智能网联汽车技术的发展研究

摘 要：文章介绍了智能网联汽车的概念和国内发展状况，智能网联汽车模拟和现场测试的内容，环境感知技术以及自动寻车技术和对智能网联车未来的发展与展望。

关键词：智能网联汽车;自动寻车;射频标签

0 引言

智能网联汽车（简称ICV），是把智能车与车联网的结合起来，采用毫米波雷达、单目（双目）摄像头、主控器等装置，并融合5G与物联网，实现车与人、车、路、后台等信息交换共享，实现安全、舒适、高效行驶，并最终实现无人驾驶的智能汽车。世界汽车产业正在经历一场以“电动化、智能化、网联化”为特征的技术革命和行业变革，发展智能网联汽车将成为全球技术变革和科技创新的竞争制高点，智能网联汽车也将为我国地交通产业和汽车产业带来根本性变革，虽然这种变革是循序渐进、充满挑战的，但也是为我国在智能网联汽车方面实现高效融合，助力弯道超车的重大机遇。

1 智能网联汽车的国内发展现状

2018年3月《上海市智能网联汽车道路测试管理办法（试行）》正式发布，全国首批智能网联汽车开放道路测试号牌发放。上汽集团和蔚来汽车研发的智能网联汽车展开首次道路测试。12月，天津市也开启智能网联汽车道路测试。

2020年2月，中央网信办等11部门联合发布《智能汽车创新发展战略》，明确提出要确保用户信息、车辆信息、测绘地理信息等数据安全可控。完善数据安全管理制度，加强监督检查，开展数据风险、数据出境安全等评估。12月，住房和城乡建设部、工业和信息化部联合发布《开展智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展》文件。

2021年2月24日，《国家综合立体交通网规划纲要》印发，提出建设融合感知平台，推动智能网联车与现代数字城市协同发展。

2025年，L1～L3级智能驾驶系统新车装配率达到80%，网联式驾驶辅助系统装配率达到30% ，L4～L5级自动驾驶汽车开始进入市场。

2030年，L1～L3级智能驾驶系统成为新车标配，汽车联网率接近100%，L4～L5级自动驾驶新车装配率达到10%。

2 智能网联汽车的测试

特斯拉汽车几起重大安全事故曝光后，国内民众对自动驾驶汽车的安全性关注度越来越高，亟需模拟测试平台的建立。通过模拟测试平台建立正确、可靠、有效的3种传感器的仿真模型[1-2]。

（1）模拟实际道路上传感器接收到的信号，如模拟摄像头接收的光信号、模拟毫米波雷达接收的电磁波信号;（2）数字处理芯片输入单元接收原始信号的模拟;（3）仿真测试评价系统内容可以包括：自适应巡航控制系统、盲区监测系统、泊车辅助系统、自动紧急制动系统和车道偏离报警系统开展测试评价。现场测试包括：传感器和自动驾驶软件毫米波雷达和单（双）目摄像头现场测试并进行风险评估;自动驾驶软件通过封闭场地和公共道路完成测试。针对智能交通及车联网系统、自动驾驶系统和智能网联驾驶系统等系统的测评。

3 环境感知技术

智能网联车辆的环境感知技术主要有4种[3]：（1）车辆本身感知;（2）行人感知;（3）交通信号和标识感知;（4）周围车辆感知。其中车辆本身感知包车速、路线、定位等。智能网联车辆利用各种类型传感器融合（见表1），实现对车内外环境的感知。行人感知主要在各种环境条件下智能网联车辆行驶四周识别是否有行人;交通信号和标識感知主要对信号灯、各种交通标志、道路标线识别;周围车辆感知主要在各种环境条件下智能网联车辆行驶四周识别是否有车辆。环境感知技术使得智能网联车辆在复杂的交通环境下，提供真实准确可靠的道路环境信息。

4 智能网联汽车的自动寻车

汽车作为唯一的识别信息，把射频标签安装在汽车上内部，把汽车的型号及相关信息写入射频标签内可实现可全球流通并对其进行识别，它是将已编码的条形码附着于目标物并使用专用的扫描读写器利用光信号将信息由条形磁传送到扫描读写器;而射频识别（RFID）则使用专用的射频识别读写器及专门的可附着于目标物的射频识别标签，利用频率信号将信息由射频识别标签传送至射频识别读写器。射频标签分为被动式、半主动式、主动式三类。智能网联汽车应该采用主动式射频标签，主动式射频标签的收发天线是被装置在汽车顶部，能够更好的被识别，拥有较长的读取距离和较大的记忆体容量。车主可通过便携式监测设备对发射天线信号进行有效识别（见图1），准确判断出汽车的方向，最后将将所监测到的信息判断出自己汽车的具体位置[4-5]。

