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智能汽车技术发展趋势研究

刘卫红

黑芝麻智能科技（上海）有限公司，上海200120

摘要：近年来，信息技术的新突破和科学技术的不断转型与升级，深刻的影响着各行各业的发展，汽车行业作为技术密集型行业首当其冲面临着改变。智能汽车可以通过感知驾驶环境 (人-车-路) 并提供信息和车辆控制, 帮助或替代驾驶员进行最安全、最高效、最舒适的车辆操控。本文从智能驾驶技术对社会和个人的影响出发，分析了智能汽车技术的关键技术研究和发展现状，并对未来智能汽车技术的发展趋势作出了展望。

关键词：信息技术；智能汽车；关键技术；发展趋势

引言

近年来, 随着经济的发展和城镇化的推进, 全球汽车保有量和道路里程逐步增加, 诸如交通拥堵、事故、污染、土地资源紧缺等一系列传统汽车无法妥善解决的问题日益凸显。而被视为有效解决方案的智能汽车技术, 其发展备受瞩目。美国电气和电子工程师协会 (IEEE) 预测, 至2040年, 自动驾驶车辆所占的比例将达到75%。汽车交通系统概念将迎来变革, 智能汽车可能颠覆当前的汽车交通运输产业运作模式。

1. 智能驾驶技术介绍
   1.  智能驾驶技术定义

智能汽车技术是指:通过感知驾驶环境 (人-车-路) 并提供信息或车辆控制, 帮助或替代驾驶员最优 (安全-高效-舒适-便利等) 操控车辆的技术。它主要包括驾驶辅助和自动驾驶两个方面。

1.2 智能驾驶技术作用

智能汽车技术的潜在作用是明显的, 主要包含交通安全、节能环保、道路容量、城市/交通规划、新商业模式等几个方面。本文从行车安全、环保、道路容量等几个方面, 介绍了不同车辆自动化等级带来的不同程度影响。下面将主要从自动化等级较高的无人驾驶方面分析一下智能车技术的潜在作用。

1.2.1交通安全

在道路基础设施日趋完善、安全度提升空间受限的情况下, 汽车的行驶安全性得到越来越多的重视。针对自然驾驶的研究表明:78%的行车碰撞事故和65%的临近碰撞事故, 是由于驾驶员分心导致的, 而传统的自主安全系统 (autonomous safety systems) 无法摆脱驾驶员操纵受限制的影响, 在交叉路口安全、行人安全、夜间行车安全等方面存在一定的局限。智能汽车可采用车路协同系统通过车载设备与路侧系统以及周边车载设备的通信, 为驾驶者提供全时空信息, 实现车路间的最大协调以及更安全的驾驶, 能够弥补很多自主安全系统无法解决的问题。另一方面, 结合驾驶辅助的主动安全技术如:自适应巡航、车辆接近通报装置、夜视辅助、自适应前照明系统等, 都将使智能汽车行驶更加安全可靠。如果采用无人驾驶, 则汽车交通事故发生率有望下降到零, 因为自动驾驶汽车由行车电脑精确控制, 可以有效减少酒驾、疲劳驾驶、超速等人为不遵守交通规则导致的交通事故, 即使受其他汽车交通事故发生率的干扰, 自动驾驶汽车市场份额的高速增长也会使整体交通事故发生率稳步下降。不仅如此, 无人驾驶汽车也将帮助行动不便的老人或者患者实现独立安全出行的梦想。

1.2.2节能减排

智能汽车在一定程度上可以实现车辆最大化使用,减少汽车的销量,降低车辆尾气对自然生态环境造成的污染。依据谷歌无人驾驶汽车团队统计的数据可以得知,传统汽车仅有4%的时间处于使用状态,使用率非常低。然而智能汽车能够按照乘客雨夜的时间轮流为他人提供使用服务,能够科学合理的安排车辆的使用情况,提升车辆的使用率,缩减车辆的消费总量和资源,在一定程度上还可以降低碳排放量。智能汽车可以24小时供人们使用,今后乘客能够使用手机预约乘坐无人驾驶汽车,乘坐的汽车可以随到随停,乘客能够节省很多在拥堵路段寻找车位的时间,最大程度的提高了出行率。综上所述,从节能减排方面,智能汽车与传统汽车相比更好[1]。

