感設備。衛(wèi)星定位（如GPS或北斗系統(tǒng)）提供大地坐標，但在高架橋或隧道中信號易丟失，此時慣性導航系統(tǒng)通過測量車輛加速度推算位移，維持基本定位能力2。激光雷達掃描周邊建筑物生成點云，通過匹配預先存儲的地圖實現(xiàn)精確定位。路徑規(guī)劃包括兩個層面：首先基于數(shù)字地圖規(guī)劃從起點到終點的總路線；其次實時計算符合路況的車道級行駛軌跡。這需要導航系統(tǒng)綜合處理實時交通信息、車道線位置等動態(tài)因素。安全方面，當攝像系統(tǒng)因大霧失效時，導航系統(tǒng)依賴的基礎位置數(shù)據(jù)仍可維持車道保持功能，這種設計模型提升了系統(tǒng)可靠性。

2常見導航系統(tǒng)的技術架構方向

2.1基于GNSS+IMU的組合導航結構

導航中針對露天場景與遮蔽區(qū)域切換帶來的定位信號抖動問題，可以構建衛(wèi)星與慣導的深度融合架構，其中GNSS提供絕對地理參考，IMU維持運動狀態(tài)連續(xù)性，通過卡爾曼濾波實現(xiàn)誤差補償。其技術實現(xiàn)模型為：

#緊耦合融合框架偽碼實現(xiàn)

class HybridPositioning： def__init__（self）： self.state_vec np.zeros（9）#[緯度，經(jīng)度，高度，東向速，

北向速，天向速，橫滾，俯仰，偏航] self.Q=np.diag（[0.1，0.1，1，0.01，0.01，0.05]） #過程噪聲矩陣 def propagate（self， imu_data）： #慣性狀態(tài)遞推 （應用哥氏定理） self._update_attitude（imu_data.gyro）#四元數(shù)姿態(tài)更新 acc_ned Σ=Σ self._transform_acc（imu_data.acc） self.state_vec [3：6]+= acc_ned*DT#速度更新 self.state_vec[0：3] += self.state_vec[3：6] * DT#位置更新 defupdate_gnss（self，sv_info）： #多衛(wèi)星偽距觀測量處理 pseudo_range Θ=Π[Θ] for sat in sv_info： geom_range calc_sat_range（self.state_vec[：3]，sat.pos） pseudo_range.append（geom_range+sat.clock_err）

#EKF觀測更新 H=build_jacobian（sv_info）#構造測量雅可比矩陣 self.kf.update（ z= pseudo_range， H=H ， R= GNSS_NOISE）

該架構通過雙源數(shù)據(jù)閉環(huán)構建抗干擾定位能力。衛(wèi)星接收模塊獲取毫米級授時信號與星歷數(shù)據(jù)，經(jīng)偽距解算輸出大地坐標。慣性測量單元（InertialMeasurementUnit，IMU）以 200Hz 高頻采樣車輛三軸角速度與線加速度，通過四元數(shù)姿態(tài)解算實時輸出位姿變化參數(shù)，兩類數(shù)據(jù)經(jīng)時空配準后輸入擴展卡爾曼濾波器（ExtendedKalmanFilter，EKF），其中IMU構建狀態(tài)預測模型，全球導航衛(wèi)星系統(tǒng)GNSS測量值作為觀測校正項[3]。

2.2 基于車聯(lián)網(wǎng)的協(xié)同導航結構

為克服視距傳感器在彎道和遮擋場景的感知局限，車聯(lián)網(wǎng)（Vehicle-to-Everything，V2X）的協(xié)同導航基于DSRC協(xié)議構建車輛-設施協(xié)同感知網(wǎng)絡，通過地理尋址協(xié)議實現(xiàn)千米級交通態(tài)勢共享。關鍵技術框架為：

class V2X_MessageHandler： MSG_TYPES Σ=Σ 1 0x01：\"BSM\"， #基礎安全消息 Ox02：\"MAP\"，#地圖數(shù)據(jù) 0x03：\"SPAT\"， #信號燈相位 ！ def process（self，raw_packet）： #物理層解碼 ifnotPHY_Layer.check_crc（raw_packet）： return None #網(wǎng)絡層處理 geonet_header=GeoNet.parse_header（raw_packet[12：20]） ifgeonet_header.hop_limit lt;=0 drop_packet #應用層解析 msg_type Σ=Σ self.MSG_TYPES[raw_packet[20]] payload Σ=Σ ASN.1_decoder（raw_packet[21：]，msg_type）

#動態(tài)地圖更新 DynamicMap.merge（payload， trust_level=geonet_header. priority）

該系統(tǒng)通過分層通信協(xié)議實現(xiàn)環(huán)境信息協(xié)同融合。路側單元（RoadSideUnit，RSU）在交叉口部署微波通信設備，采集廣播地圖數(shù)據(jù)、信號燈時序（SignalPhaseandTiming，SPAT）;車載單元（ 0n Board Unit，OBU）周期性發(fā)送包含位置、速度的車輛狀態(tài)消息。核心運作流程包含三個階段： ① 數(shù)據(jù)分發(fā)層，基于IEEE1609無線通信標準的地理廣播，限定 200ms 時延內(nèi)完成半徑 300m 區(qū)域覆蓋； ② 信息整合層，構建本地動態(tài)地圖（LDM），融合車輛感知數(shù)據(jù)與路側源信息； ③ 決策層，通過碰撞預測算法（如TTCA）生成協(xié)同變道建議。

