智能駕駛系統(tǒng)AI軟件架構(gòu)優(yōu)化與實(shí)時(shí)性研究

中圖分類號：U463.6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號：1003-8639（2025）07-0060-03

Research on AI Software Architecture Optimization and Real-time PerformanceofIntelligentDriving System

Huang Zhenying

（Construction Information Engineering Department，Henan Technical College of Construction，Zhengzhou 45oo64，China）

【Abstract】With the evolution of intellgent driving technology towards full-chain autonomous decision-making， thisarticlesystematicallyexplorestheoptimizationpathofAItechnologyinthein-vehicleplatform.Aimingattherealtime performanceand resource constraints of object detection，a three-dimensionaloptimization scheme of YOLOv7is proposed.Through the CLDH structure，LHQSquantization strategy and Jetson Orin hardwareadaptation，the model performance is improved.Indecision-making and planning，dynamic interactive decision-making isachieved basedon thereinforcement learning framework combinedwith CARLA simulation.The softwarearchitectureadoptsmodular developmentanda two-waydata-driven process，and themultimodal sensorfusionarchitecturesolves theproblemof spatio-temporal consistency.In termsof performanceoptimization，real-timeguaranteeisachievedthrough TTSA scheduling，hardware directconnection，etc.Dynamic power consumption management and hybrid quantization improve energy effciency，and dual computing unit heterogeneous backupand other mechanisms ensure safety redundancy.The research providesa methodology for improving thereliabilityand large-scale applicationof inteligentdrivingsystems.

【KeyWords】 artificial intelligence；intelligent driving；real-time system

0 引言

智能駕駛從單一感知進(jìn)階到全鏈條自主決策，關(guān)鍵在于構(gòu)建人-車-環(huán)境動(dòng)態(tài)閉環(huán)。盡管基于經(jīng)典控制理論雖有成效，但靜態(tài)規(guī)則規(guī)劃難以處理復(fù)雜場景的突發(fā)情況。本文探究AI技術(shù)在車載計(jì)算平臺(tái)的優(yōu)化部署，助力提升智能駕駛可靠性與規(guī)?；瘧?yīng)用。

1智能駕駛系統(tǒng)的AI技術(shù)基礎(chǔ)

1.1 深度學(xué)習(xí)應(yīng)用

針對車載環(huán)境目標(biāo)檢測的實(shí)時(shí)性與資源約束挑戰(zhàn)，可使用YOLOv7（You OnlyLook Once version7）的三維度優(yōu)化方案。在模型結(jié)構(gòu)層面，采用跨層級動(dòng)態(tài)檢測頭（Cross-Layer Dynamic Detection Head，CLDH）重構(gòu)特征金字塔，通過可變形卷積動(dòng)態(tài)校準(zhǔn)多尺度特征權(quán)重分配，結(jié)合CBS（Convolution-BatchNorm-SiLU）模塊強(qiáng)化淺層紋理細(xì)節(jié)提取與深層語義信息關(guān)聯(lián)，使得 50m 外交通標(biāo)志的召回率提升至 78.4% 。為了降低算力開銷，設(shè)計(jì)輕量化混合量化策略（LightweightHybridQuantization Strategy，LHQS）。Backbone前3層保留FP16（16位浮點(diǎn)）精度以維持梯度穩(wěn)定性，高層檢測頭采用通道級INT8（8位整數(shù)）量化。硬件適配方面，基于JetsonOrin的Ampere架構(gòu)特性開展算子級優(yōu)化：重構(gòu)Focus層為并行化Slice-Concat結(jié)構(gòu)，消除串行數(shù)據(jù)切割導(dǎo)致的指令流堵塞；采用TensorRT插件重寫卷積核內(nèi)存對齊策略，將內(nèi)存帶寬需求降低 30% ，L2緩存命中率提升。試驗(yàn)環(huán)節(jié)基于含雨霧、逆光等極端場景的車載數(shù)據(jù)集進(jìn)行驗(yàn)證，具體性能對比見表1。

