智能网联汽车结构层次及技术分析

摘 要：随着近些年无人驾驶技术的不断革新，使智能网联汽车的发展进度，成为了社会公众关注的焦点。而国内外的汽车厂商与信息企业为了抢占市场资源，纷纷着手智能网联汽车的研发与测试，不仅开发了众多的概念车型，还使部分智能网联汽车进入到了量产阶段，为居民今后的日常出行提供了更多的选择。本文根据智能网联汽车的发展现状，浅谈一下该类汽车的结构层次及核心技术。

关键词：智能网联汽车;结构层次;技术分析

引言：智能网联汽车作为无人驾驶技术的载体，为社会居民的日常出行勾画了一幅美好的蓝图，能够让汽车使用者从劳累专注的自驾模式转变为时尚与科技相结合的无人驾驶模式，在满足使用者位移需求的同时，减轻了使用者的驾驶负担与精神压力，为使用者带来了更加优质的出行体验。尽管智能网联汽车的发展前景非常美好，但目前的技术情况与批量生产还存在着较大的差距。本文详细探讨了智能网联汽车的发展现状、结构层次及核心技术，以此为探讨智能网联汽车的未来发展趋势提供信息参考，具体的研究内容如下。

一、智能网联汽车的发展现状及结构层次

1.发展现状。现如今的智能网联汽车车型可分为已量产、测试和概念车三种，已量产的智能网联汽车以特斯拉Model X、奔驰新E级、雷克萨斯G450h、沃尔沃S90、比亚迪C5和众泰T600改装版为代表。与传统汽车相比，上述已量产的智能网联汽车不仅具备自动变道、自动驾驶、自动巡航、自动泊车、APP操控车辆或路线预测等辅助功能，让使用者的出行体验变得更加智能便捷。还通过摄像头、传感器、智能车载交互系统和高度自动驾驶技术，令出行安全性大幅度提高。为智能网联汽车使用者的生命经济财产，提供极为有利的保障[1]。

尽管已量产的智能网联汽车车型并不多，但处于测试阶段的汽车车型较多，且备受社会公众的期待。比如，丰田、福特、谷歌、Uber、微软、Conti、DELPHI、一汽、长安、长城、比亚迪和百度等多家汽车厂商均有正在测试的智能网联汽车，有的车型已在无人干预的状态下跑完测试道路全程，并已实现了自动变道的目标。还有的车型已完成行人检测和行驶情况集成处理等智能功能，距离批量生产指日可待[2]。

与量产车型和测试车型相比，智能网联汽车的概念车型尚处于天马行空的创造优化阶段。它既融合了传统汽车的设计理念和基本构造，又纳入智能网联汽车的核心思想，以及量产车型和测试车型的先进技术。令其在满足使用者行驶需求的基础上，为使用者带来别致的科技体验，让居民日常出行的安全性也得以提高。现有的概念车型为奔驰F105、宝马iVision Future、劳斯莱斯VISION NEXT100、丰田NS4、奥迪Prologue、RS7、大众1.D、日产IDS、上汽iGS、法雷奥Cruise、乐视LeSEE、博泰Project N、小鹏汽车beta版和游侠X。而在上述概念车型中的自主学习功能、低速自动跟随功能、以大数据为基础的个性化服务备受关注，使智能网联汽车变得更加智能化和人性化，为居民今后的日常出行提供便利[3]。

2.结构层次。智能网联汽车的结构层次，主要包括感知层、决策性和控制层三个部分。其中，感知层作为智能网联汽车的数据搜集结构，能够通过传感器、GPS与雷达等设备技术，详细了解汽车周边的环境情况及汽车自身的行驶状态。并依托通信交互功能将各项数据共享至决策层和控制层，从而达到发现障碍物和躲避障碍物的目的，为后续的正常行驶提供有利的信息依据。当决策层收到感知层的数据信息后，会根据具体的信息内容及汽车目前的行驶状态，向使用者发挥出预测和警告等作用，以此降低各类交通事故的发生概率，保障智能网联汽车的有序运行[4]。就目前技术而言，智能网联汽车的决策层除了能够根据感知层的数据信息做出相应的决策，还可以扩展该类车辆的可控权限，令辅助驾驶的功能内容变得更多，为智能网联汽车使用者的日常出行提供更多的帮助。智能网联汽车的控制层主要是参考感知层和决策层的数据信息，在行驶过程中对汽车的速度与方向进行优化控制，有效避免了人为操作过程中的交通事故，让使用者的行驶压力大大减轻，令无人驾驶理念落到实处。

