新工科背景下智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術分析

摘要：隨著信息時代的發(fā)展，智能網(wǎng)聯(lián)汽車已經(jīng)成為現(xiàn)代化交通發(fā)展的主要方向之一。對新工科背景下智能網(wǎng)汽車技術進行分析，通過將現(xiàn)代化網(wǎng)絡以及智能管理技術搭載到汽車上，推進汽車向智能化方向不斷發(fā)展。在智能聯(lián)網(wǎng)過程中通過利用專業(yè)的控制與感知等技術，實現(xiàn)對汽車聯(lián)網(wǎng)運行過程中的進一步控制與管理，從而實現(xiàn)對交通運行狀況的有效控制，同時促進汽車運行效率的不斷提升，確保智能網(wǎng)聯(lián)汽車在新時代條件下得到更加高效的應用。

關鍵詞：新工科背景;智能網(wǎng)聯(lián);汽車技術分析

中圖分類號：U461收稿日期：2022-03-30

DOI：10.19999/j.cnki.1004-0226.2022.07.021

1新工科背景下智能網(wǎng)聯(lián)汽車概述

新工科背景下，要求設計人員在本專業(yè)的基礎上進行跨專業(yè)提升，實現(xiàn)綜合學科研發(fā)，同時與新經(jīng)濟背景相協(xié)調，對未來的科技和產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有較強引領作用。在此基礎上發(fā)展聯(lián)網(wǎng)汽車，將智能車與車聯(lián)網(wǎng)進行連接，通過通信網(wǎng)絡以及相關的感應識別系統(tǒng)的應用，幫助智能車提供實際的環(huán)境數(shù)據(jù)。通過路況識別、智能車聯(lián)網(wǎng)以及交通指揮中心等方面的信息共享，幫助制定更加安全且高效的汽車運行路線和控制方式，提高智能汽車的運行安全性，從而緩解目前的交通問題。

智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展涉及不同的層次與專業(yè)技術，在進行設計研發(fā)的過程中，應加強對新工科人才的培養(yǎng)，不斷促進智能技術水平的提升與發(fā)展，全面地促進現(xiàn)代化智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展。

2 智能網(wǎng)聯(lián)汽車結構層次分析

2.1 感知層

智能網(wǎng)聯(lián)汽車運行過程中，需要利用傳感器感知周圍環(huán)境，并對相關數(shù)據(jù)進行收集，將收集的數(shù)據(jù)上傳到智能控制系統(tǒng)中，以便控制汽車行駛情況。在汽車的環(huán)境感知層中，需要充分利用不同的環(huán)境感知技術以及網(wǎng)絡通信技術對信息進行有效的識別。在感知過程中，根據(jù)感知方式不同，可分為主動式感知和聯(lián)網(wǎng)式感知。在主動式感知的過程中，需要設計人員充分開發(fā)車載傳感器及相關技術，對汽車自身的狀況以及汽車環(huán)境外在情況進行動態(tài)的識別和信息收集，以便系統(tǒng)判斷汽車的實際情況。聯(lián)網(wǎng)感知中，主要借助現(xiàn)代通信網(wǎng)絡等相關技術，對汽車外部的環(huán)境如道路交通情況等信息進行收集，上傳到智能系統(tǒng)中，由決策層進行綜合分析。準確且及時的環(huán)境感知對于智能網(wǎng)聯(lián)汽車的運行具有重要的作用，只有在了解汽車的情況及環(huán)境情況的基礎上，才能準確給出恰當?shù)膱?zhí)行命令，確保汽車安全行駛。

2.2決策層

智能網(wǎng)聯(lián)汽車主要由車聯(lián)網(wǎng)與智能汽車進行融合而成，在實際的運行控制過程中，主要利用智能系統(tǒng)作為決策層，對相關的環(huán)境數(shù)據(jù)以及汽車內(nèi)部數(shù)據(jù)進行識別和分析，得出恰當?shù)臎Q策命令，下達給執(zhí)行層，以保證智能汽車的安全運行。