1.2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)在決策規(guī)劃中的應(yīng)用

決策規(guī)劃將感知結(jié)果轉(zhuǎn)化為控制指令，基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架展開。策略網(wǎng)絡(luò)多采用演員-評論家（Actor-Critic）架構(gòu)，演員輸出動(dòng)作（如轉(zhuǎn)向角度），評論家評估長期收益。主流的軟演員-評論家（SoftActor-Critic，SAC）算法通過最大化熵優(yōu)化策略，適合動(dòng)態(tài)駕駛場景。同時(shí)，深度確定性策略梯度針對連續(xù)控制優(yōu)化動(dòng)作輸出。在超車、變道等任務(wù)中，多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)可建模周圍車輛意圖。而實(shí)際訓(xùn)練依賴高精度仿真平臺(tái)（如CARLA），其內(nèi)置交通流、物理引擎和天氣系統(tǒng)，支持策略在百萬級場景中迭代2。

2智能駕駛系統(tǒng)軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)

2.1模塊化開發(fā)流程

智能駕駛軟件的模塊化開發(fā)通過分層解耦實(shí)現(xiàn)技術(shù)迭代與維護(hù)效率的平衡，核心流程如下：需求分解 $$ 接口定義 $$ 獨(dú)立開發(fā) $$ 分層測試 $$ 持續(xù)集成。需求分解是將系統(tǒng)功能（如車道保持、自動(dòng)泊車）拆分為原子化模塊（感知、規(guī)劃、控制）；接口定義則是標(biāo)準(zhǔn)化模塊間通信協(xié)議（如第2代機(jī)器人操作系統(tǒng)數(shù)據(jù)分發(fā)服務(wù)ROS2DDS，數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一為Protobuf）；獨(dú)立開發(fā)是以鏡像方式同步開發(fā)（如用Git管理代碼庫），保持高內(nèi)聚低耦合；分層測試分為單元測試（模塊功能驗(yàn)證）、集成測試（模塊間協(xié)同仿真）、系統(tǒng)測試（整車場景覆蓋）；持續(xù)集成則通過Jenkins等工具自動(dòng)化構(gòu)建版本，部署至仿真平臺(tái)驗(yàn)證兼容性。該架構(gòu)的關(guān)鍵在于版本控制與依賴隔離。例如，感知模塊升級時(shí)，通過虛擬化容器（Docker）確保算法更新不干擾其他模塊。開發(fā)環(huán)境與生產(chǎn)環(huán)境采用相同配置，避免因系統(tǒng)差異導(dǎo)致的邏輯錯(cuò)誤。流程最終通過OTA（Over-The-Air）向車輛分發(fā)已驗(yàn)證的軟件包，實(shí)現(xiàn)安全可控的迭代3]。

2.2數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)策略

針對車載目標(biāo)檢測任務(wù)的場景特異性，需建立基于CARLA仿真平臺(tái)與真實(shí)路采數(shù)據(jù)的雙向驅(qū)動(dòng)范式。在仿真數(shù)據(jù)生成階段，配置CARLA中交通標(biāo)志動(dòng)態(tài)密度（每平方千米 10～200 個(gè)）、天氣突變（10s內(nèi)切換雨霧/強(qiáng)光）及目標(biāo)遮擋率（ 10%～80% 03類關(guān)鍵變量，批量生成12K幀異構(gòu)場景數(shù)據(jù)以覆蓋長尾分布。通過數(shù)據(jù)版本控制（DataVersionControl，DVC）工具完成數(shù)據(jù)版本控制，配置Git-LFS管理增量標(biāo)注文件（YOLO格式），在dvc.yaml中定義分塊存儲(chǔ)策略（每塊512MB）及SHA-256哈希校驗(yàn)規(guī)則，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)溯源與試驗(yàn)復(fù)現(xiàn)的高效協(xié)同。數(shù)據(jù)預(yù)處理采用兩階段增強(qiáng)策略：離線階段通過Mosaic增強(qiáng)與自適應(yīng)灰階擾動(dòng)（AdaptiveGray-scaleContrast，AGC）提升光照魯棒性，動(dòng)態(tài)調(diào)整圖像局部對比度；在線階段利用硬件加速的Albumentations庫實(shí)現(xiàn)多線程空間變換，結(jié)合MixUp增強(qiáng)小目標(biāo)數(shù)據(jù)分布的均衡性。模型訓(xùn)練與驗(yàn)證可引入A/B測試機(jī)制，具體指標(biāo)見表2，測試條件為：CARLA0.9.13，Town05動(dòng)態(tài)交通流，50km/h 勻速。