二、智能网联汽车的核心技术

1.环境感知技术与通信技术。智能网联汽车的核心技术，包括环境感知技术、通信技术、车路协同技术、驾驶辅助技术和人工智能技术。其中，环境感知技术和通信技术是保障智能网联汽车正常行驶的重要前提，也是改善使用者出行体验的一大方向。环境感知技术通常是利用摄像头、雷达传感器和激光测速器等设备，搜集汽车使用过程中的具体位置、行驶速度、位移方向和各項设备参数，然后将搜集到的各项信息经LTE-V2X或DSRC通信技术传递到决策层，为汽车驾驶工作提供针对性的辅助功能。LTE-V2X通信技术具有可扩展和安全可靠的优势，DSRC通信技术则在传递速度方面较为突出。而机器视觉与激光雷达技术作为智能网联汽车环境感知技术的核心，具有精度高、稳定性强、性能好和成本低的特点。将这两种手段结合使用，能够有效区分行驶过程中的行人、车辆和障碍物，为智能网联汽车的正常行驶提供良好的指引。

2.车路协同技术与驾驶辅助技术。车路协同技术主要为车-车、车-路、车-云空间三个环节的信息交互提供支持，从而达到信息共享、危险警告和提前预警的功能，使智能网联汽车根据道路行驶情况发挥出车道保持、转向控制、泊车辅助、检测障碍物、控制车距、检测路面信息、自动巡航、安全驾驶辅助和网络监控跟踪等作用，令使用者的出行安全性得到进一步的提高。驾驶辅助技术是车路协同技术的延伸手段，当车路协同技术完成各项数据的加工处理后，驾驶辅助技术即可依据相关信息进行辨识、侦测、追踪、处理与警示，以此达到提高出行安全性、降低行驶操作强度和增强风险防范能力的多重效果，令使用者享受到更加优质的出行体验。

3.人工智能技术与信息安全技术。与环境感知技术、通信技术、车路协同技术、驾驶辅助技术相比，人工智能技术发挥的作用更为广泛。它是利用深度学习与模糊逻辑等方法，结合大数据处理手段，使机器达到自主学习的状态，从而不断完善对外界事物的理解程度、预判及决策准确率。使机器的工作效率和服务效果均显著提高，让智能网联汽车更适用于复杂道路的行驶环境，为社会居民的日常出行提供便利。由于智能网联汽车的日常行驶需要多项数据信息的搜集、处理与整合，所以信息安全技术在智能网联汽车使用中的地位至关重要。通过防火墙、身份鉴别、电子身份标识和数字签名等手段，能够有效确保信息数据的安全传输，从而避免信息泄漏的情况发生，令智能网联汽车的日常使用也变得更加放心。

结束语：综上所述，智能网联汽车由感知层、决策性和控制层三个层次构成，通过环境感知技术、通信技术、车路协同技术、驾驶辅助技术、人工智能技术与信息安全技术，可以使智能网联汽车发挥出自动变道、行人检测、行驶情况集成处理、自动驾驶、自动巡航、自动泊车、APP操控车辆、路线预测和自主学习等功能，令使用者的出行体验明显改善，让其出行安全性也大大增强，促进我国居民的生活质量不断提升。

参考文献：

[1]魏靖超.智能网联技术应用于混合动力汽车探析[J].汽车实用技术，2020：38-39.

[2]程赟，张磊.简析智能网联汽车行业及其发展方向[J].汽车世界，2020：0010-0010.

[3]张志国，陈艳梅，宋瑞.智能网联技术在营运客车上的应用现状及发展趋势分析[J].汽车与配件，2020：63-65.

[4]潘霞，张庆余，张苏林.基于AUTOSAR的智能网联汽车分层式结构设计[J].时代汽车，2020：115-116.

作者简介：余旭康（1989.08-），男，汉族，浙江杭州人，讲师，硕士，主要从事新能源汽车技术研究。

（杭州职业技术学院校级科研课题 《基于LINUX/ROS校园智能网联巡逻车的研究》课题号：ky202217）