智能系統(tǒng)作為決策層中最重要的部分，應融合不同的計算及判斷技術。一方面，在系統(tǒng)的作用下，主動去獲取外界的環(huán)境，并對信息進行收集與整理，按照標準的方式進行核算，制定駕駛過程中的相關操作方案。另一方面，智能系統(tǒng)需要通過聯(lián)網(wǎng)獲取目前的交通現(xiàn)狀，并對交通發(fā)展情況進行恰當?shù)哪M和預測，結合預測信息制定相應的道路通行可行性分析，對駕駛方案進行評價和判斷，最終選擇最佳的駕駛方案，對該駕駛方案進行檢查核對，確保符合實際的運行要求后，將該方案轉化為相應的命令下發(fā)到控制層執(zhí)行層。

2.3 控制層

智能聯(lián)網(wǎng)汽車屬于無人駕駛汽車，需要通過智能系統(tǒng)下發(fā)相應的命令，由控制層對汽車內(nèi)部系統(tǒng)進行操控[2]，確保其能夠完全按照相應的命令執(zhí)行操作。在控制層中，需要利用智能技術與汽車內(nèi)部的相關功能系統(tǒng)進行連接，按照相應的命令對系統(tǒng)進行有效控制，從而保障汽車正常執(zhí)行操作，使汽車順利行駛?？刂茖訉儆谥悄芟到y(tǒng)的輸出端口，能夠直接驗證智能操控系統(tǒng)決策方案的準確性，同時在決策操控執(zhí)行的過程中，同樣需要智能系統(tǒng)對相關的行駛數(shù)據(jù)進行全面收集，增加收集數(shù)據(jù)上傳到感知層與決策層中，重新進行數(shù)據(jù)分析，在智能汽車實際行駛狀態(tài)基礎上進行分析，有利于提高智能汽車的實際行駛安全性和有效性。

3 智能網(wǎng)汽聯(lián)車制動系統(tǒng)控制技術

3.1 系統(tǒng)概述

汽車制動系統(tǒng)指的是通過施加壓力使汽車實現(xiàn)強制制動的裝置，其主要的作用是對汽車進行強制減速或停車，使汽車保持穩(wěn)定安全的狀態(tài)。制動系統(tǒng)是汽車行駛過程中不可缺少的功能之一，傳統(tǒng)的汽車制動系統(tǒng)需要依靠駕駛員的反應能力和體力來完成，對駕駛員的能力需求較高，因此出現(xiàn)制動不及時或不合理等情況的概率較大。智能汽車中要實現(xiàn)對制動系統(tǒng)的控制，需要利用智能技術對汽車行駛的現(xiàn)狀進行分析，通過傳感層到?jīng)Q策層再到控制層的順序完成相應的系統(tǒng)運行，最終得出控制制動系統(tǒng)的具體方式。

與傳統(tǒng)的人工汽車制動系統(tǒng)相比，智能系統(tǒng)控制下具有一定的特點。一方面，在智能網(wǎng)聯(lián)汽車運行的過程中，全面實時的了解汽車行駛環(huán)境的實際情況，在此基礎上對道路狀況進行分析和預測，預測結果調整和控制制動系統(tǒng)，在全面路況分析結果的基礎上，制定關于制動系統(tǒng)運行的決策，有效提高制動效果，減少人為不合理控制下帶來的制動失誤情況。另一方面，由于智能聯(lián)網(wǎng)汽車需要通過整體流程完成相應的制動控制，雖然網(wǎng)絡信息傳輸速度較快，但仍需要一定時間，若發(fā)生緊急交通情況，可能出現(xiàn)智能系統(tǒng)反應速度不及時的情況，影響汽車的安全行駛。