2.3多模態(tài)傳感器融合架構(gòu)

融合架構(gòu)需解決時(shí)空一致性與冗余容錯(cuò)，采用分層架構(gòu)實(shí)現(xiàn)多模態(tài)融合（圖1）。硬件接口層封裝多傳感器驅(qū)動(dòng)（支持ROS/Apollo接口），輸出統(tǒng)一格式數(shù)據(jù)，通過PPS脈沖硬同步（時(shí)延 ?1ms ），由FPGA預(yù)對齊數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)預(yù)處理層用運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償插值（殘差lt;3ms ）補(bǔ)償延遲，離線標(biāo)定外參并結(jié)合SLAM實(shí)時(shí)修正（精度損失 lt;0.5% ）。融合算法層將雷達(dá)點(diǎn)云投影至圖像，通過CNN權(quán)重調(diào)節(jié)實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)加權(quán)融合（目標(biāo)精度 lt;0.3m ），設(shè)動(dòng)態(tài)置信度優(yōu)先級（LiDARgt;雷達(dá)gt;視覺），沖突時(shí)啟動(dòng)3/2表決機(jī)制。容錯(cuò)管理層實(shí)時(shí)檢測傳感器異常，觸發(fā)置信度降權(quán)或通道靜默，支持單模態(tài)應(yīng)急決策并同步OTA增量更新4。

3智能駕駛系統(tǒng)性能優(yōu)化

3.1 實(shí)時(shí)性優(yōu)化

智能駕駛系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性保障依賴于全鏈路的確定性響應(yīng)能力，其技術(shù)核心在于消除端到端任務(wù)執(zhí)行中的非預(yù)期延遲。通過任務(wù)調(diào)度策略與硬件資源管理的深度協(xié)同，確保感知、決策、控制的時(shí)序嚴(yán)格性。系統(tǒng)采用時(shí)間敏感型調(diào)度架構(gòu)（Time-SensitiveSchedulingArchitecture，TTSA），將任務(wù)層級劃分為中斷級（如緊急制動(dòng)）、周期級（如障礙物追蹤）和后臺(tái)級（如地圖更新），并基于優(yōu)先級搶占機(jī)制分配CPU時(shí)間片。對于視覺SLAM、激光雷達(dá)點(diǎn)云處理等高吞吐量任務(wù)，通過計(jì)算流水線化實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、目標(biāo)識(shí)別的并行執(zhí)行。硬件層面采用硬件資源硬隔離技術(shù)，例如通過虛擬化技術(shù)或物理核綁定，將關(guān)鍵任務(wù)（如控制指令生成）鎖定至專用計(jì)算單元，避免其他任務(wù)搶占導(dǎo)致的抖動(dòng)。數(shù)據(jù)傳輸路徑上，基于硬件直通（Bypass）技術(shù)（如PCIeSR-IOV或DMA控制器），直接打通傳感器到處理單元的數(shù)據(jù)通道，消除傳統(tǒng)架構(gòu)中的內(nèi)核協(xié)議棧解析和緩沖隊(duì)列開銷。具體技術(shù)對比見表3。

3.2 能耗效率提升

高算力與車載能源供給矛盾驅(qū)動(dòng)能耗優(yōu)化向動(dòng)態(tài)功耗管理（DynamicPowerManagement，DPM）和能效感知計(jì)算（Energy-Aware Computing，EAC）方向發(fā)展。硬件層基于細(xì)粒度功耗監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)采集數(shù)據(jù)，通過功耗-性能模型動(dòng)態(tài)調(diào)整狀態(tài)，如視覺處理器支持動(dòng)態(tài)電壓頻率調(diào)節(jié)在低負(fù)載降頻省電。軟件棧以異構(gòu)計(jì)算調(diào)度為核心，借輕量化中間件匹配任務(wù)與硬件，對深度學(xué)習(xí)模型采用層間混合精度量化。例如，目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)的特征提取層保留FP16精度以維持關(guān)鍵特征描述，而后續(xù)全連接層轉(zhuǎn)換為INT8運(yùn)算，整體能耗降低 40% 的幅度下保持 95% 以上的精度。

