车联网环境下智能驾驶技术的创新与实施

任重

摘 要：智能驾驶技术在实际应用中主要借助控制器和传感器，实现在行车途中对路况和行车情况的感知，并将所获取的信息及时传输至移动终端，以此来为车辆的自动泊车和车辆保持等功能提高重要数据基础。系统在车辆行驶全过程需要保持待命状态，随时准备消除车辆行驶过程中潜在的安全隐患。这种设计通过应用智能化手段极大减轻人力压力和工作量，也能够适应当前社会发展和科技发展的整体趋势，对目标检测与定位功能进行整合，同时通过全面规划路线为用户提供良好的驾驶体验。因此，本文针对车联网技术概述和智能驾驶技术主要内容进行分析，也对车联网环境下智能驾驶技术的创新与应用和车联网环境下智能驾驶技术的发展前景进行探讨。

关键词：车联网环境；智能驾驶技术；车道

当前我国经济的不断发展和现代化科技的持续创新，汽车行业基于此创建了智能驾驶技术，不仅为汽车驾驶提高诸多便利，也极大提升了驾驶体验。该技术的应用不仅能够更好的保障驾驶员和乘客的生命安全，也在汽车行业的未来发展中展现出巨大潜力。当前，全球汽车产量持续增长，而因驾驶人员失误或碰撞所造成的事故较为常见，所以相关部门加强对此类事故的关注。因此，提升驾驶安全性是汽车行业发展中的重中之重，也需要在车联网的环境下深入探索和研发智能驾驶技术，这将有助于增强车辆的驾驶安全，为人们日常出行的安全性提供重要保障。

一、车联网技术概述

其中数据中心、车载终端、呼叫中心共同构成了整个车联网系统。车联网的核心设备为汽车终端，在实际研究和开发中，应用受技术条件和技术水平的制约，导致车载终端的整体性能还不够完善，应用领域较少。然而随着当前科技的飞速发展，车载终端已逐渐朝着信息化方向发展，能够对车辆的实时信息进行收集和传输。车主只需借助移动设备就能连接汽车连接，实现办公、导航乃至远程控制和智能驾驶等功能。此外，实时信息监控也是数据中心中的重要功能，能实时监控车辆油耗情况和保养情境，对其中存在的问题进行汇总并提醒驾驶员。当检测到驾驶员疲劳时，系统也会提出休息建议，以确保驾驶的安全性。随着信息技术的持续创新和发展，数据中心也逐渐朝着更人性化和多元化的方向发展和迈进[1]。

二、智能驾驶技术主要内容

（一）倒车辅助系统

车辆倒车事故一直是安全事故中的关注焦点，这一现象引发广泛讨论和研究。通过实践表明，汽车尾部视野盲区是导致这一问题的主要原因，这不仅对驾驶人员的心理和精神造成较大压力，还可能导致重大经济损失。当今社会经济和科技飞速发展，不断推动整个行业的发展与变革。汽车业主要通过先进的大数据技术，准确了解和掌握驾驶人员的真实需求，并且对倒车辅助技术进行有效研发。尤其是一些高端车型中已经配备先进的倒车辅助系统。将倒车辅助系统应用于汽车中，智能倒车功能为其主要特点，当驾驶人员驾驶汽车开展倒车操作时，汽车中的雷达系统能够及时对周围障碍物进行检测，并将这些数据直观地呈现在车辆内部的信息面板上。一旦车辆与障碍物或其他车辆之间的距离接近预设安全距离，系统会自动发出提示音，提醒驾驶员注意后方情况。这一系统的应用显著减少了倒车失误情况，有助于消除驾驶人员后尾盲点，从而有效减少倒车过程中的安全事故的发生概率[2]。