3.2 制動技術分析

首先，智能系統(tǒng)通過控制傳感器收集汽車內(nèi)外相關信息，并對信息進行識別和上傳3。在智能收集相關信息的過程中，不僅要了解汽車自身的實際情況，同時需要了解外界的變化趨勢。通過智能技術傳感器進行控制，結合網(wǎng)絡等相關功能，了解車輛的具體位置以及車輛的當前運行狀態(tài)，同時借助車聯(lián)網(wǎng)了解汽車行駛過程中道路交通情況以及未來的交通變化情況。借助此類信息，能夠在當前車輛的運行狀態(tài)下，對車輛運行速度是否合理以及是否需要停車等需求進行分析，便于提高實際的決策效果。

其次，智能決策層面中，控制單元對數(shù)據(jù)進行深度的分析，判斷是否需要啟動自動程序，給出相應的制動系統(tǒng)執(zhí)行方案。汽車的整體運行控制也有一定難度，就相比人工駕駛汽車，智能操控過程中需要更繁瑣的步驟才能完成對整體行駛情況的判斷與了解。因此需要更高的控制技術水平。如在面臨車輛超速的過程中，人工駕駛可直接進行判斷并制動減速，人在智能操控過程中需要對整體情況進行分析，判斷是否需要進行制動控制，同時對未來的行駛情況進行預判，以確保汽車順利正常行駛。

最后，將該決策傳輸?shù)较嚓P的控制系統(tǒng)中，執(zhí)行系統(tǒng)按照命令，給出相應的壓力，實現(xiàn)汽車的制動控制。該階段不僅需要按照決策方案執(zhí)行，同時需要對執(zhí)行結果進行數(shù)據(jù)收集和對比，判斷覆蓋方案的實施情況，同時為后續(xù)的運行提供更加準確的數(shù)據(jù)。

4 智能網(wǎng)聯(lián)汽車總線技術分析

4.1 汽車網(wǎng)絡安全技術

智能網(wǎng)聯(lián)汽車運行過程中需要與互聯(lián)網(wǎng)進行連接，實時獲取汽車運行環(huán)境中的數(shù)據(jù)，并與交通進行管理部門進行數(shù)據(jù)共享。信息數(shù)據(jù)的真實性和及時性對于汽車運行有著重要的影響，因此需要加強對車聯(lián)網(wǎng)的管理，保證網(wǎng)絡連接過程中的安全性。智能網(wǎng)聯(lián)汽車一般使用無線蜂窩廣域網(wǎng)（WWAN），網(wǎng)絡與汽車內(nèi)部搭載的智能系統(tǒng)以及傳感器等設備連接互通，同時連接車聯(lián)網(wǎng)云平臺，實現(xiàn)信息的共享與智能化系統(tǒng)的實際操控。一旦出現(xiàn)安全問題。如發(fā)生網(wǎng)絡被惡意攻擊或篡改等情況時，將會直接影響智能系統(tǒng)的決策與判斷，進一步提高汽車運行故障發(fā)生的概率4。

傳統(tǒng)汽車駕駛過程中，汽車網(wǎng)絡受到影響時對實際的汽車駕駛工作影響不大，主要操作安全性受駕駛員狀態(tài)的影響。智能網(wǎng)聯(lián)汽車駕駛過程中，惡意的網(wǎng)絡攻擊和篡改可能直接破壞汽車的車載系統(tǒng)，使記者無法實現(xiàn)正常的啟停，嚴重破壞交通安全。因此應加強對網(wǎng)絡安全的關注，在對智能網(wǎng)聯(lián)汽車駕駛過程中的聯(lián)網(wǎng)活動進行安全管理的過程中，需要利用恰當?shù)钠嚳偩€技術，提高對網(wǎng)絡的管理與升級，保證汽車網(wǎng)絡運行安全性，使汽車得以正常運行。