2.3基于高精地圖與視覺感知的增強式結構

高精地圖不同于普通導航地圖，它精確記錄了車道線位置、交通信號燈、路牌、道路標牌桿等豐富、固定道路特征的精確位置和三維坐標，具體如圖1所示。

車輛行駛時，其搭載的視覺攝像頭持續(xù)拍攝前方道路圖像，識別并提取出當前視野內(nèi)看得見的這些道路特征，例如車道線的彎道形狀、某個特定交通標志的位置或者斑馬線的邊緣線。系統(tǒng)將視覺攝像頭即時檢測到的這些實際特征的外觀形態(tài)和它們在圖像中的位置，與預先儲存的高精地圖中對應路段上標注的、同樣特征理論上的三維位置數(shù)據(jù)進行比較計算。通過不斷找到視覺感知結果與高精地圖數(shù)據(jù)庫之間的對應關系，并計算出它們的細微差異，系統(tǒng)就能判斷出車輛當前位置與地圖預期位置之間存在的偏差，進而實時調整車輛的定位信息，將其精準地約束并歸正到高精地圖定義的正確車道內(nèi)，達到提升定位精度的效果[4]。

圖1高精地圖

3系統(tǒng)實現(xiàn)與部署方案

3.1軟硬件平臺與系統(tǒng)集成

車輛自動駕駛系統(tǒng)的基礎由專用計算單元、多種傳感器及其物理連接保障機制構成。系統(tǒng)核心為高性能車載計算機，內(nèi)部包含高性能多核處理器和專門處理圖像及點云數(shù)據(jù)的加速計算卡。車輛周圍的關鍵感知設備包括： ① 安裝在車身不同位置的高清攝像頭，持續(xù)捕捉周圍環(huán)境的彩色畫面； ② 車頂固定的旋轉式激光雷達，以每秒多次的頻率掃描車身四周，生成周圍環(huán)境詳細的立體輪廓點； ③ 車頭和車尾還分別安裝有毫米波雷達，主要用于探測其他車輛或物體的精確距離和運動速度。這些傳感器通過精密的同步線和時間協(xié)議進行同步，保證其在同一精確時刻采集數(shù)據(jù)。整套軟硬件的設計嚴格遵循汽車行業(yè)的防電磁干擾、防振、耐候等標準規(guī)范，確保在各種溫度和路面條件下功能穩(wěn)定可靠5。

這些指令能以最快的速度、最小的延遲傳送到制動控制單元。同時，通信平臺在首次接入新的傳感器或設備時，需要用經(jīng)過身份驗證的加密密鑰設備進行認證，系統(tǒng)必須信任該設備才能納人系統(tǒng)通信網(wǎng)絡，從而確保數(shù)據(jù)在傳遞過程中沒有被意外損壞或被惡意篡改。

3.3功能模塊的部署流程

將自動駕駛的各項功能模塊集成到車輛上的過程遵循結構化、標準化的流程。具體而言，開發(fā)好的各個核心軟件模塊，如識別路障的視覺程序、規(guī)劃行車路徑的程序、控制方向盤和制動的程序等，會被預先處理成獨立并包含其所有運行時所需支持文件的軟件安裝包，確保模塊從開發(fā)環(huán)境遷移到車輛的計算機上時，不會因為缺失文件或配置錯誤而失效。當軟件包準備就緒后，需要在車輛的實際計算單元上規(guī)劃和安裝。例如，直接控制車輛轉向和制動動作的關鍵程序會被指定運行在專屬的計算核心上，確保其運算資源不會被其他程序搶占而影響響應速度。對于需要大量圖形處理的視覺識別程序，則將其安排在擁有GPU顯卡加速的計算資源區(qū)域內(nèi)執(zhí)行。在車輛運行期間，系統(tǒng)會保持實時監(jiān)控，如果某個攝像頭畫面突然發(fā)生中斷，備用攝像頭的數(shù)據(jù)流會立即被切換激活。

4結論

本文明確了物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下智能汽車高可靠導航系統(tǒng)的整體設計與實現(xiàn)路徑，揭示了融合多源定位（GNSS與IMU的組合）、高精度環(huán)境感知及V2X協(xié)同交互的關鍵技術構架，構建了集成硬件平臺、統(tǒng)一通信框架及軟件模塊的系統(tǒng)部署方案。因此，面對物聯(lián)網(wǎng)深度賦能智能駕駛的演進趨勢，著力提升跨平臺傳感數(shù)據(jù)融合的實時性，深入探索“車-路-云\"協(xié)同的高質量數(shù)據(jù)交換機制，以期為構建安全、高效、可規(guī)模化落地的智能導航系統(tǒng)提供堅實基礎。

3.2通信協(xié)議與中間件框架

為了讓車輛內(nèi)部眾多的設備（各種傳感器、計算機、執(zhí)行機構）之間能夠高效、可靠地傳遞信息和指令，汽車設計了標準化的通信機制。物理層面，采用高速車載以太網(wǎng)，將主要設備（如控制器、傳感器、雷達、定位裝置等）相互連接起來。為了管理這些設備間的數(shù)據(jù)交換，系統(tǒng)運行著中間件層，其采用的是發(fā)布-訂閱模式。設備只需發(fā)布自己產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，或者說明其需要訂閱哪類數(shù)據(jù)，需要數(shù)據(jù)的組件就能自動收到相關的最新信息，而無需知道數(shù)據(jù)具體來自哪里。這個通信管理軟件區(qū)分了數(shù)據(jù)的重要性級別，最高級別會即時處理關鍵指令（如緊急制動請求），確保

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（編輯楊凱麟）