（二）车道保持系统

在车辆行驶过程中，车道保持系统的应用主要能够对道路路径进行追踪，通过传感器能够对车辆行驶车道进行实时监测。一旦检测到车辆偏离原本行驶的车道，系统会立即发出警示，通过特定音效和方向盘震动使驾驶员对其进行关注。在某些紧急情况下，该系统还可以自行启动刹车功能。另外，将摄像机安装于汽车中，可以提高车道保持的准确性和有效性，在车辆行驶時，应用摄像机可以有效地识别道路标识，也能够根据指示灯及时作出相应操作和反应。现代社会为满足人们交通进而出行需求，已经在结构化道路建设当中投入大量时间和资源，目前路况得到显著提升，道路系统也在逐渐优化和完善。长时间在高速公路上驾驶时，驾驶员经常会感到疲劳，此时车道保持功能就显得尤为重要。将嵌入式芯片植入车辆当中，不仅能够对环境情况和环境变化进行实时、准确感知，也能确保车辆稳定行驶，极大提升车辆行驶的安全性和可靠性[3]。

（三）刹车辅助系统

电子控制自动辅助系统为刹车辅助系统的全称，这一系统应用和运行和核心为传感器。在车辆行驶过程中，系统能够适应各种路面条件，并根据路面实际情况协助驾驶者调控自身的力度和速度，特别是在紧急情况下，能够加大刹车强度。这一系统设计较为人性化，在实际应用过程中能够减轻驾驶者的腿部压力，防止因力量不足造成的安全事故。刹车辅助系统在应用中还具备实时监控功能，当驾驶者正常刹车时这一功能不会干扰和介入，能够保持驾驶人员的控制权，允许驾驶人员自由调整刹车力度。然而，一旦系统检测到紧急刹车动作时，则会立即启动紧急制动模式，通过对刹车系统加压来实现对驾驶人员的有效辅助。在车辆驾驶过程中，面对突发紧急情况，很多驾驶人员可能会出现反应迟缓的情况，从而无法迅速作出刹车反应。此时刹车辅助系统的快速响应就显得尤为重要，它能在短时间内进行紧急制动，通过产生强大的制动力，帮助驾驶人员迅速摆脱危险。

（四）行车辅助系统

在车辆日常行驶过程中，行车辅助系统的应用频率较高，这一系统的应用能够极大提升车辆的行车安全。这一系统在实际应用中主要依赖先进的网络技术来对车辆行为进行科学预测，其目的在于缓解驾驶人员的行车疲劳。夜视辅助系统是这一系统中的一项重要功能，这一系统的应用即便在夜晚，也能使驾驶人员准确了解路况，如弯道、交通标志或行人等潜在危险因素，减少因光线不足发生安全事故的概率，为驾驶人员提供诸多便利。此外，如果在较为光滑的路面驾驶，极易发生车辆方向失控的情况，因此，针对这一情况相关汽车制造企业提出本一种新型牵引力控制系统，在汽车行驶中如果系统监测到轮胎出现打滑情况，会立即发出预警和相应信号，通过一些有针对性措施，来确保汽车的安全稳定运行[4]。

三、车联网环境下智能驾驶技术的创新与应用

（一）现有智能驾驶技术应用

当前我国自动化系统不断发展和优化，各企业需要对智能驾驶技术和相关知识进行充分了解，只有这样才能对这一技术进行合理应用。例如，智能驾驶技术在实际应用时能够对车辆行驶环境和周围环境进行分析，包括线路标识和人行道等，这一技术的识别准确率超过90%。一旦车主上传图片系统能够在0.003秒内完成识别工作，使驾驶人员对潜在危险进行有效判断，从而提高驾驶安全性。此外，智能驾驶技术在实际应用中致力于对多目标识别和车道线检测等功能进行优化和完善，其主要目的是将智能化技术应用于车辆引擎当中，对相应技术链进行破解，并以此来获取更多重要信息[5]。

（二）商用智能驾驶技术应用

分析和总结车辆行驶事故数据，能够发现将车道偏离报警系统应用于车辆行驶中虽有助于减少安全事故的发生概率，但是并非所有类型车辆都适合应用这一系统。例如，目前部分汽车制造企业在旗下大部分车辆当中应用自动刹车系统，同时也大力开展辅助系统的研发工作，这一系统的应用能确保车辆安全行驶，使车辆与其他车辆之间的距离符合相关标准，也能够避免发生车道偏离情况。受此启发，全球各大汽车制造商也开始投身于智能驾驶技术的研发当中。目前，我国很多汽车制造企业已经将较为成熟稳定的智能驾驶技术应用于车辆中，以此来提高车辆行驶的安全性，也能够为驾驶员的驾驶操作提供诸多便利。