4.2 汽車聯(lián)網(wǎng)總線技術

智能網(wǎng)聯(lián)汽車在運行過程中使用的網(wǎng)絡是在車內(nèi)總線技術網(wǎng)絡基礎上形成的局域網(wǎng)，在WAN局域網(wǎng)的支持下，實現(xiàn)汽車與云平臺之間的網(wǎng)絡連接和數(shù)據(jù)共享。利用網(wǎng)絡傳輸，實現(xiàn)智能化決策的傳輸與執(zhí)行信息反饋，同時能夠及時發(fā)現(xiàn)汽車中信號故障，提高汽車智能控制效果。車載局域網(wǎng)總線使用過程中，能夠在短時間內(nèi)快速響應，并與長距離站點進行有效的信息交互，提高整體的信息管理效果，但傳輸速度相對較慢，難以滿足現(xiàn)代化網(wǎng)絡連接需求。Flexray總線技術的傳輸效率較高，同時安全性較強，該技術能夠提高容錯性，以較快的速度進行數(shù)據(jù)傳輸，提高整體數(shù)據(jù)處理的效率。但其使用的區(qū)域較為固定，因此在ABS牽引工作中的使用效率較高。

5 智能網(wǎng)聯(lián)汽車環(huán)境感知識別技術

5.1 視覺傳感器

智能汽車在進行環(huán)境感知的過程中，通過構建立體視覺體系的方式，模擬人類視覺系統(tǒng)，實現(xiàn)對環(huán)境信息的采集，利用相機采集信息圖像，并將圖像構建出立體坐標，通過雙目相機來進行標定，提高對圖像的矯正效果[5]。構建世界坐標系，同時以光心為原點，構建像素坐標系，如圖1所示。在對點P進行測量的過程中，通過成像的方式將其投影在像素坐標平面上，利用坐標系之間的投影轉換，明確點P的坐標。

在實際測量的過程中，由于相機鏡片存在一定厚度，并且測量時可能存在平面不平行情況，最終測得的圖像存在一定的畸變問題，造成整體的測量結果與真實情況存在誤差。為避免此類誤差對汽車行駛情況產(chǎn)生影響，應對畸變情況進行控制。以相機鏡頭的徑向畸變?yōu)槔M行分析，產(chǎn)生該缺陷的主要原因為鏡頭與成像的平面存在不平行的情況，導致圖像出現(xiàn)枕形和桶形變化，按照其原理進行矯正，使用公式：

式中，

為相機的徑向畸變參數(shù)，r為圖像距離中心點的距離。利用該方式進行圖像坐標的轉化，能夠進一步的實現(xiàn)對畸變情況的矯正。

5.2 雷達技術

智能網(wǎng)聯(lián)汽車為實現(xiàn)正常駕駛，需要加強對環(huán)境的感知，充分識別環(huán)境變化情況，以此為基礎進行分析，給出相應車輛調整控制措施。雷達技術是一種測距傳感器，能夠適用于不同的場景中，具有較為靈敏的掃描和識別效果。近年來在使用的過程中常與激光進行組合，形成激光雷達感應器。在使用的過程中，能夠通過多線激光雷達進行掃描，對汽車行駛過程中的場景，如路邊界限以及障礙物等，進行充分的掃描。利用激光雷達接收器來進行信號的發(fā)射與接收，按照相應的公式，對障礙物的距離進行計算。其中

在使用激光雷達進行環(huán)境感知的過程中，可能出現(xiàn)測量結果故障的情況，若被測物體表面若較為光滑，則無法接收反射波;車輛處于顛簸的狀態(tài)時，無法接收到完整的反射波，最終導致在計算的過程中出現(xiàn)誤差。為降低誤差影響，在使用激光雷達進行測試時，可以通過極點坐標云濾波的方式進行降噪。將測得的數(shù)據(jù)進行處理，形成二維數(shù)組，變成二維數(shù)據(jù)濾波，利用該方式對數(shù)據(jù)進行過濾，將其中明顯誤差的數(shù)據(jù)排除，從而使整體數(shù)據(jù)的檢測頻率得到提升。

將相機測量與激光雷達技術進行結合，形成多傳感器組合系統(tǒng)對汽車所在的環(huán)境空間情況進行充分的感應和識別，不同傳感器測量結果可以進行融合與檢驗，有效提高環(huán)境測量結果準確率，為智能汽車的控制提供準確的數(shù)據(jù)。

參考文獻：

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作者簡介：

韋淇淋，男，1988年生，學士，研究方向為新能源汽車技術。