3.3安全冗余設(shè)計(jì)

為保障車載系統(tǒng)高可靠運(yùn)行，需設(shè)計(jì)多級冗余架構(gòu)，覆蓋硬件、通信與網(wǎng)絡(luò)安全?；陔p計(jì)算單元（DualComputingUnit，DCU）異構(gòu)備份架構(gòu)，主備節(jié)點(diǎn)通過高精度時(shí)間同步實(shí)現(xiàn)狀態(tài)熱遷移，在超寬溫域 （-40～85^°C 循環(huán)測試中驗(yàn)證故障切換時(shí)延穩(wěn)定在毫秒級（滿足 5ms 閾值），可抵御極端環(huán)境下的硬件失效風(fēng)險(xiǎn)。依據(jù)IS021434規(guī)范，針對車載網(wǎng)絡(luò)攻擊面展開威脅分析與風(fēng)險(xiǎn)評估（ThreatAnalysisandRiskAssessment，TARA），識(shí)別出關(guān)鍵高威脅攻擊鏈，并建立多層級防御體系。通信安全方面，部署動(dòng)態(tài)幀加密（AES-256）與安全啟動(dòng)鏈，阻斷CAN總線注人攻擊，兼容IS021434中密鑰管理與入侵檢測要求；數(shù)據(jù)完整性方面，采用HMAC-SHA3認(rèn)證與序列保護(hù)機(jī)制，結(jié)合獨(dú)立冗余CAN-FD通道，確保關(guān)鍵指令傳輸丟包率低于嚴(yán)苛工況閾值；動(dòng)態(tài)響應(yīng)方面，集成漏洞事件庫（SecurityReferenceDatabase，SRDB）與差分OTA升級模塊，支持端云協(xié)同的威脅實(shí)時(shí)響應(yīng)。同時(shí)，系統(tǒng)內(nèi)置失效安全策略庫，通過多傳感器交叉校驗(yàn)觸發(fā)故障隔離，支持從降級制動(dòng)到緊急制動(dòng)的分級響應(yīng)，確保在算力超限或傳感器異常時(shí)維持ASIL-D安全等級。

4結(jié)論

文章明確了智能駕駛系統(tǒng)性能優(yōu)化的3大技術(shù)路徑，即實(shí)時(shí)性優(yōu)化、能耗效率提升與安全冗余架構(gòu)設(shè)計(jì)，并通過軟硬件協(xié)同創(chuàng)新揭示了核心問題的解決邏輯。針對實(shí)時(shí)性需求，提出基于時(shí)間敏感型調(diào)度與硬件直通技術(shù)的高確定性執(zhí)行框架；面向能耗矛盾，構(gòu)建動(dòng)態(tài)功耗調(diào)控與混合量化計(jì)算模型；在安全冗余領(lǐng)域，設(shè)計(jì)異構(gòu)雙冗余架構(gòu)與雙環(huán)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?，確保系統(tǒng)在雙點(diǎn)失效場景下維持L3級功能連續(xù)性。因此，未來智能駕駛應(yīng)突破動(dòng)態(tài)感知算力聯(lián)合優(yōu)化方法，開發(fā)覆蓋“感知-規(guī)劃-控制”全鏈路的在線重構(gòu)算法，并通過車云協(xié)同框架延伸本地算力邊界，以期構(gòu)建兼具低時(shí)延、高魯棒性與能量最優(yōu)的智能駕駛系統(tǒng)。

注：本文為河南建筑職業(yè)技術(shù)學(xué)院2024年度校級教科研項(xiàng)目“高職計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)游戲化教學(xué)模式研究\"（JYJKY2403）的研究成果。

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（編輯林子衿）