【《车联网和智能网联汽车关键核心技术探析》9700字（论文）】

车联网和智能网联汽车关键核心技术研究车联网和智能网联汽车关键核心技术研究 1一、智能网联汽车产业发展现状 1 1 2(三)政策相继出台 3二、我国车联网产业的发展环境和布局 3 3 5(三)产业布局 7三、车联网和智能网联汽车关键核心技术在各个领域中的应用 11(一)车联网和智能网联汽车关键核心技术在新能源汽车设计中的应用 (二)车联网和智能网联汽车关键核心技术在避障策略中的应用 (三)面向车联网应用的移动云网络架构设计与分析 车联网和智能网联汽车是汽车产业与人工智能、高性能计算、大数据、物联网等新一代信息技术以及交通出行、城市管理等多领域深度融合的产物，对降低交通拥堵、事故率，帮助城市构建安全、高效的未来出行结构，以及对汽车产业变革、城市交通规划具有深远的影响。随着智能环境感知、多传感器融合、智能决策、控制与执行形同、高精度地图与定位等核心技术二点快速发展与成熟，车联网和智能网联汽车已经从实验室走向公开道路测试及商业化示范的阶段。一、智能网联汽车产业发展现状当前，汽车智能化是信息时代最重要的场景之一。汽车行业将在一定程度上重演从功能型交通工具到智能型交通工具的转变，产业供应链和价值链将面临重构，已成为世界汽车大国和企业的发展方向。根据麦肯锡咨询预测，2035年中国智能网联汽车产业规模有望超过2000亿美元，全球智能汽车产业规模将突破1.2万亿美元，同时未来汽车产业90%以上的科技创新将集中于汽车智能网联领域。2020年，中国汽车销量2531万量，新上市的573款新车中，249款具备L2级，能够实现高速、高架和停车场景下的自动驾驶。随着汽车智能化水平不断提高，基于智能网联系统架构下的传感、通信、控制模块和汽车软件将带动整车价值的新一轮增长。(二)资本竞相投资智能网联汽车已成为资本竞相投资的沃土，各大整车与零部件企业、互联网、软件巨头和投融资机构等纷纷加快在智能汽车市场的投资布局。百度的Apollo开放平台是全球首个最全面的智能驾驶商业统车企达成战略合作，从平台、核心技术、产品服务等方面打造合作共赢的生态。东风启程联合高德地图和科大讯飞推动智能网联汽车平台建设。长安启动“北斗天枢”战略，从2020年起实现新车全部联网且搭载驾驶辅助系统，2025年实现新车全部具备人机交互功能。此外，智能网联汽车细分领域的头部创新企业也吸引了大量的融资。2020年以来智能汽车重点投资案例资时间智行者自动驾驶智能车整体解决方案提供商轮4亿中天安驰辅助驾驶及智能汽车技术服务商C轮3亿小鹏汽车电动汽车生产制造商F轮亿均联智行智能车联系统供应商战略投资3亿宏景智驾智能自动驾驶解决方案提供商e-A轮5千万梧车联网整体解决方案供应商战略投资亿之比智能汽车毫米波雷达研发商A轮亿(三)政策相继出台业中长期发展规划》《中国制造2025》等文件，在推进标准法规、突破关键技术等层面做了具体规划。在整体战略层面，国家发改委、中央网信办等十一部委联合发布了《智能汽车创新发展战略》,提出智能汽车下一个五年发展格局，明确我国发展智能汽车的战略愿景和主要任务。到2025年，智能汽车的技术创新、产业生态、基础设施、法规标准、产品监管和网络安全体系将基本形成。二、我国车联网产业的发展环境和布局(一)发展环境我国在汽车制造、通信与信息以及道路基础设施建设等方面取得迅速发展。汽车制造领域，我国汽车产业在整体规模保持世界领先，自主品牌市场份额逐步提高，核心技术也不断取得突破。