1.2.3城市/交通规划

智能汽车有助于改变当前城市规划和汽车交通基础设施状况, 影响汽车运输相关产业的发展。当交通拥堵不再是问题, 人们可以接受更长的通勤距离, 汽车可以是家和办公室的自然延伸, 更有利于新型的城镇化建设。另一方面, 智能汽车的运行需要配套的交通基础设施, 由于无人驾驶汽车靠传感器感知路面障碍, 或者通过5G/DSRC与道路设施通信, 因此需要在交叉路口、路侧、弯道等布置引导电缆、磁气标志列、雷达反射性标识、传感器、通信设施等。当前的基础设施建设情况将不再适用, 这省去了超宽车道、护栏、停车标志、振动带等现有设置的交通道路, 道路容量将会成倍增加。无人驾驶技术将会消灭堵塞的街道和大市区超宽的公路, 对高速公路的需求也会随之减少。汽车将成为物联网的一个结点, 或许将来人们用手机招共享的汽车, 更大提高出行效率。

2. 智能汽车关键技术及研究
   1. 感知技术

通常情况下,驾驶员都是凭借眼睛获取驾驶信息,然后把信息反馈到大脑中,大脑开始进行相应的决策。传感器技术作为智能汽车中不可缺少的一个关键环节,主要是用于搜集信息,利用视觉系统可以感知路面周边交通环境的传感器,这样一来可以明确车辆的实际方位,周边的障碍物及道路的形状等。这种视觉系统具有实用性、实时性及鲁棒性等特征。实用性指的是智能车辆在设计过程中产生的成本和使用操作时可以得到用户的认可。实时性指的是视觉系统的数据处理需要和车辆的快速行驶同时开展;鲁棒性指的是智能车辆可以更好的适应不同的路面环境、道路环境和气候条件等。例如,在高速公路或者是山路中行驶时,车流状况与路面宽度等存在较大差异;。智能车辆系统稳定运转的基本条件是利用多种传感器搜集有关环境和状态信息,传感器相当于人的眼睛,眼睛搜集到的行驶信息反馈至大脑,大脑更好的处理与分析传感器信息。然而单一传感器的功能与作用受到一定限制,不可以使信息的稳定性与准确性得到保障,因此使用多个传感器,搜集多个传感器信息,可以对其进行有效合成,从而提升信息的安全性与可靠性,为车辆的安全行驶保驾护航。

2.2路径规划技术

路径规划技术是为汽车实时提供驾驶路径的技术，这项技术控制智能汽车可以为无人驾驶提供最优的行车路径。可控制汽车躲避障碍物，指令转向控制器等，路径规划技术可为汽车规划全局路径[3]。

2.3决策控制技术

智能汽车技术应用期间,需要凭借环境感知系统搜集的各种信息展开判断,从而给予驾驶员提醒或者加强对车辆进行管控。比如,车辆防碰撞系统需要利用探测雷达与车载导航信息资料库搜集的信息,使该车辆和其他车辆之间保持安全距离,如果探测到障碍物时,控制器就需要及时命令执行器进行减速或者是刹车。这时就需要采用新型决策控制技术加强对车辆进行管控,这是智能汽车的核心部位,其涵盖了多样化技术,如:贝叶斯网络、模糊推理、神经网络及强化学习等。

2.4定位导航技术

分为定位技术和导航技术，包括相对定位（如维度仪，里程表）、绝对定位GPS、组合定位。定位技术现已经基本基于网络地图。可见高精度网络地图在自动驾驶中的重要作用。

3. 智能汽车技术的发展现状

在国外, 许多国家正在积极研发更多功能的智能汽车, 战略目标、规划进度、支持措施等都非常明确, 比如日本的汽车企业, 正在采取增加汽车智能设备的数量来逐步实现自动驾驶的功能。此外, 也有一些包括微软、谷歌等在内的互联网企业正在跟进, 而且也取得了一定的进展, 但要应用到自动驾驶中还需要一个适应发展的过程。在国内, 众多车企为了抢占市场先机, 也都分别制定了不同期限的发展规划。结合市场变化、政策引导等情况, 许多车企将在2023年推出高级别智能汽车。为了满足智能汽车的产业发展, 同时为了满足车企的技术需求, 广东省计量部门已经通过发挥自身优势, 多次进行了汽车电子电磁的兼容试验。在我国的一些大型国企当中, 已经建立起了基于智能汽车发展的研发平台, 与互联网、智能芯片、算法软件等领域的企业合作, 共同推进车联网、智能驾驶等方面的研发合作[2]。

4. 智能汽车技术的发展趋势

“电动化、智能化、网联化”被认为是汽车产业技术发展的三大趋势。其中, “智能汽车”及“车联网”技术近年来由于IT企业的强势介入, 在社会上广受关注。那么未来智能汽车技术将面临哪些挑战, 它的发展趋势又将如何。