人工智能技术在汽车行业的应用需经历商业尝试、商业实施及数据应用三个阶段。现阶段，我国人工智能领域和人工智能技术仍处于研究阶段。尽管目前的人工智能技术已经能够对智能驾驶技术应用进行满足，但在准确性和精确性上仍有待提高，在实际应用中可能出现漏报或误报的情况，例如，将人脸识别系统应用于车辆中，在发生紧急状况时可能出现误识别或无法准确识别问题。相比之下，部分西方发达国家在此方面的发展更为成熟，以色列的汽车公司已成功在宝马和沃尔沃等汽车中应用以视觉效果为基础的智能汽车驾驶技术，这一技术的出现迅速获得市场和用户的认可，使智能驾驶技术快速实现商业化发展。

四、车联网环境下智能驾驶技术的发展前景

目前我国居民消费能力不断增强，汽车也在日常生活中得到普及，我国在未来较长时间中能够一直保持较高的汽车消费。在当前智能交通发展过程中，车联网对用户的影响力日益突出，其行业渗透率呈上升趋势。根据现有数据进行研究，能够了解到车联网用户的数量在不断增长，智能驾驶技术具有良好的应用和发展前景。第一，政府的大力支持是推动这一技术发展的关键因素，智能驾驶技术是当前我国一项重点研发项目，车联网则与经济发展密切相关，它为智能驾驶技术的推广提供良好平台，并给予一定支持和帮助。政府目前不仅密切关注这一技术的研究进度，还通过制定优惠政策鼓励科研人员加入到这一技术的研究中来。第二，市场需求的不断扩大也是推动智能驾驶技术发展的重要因素之一，当前我国汽车销量不断增长，整个汽车行业的发展状况较为良好，汽车保有量较大，能够为车联网服务提供良好的发展平台，同时也不断增加对智能驾駛技术的研究和应用的实际要求。这一技术的应用能够通过系统资源整合，为交通管理部门提供数据支持，还能为驾驶员提供实时路况信息，帮助驾驶人员做好行程固化，从而保障行车安全[6]。

五、结束语

总体而言，在当前车联网环境下，如何保证车辆行驶安全，提升车载应用系统的使用效率，是智能驾驶技术应用的主要目标。为此，研究人员和工作人员需要深入理解与把握目前的汽车市场的实际发展状况和发展趋势，也要加强对智能驾驶技术的了解，从而进一步推动智能驾驶技术的创新和应用。目前我国政府对智能驾驶技术的研发工作大力扶持下，从而研发出更为完善的智能驾驶技术，并将这一技术在车辆上进行科学、合理的运用，从而保证汽车行业的稳定发展。

参考文献：

[1]彭新玉，周扬，董振江. 基于车联网远程驾驶的虚拟资源智能协同管理技术[J]. 电信科学，2020，36（4）：61-68.

[2]尹骋宇，刘怡良，彭海霞. 基于生成式人工智能的网联自动驾驶：通感融合决策技术[J]. 移动通信，2023，47（12）：60-65

[3]刘子天. 大数据动态规划和人工智能无人驾驶技术应用构想 ——以四维空间导航宏速模式解决交通拥堵为例[J]. 无线互联科技，2022，19（21）：102-105.

[4]王巍，冯旭东，程文静，等. 无人驾驶"点亮"智慧冬奥——访面向冬奥的高效、智能车联网技术研究及示范项目负责人张涌和技术专家夏俊杰 [J]. 人民周刊，2022（2）：80-83.

[5]范靖，山世玉，林先山. 智能驾驶汽车机器视觉关键技术分析[J]. 汽车实用技术，2023，48（21）：173-178.

[6]康陈，郝大雨，王晓燕，等. 露天矿山智能网联自动驾驶场景与技术研究[J]. 信息通信技术与政策，2020（8）：52-58.