5   存在的问题

现有国内智能网联汽车测试场地已在全国范围布局，较少的测试场地投入使用。利用率不高是最大的问题，主要是各智能网联车企数量不多，测试需求有限，各测试场地的测试标准没有统一，无法形成各测试场地互认进而增加了测试难度。缺少相应的国家级监管平台，对虚拟仿真测试和现场道路测试的测试数据进行评价，使其测试结果权威可信。目前存在传感系统、车载终端、远程通信协议等汽车标准不统一的问题也是制约智能网联车企发展的关键。还有在智能网联汽车的视觉传感器、激光雷达、毫米波雷达等传感器、汽车的电子器件、底层操作系统、专用芯片等关键基础零部件领域，存在对国外依赖度过高，我国企业掌握核心技术不够等问题。

6  结语

目前我国智能网联汽车还处于形成产业雏形的阶段。无人驾驶商业化主要应用分在两方面：一方面是指公共交通道路，另一方面是指在特定条件下的交通道路。适应变化的交通场景目前存在局限性，技术尚未成熟，在技术层面上的可靠性和安全性还有待进一步确认;国家在智能网联汽车（自动驾驶）方面尚未建立完善的政策法律;车辆集成费用高，运营成本大。就会造成大规模化地运营初期地投入成本比较大。不过在固定路线公共交通和工程用途车辆等场景应用还是有很大市场，随着智能网联汽车（智能汽车、自动驾驶、车路协同）进一步研发，以核心技术的突破促进产品创新体系的建立和完善，形成自主可控完整的产业链，预计未来在协同感知和融合感知，协同运行调控和安全节能控制方面通过控制系统提高智能网联车辆的安全性和舒适性。智能网联汽车通过毫米波雷达、单（双）目摄像头等先进传感器，通过环境感知技术和智能互联实现车、路、人等信息的交换，使智能网联汽车具有环境感知能力，能够实时分析车辆行驶的状态，并准确无误到达目的地，最终实现替代人来做驾驶决策及操作的目的。车联网相关基础设施的建设互通、智能网联汽车制造技术与自动驾驶技术的升级完善、车联网产业生态和商业模式的发展与成长，具备感知、互动能力的车、路和环境，未来还可能出现智能网联公交车、无人驾驶出租车、智能摆渡车自动驾驶、自动泊车、智能垃圾车、无人物流配送等方面的应用，会使得人们的生活更加美好，人与自然更加和谐。

[参考文献]

[1]孙健，全兴.无人驾驶汽车发展现状及建议[J].科技视界，2017（6）：182.

[2]矫龙.自动寻车技术在汽车智能网联系统中的应用[J].时代汽车，2021（3）：163-164.

[3]翟朋辉.无人驾驶汽车及其核心传感器系统浅析[J].科技经济导刊，2019（13）：17.

[4]周小钧，高利，赵亚男.一种复杂交通环境下的毫米波雷达目标跟踪方法[J].公路交通科技（应用技术版），2019（10）：332-338.

[5]刘伟莲.智能网联汽车信息安全关键技术探讨[J].电子测试，2020（8）：61-62.

（编辑 傅金睿）

Study on development of intelligent connected vehicle technology

Ma Xing1，2

（1.Fujian Metrology Institute， Fuzhou 350003， China; 2.Fujian Provincial Key Laboratory of Force Measurement，

Fuzhou 350100， China）

Abstract：This paper introduces the concept and development of the intelligent connected vehicle， the content of the intelligent connected vehicle simulation and on-the-spot test， environmental awareness technology， the technology of auto-seeking and the future development and prospect of the intelligent connected vehicle.

Key words：intelligent connected vehicle; self-seeking vehicle; radio frequency tag

作者簡介：马兴（1981— ），男，福建福州人，工程师，硕士;研究方向：力与扭矩计量，机械结构设计。