4.1关键技术进步

智能车是一个汇集众多高新技术的综合系统, 作为智能汽车关键环节的环境信息获取和智能决策控制依赖于传感器技术、图像识别技术、电子与计算机技术与控制技术等一系列高新技术的创新和突破。无人驾驶汽车要想取得长足的发展, 有赖于多方面技术的突破和创新, 包括环境感知、逻辑推理和决策、高端处理芯片，运动控制等。随着机器视觉 (如3D摄像头技术，4D毫米波雷达) 、模式识别软件 (如光学字符识别程序) 和光达系统 (已结合全球定位技术和空间数据) 的进步, 车载计算机可以通过将机器视觉、感应器数据和空间数据相结合来控制汽车的行驶。可以说, 技术的进步为各家汽车厂商“自动驾驶”的发展奠定了基石。

4.2协同研究开发

智能汽车技术将由非汽车厂商 (包括互联网企业和设备制造商) 和汽车厂商协同研究开发, 前者凭借强大的后台数据、网络技术、智能软件的支持, 能够很好地实现汽车与云端的互联;而汽车企业则更多地考虑到车辆的实用性和安全性, 他们“固守”汽车本身的优势。谁能了解终端用户并能推出满足用户的产品, 谁就在市场上占据主导地位。

对于谷歌而言, 对无人驾驶的研究即为原有研究核心对象提供了一个测试平台, 同时获得更大的经济利益, 谷歌通过强大的地图数据、移动设备操作系统和先进汽车主动安全技术的结合, 用无人驾驶的方式实现了以附加值更高的方式出售地图服务。汽车厂商加快研究自动驾驶汽车, 一方面源于辅助驾驶技术的积累, 另一方面也是形势的紧迫性:当IT与移动互联网发展到今天, 并且将会对汽车工业造成深远的影响时, 或许汽车就不再单纯是个交通工具, 而是具备运算与通信能力的智能Y移动终端。如果汽车厂商不关心如何把车制造的更为智能, 那么机会或许只能留给谷歌、苹果, 甚至是Facebook。

4.3其他

随着时间的推移, 技术问题已经不是实现自动驾驶的最大障碍。决定其何时才能最终普及的因素或许并不在于汽车本身。所有立志推广自动驾驶的车企还需面临其他方面的挑战。

首当其冲就是法律问题, 如果政府设立的法律允许自动驾驶汽车在公共道路上行驶, 这就等于建立了新型的交通方式。目前已有17个国家新订或修改了已有法律，为智能汽车上路背书。就在今年7月，深圳发布了国内首部关于智能网联汽车管理的法规，并于8月1日正式实施。

此外, 自动驾驶事故责任认定也是一大关键问题。虽然从理论上来说, 自动驾驶可以大幅降低事故率, 但大幅降低不代表没有事故。特别是对于现阶段无人驾驶汽车在特殊情况下尚需要驾驶员介入控制汽车, 出现交通事故很难确定是汽车本身的问题还是驾驶员的责任, 这是法律和道德层面上的双重难题。而且汽车生产商不希望车主不驾驶汽车后, 发生意外事故的责任就会转嫁到他们头上。所以, 自动驾驶汽车导致事故时的责任认定是亟需法律的规范。

另一方面, 无人驾驶汽车将使汽车相关商业模型以及竞争动态进行概念重构, 无人驾驶汽车会使各个行业的年收入锐减数千亿甚至数万亿美元, 遭到牵连的包括汽车制造商、零部件供应商、汽车经销商、汽车保险公司、汽车金融公司、汽车修理厂等等。这些传统企业必然会想法设法拉住“自动驾驶”技术发展的步伐。但同时末端配送，干线运输，Robotaxi等应用场景催生了赛道中的新商业模式。

结语

新时代，以网络、大数据、人工智能为代表的新信息技术革命给汽车行业带来了巨大的挑战和机遇，传统汽车技术在信息技术的赋能下发生了巨大的改变，不断向智能化，信息化方向发展，在提高交通的安全性、节能减排, 重新布局城市/交通规划等方面发挥了重要作用。但是目前我国智能汽车技术的尚处于驾驶辅助阶段, 距离发展到最高层次的半自动和全自动驾驶阶段可能还需时日, 但随着智能技术在未来的不断突破和进步，加上相关法律法规的完善，智能汽车技术将取得不断地发展并最终在全社会层面得以普及。

参考文献

[1]宋广辉.智能汽车技术未来发展趋势[J].时代汽车,2020,(21):29-30.

[2]孙娜.智能汽车未来的发展趋势分析[J].中外企业家,2018,(25):130.

[3]张浩.国内外人工智能汽车发展趋势及所需技术[J].河北农机,2020(04):64-65.DOI:10.15989/j.cnki.hbnjzzs.2020.04.048.