信息通信领域，经过3G突破、4G并跑的发展阶段，我国通信企业已跻身世界领先地位，在国际C-V2X、5G等新一代通信标准制定中也发挥越来越重要的作用。基础设施建设方面，我国宽带网络和高速公路网快速发展、规模位居世界首位，北斗卫星导航系统可面向全国提供高精度时空服务。我国具备推动车联网产业发展的基础环境，能够推动自主知识产权的C-V2X车联网通信技术的产业化发展和应用推广。赛迪数据显示，随着技术和服务的不断发展，用户对车联网功能的付费意愿也将提高。短期车联网市场增长主要依靠新增硬件数量和用户增值消费，2018年将达到486亿元，到2021年，中国车联网市场规模将达到1150亿元。同时由于2020年5G技术的推广应用、V2X技术发展、用户增值付费提升等因素，市场迎来爆发式增长，增速超过60%。图12016-2021年中国车联网市场规模(二)产业政策2015年国务院发布了《中国制造2025》和《“互联网+”行动指导意见》,其中，智能网联汽车发展已经被提升到国家战略高度。近年来，国务院及相关部委对车联网产业升级和业务创新进行了顶层设计、战略布局和发展规划，并形成系统的组织保障和工作体系。表1:车联网产业主要政策颁布主体时间政策名称及要点公安部、国家标准委施方案(2020-2022年)》《国家车联网产业标工信部《2019年智能网联汽车标准化工作要点》提出，稳步推动先进驾驶辅助系统(ADAS)标准制定、全面开展自动驾驶相关标准研制、协同开展汽车网联相关标准制定。工信部划》提出到2020年，实现车联网(智能网联汽车)产业跨行业融合取得突破，具备高级别自动驾驶功能的智能网联汽车实现特定场景规模应用，车联网综产业发展行动计合应用体系基本构建，用户港透率大提高，智能道路基础设施水平明量升，适应产业发展的政法规、标准规范和安全保障体系初步建立，开放融合、创新工信部、工信部、运输部明确测试主体、测试驾驶人、测试车辆等相关要求工信部装备工业司进行智能网联汽车相关标准研究与制定国家发改委汽车战略意义工信部《促进新一代人工智能产业发展三年行动发展方向国务院《新一代人工智能国家发展规划》,确立工信部、部《汽车产业中长期发展规划》,提出以智国务院规划》,提出构建新一代交通信息基础网络，(三)产业布局从总体来看，我国车联网企业主要分布在东部沿海地区，尤其是汽车电子和零部件产业集聚的珠三角和长三角地区。从各省(直辖市、自治区)来看，广东、江苏、浙江、山东和上海拥有的车联网企业数量排名前五，企业数量基本都超过1000家，远远超出其他省份；而湖南、四川、重庆等中西部省市总体表现也较为推动产业落地，包括工业和信息化部、交通部、公安积极与地方政府合作，推进车联网测试示范区建设，目前已经初步形成了“5+2”的布署格局。表2:国内车联网产业示范区示范区名称市国家智能网联汽车(上海)试点示范区海由上海国际汽车城承建，以服务智能汽车、目标。目前示范区建设到第二阶段，已部署GPS差分基站、LTE-V2X通讯基站、路侧单元、智能台，能够为整车及零部件企业提供C-V2X车路通信应用的研发与测试支撑服务。2018-2019年将无锡国家智能交通综合测试基地及车联网应用示范区锡由公安部交通管理科学研究所联合企业及地方政府牵头建设。规划了开放道路测试研究、城市级规模示范应用、打造车联网产业基地三个阶段，覆盖综合测试基地周边多个区域，部署基于LTE-V2X的新业务应用。项目二期将建成覆盖240个路口和5条高架，实现将关键道路交通基础设施、智慧交通管理系统与以LTE-V2X技术为代表的下一代车联网的信息交互融合，为车联网重庆智能汽车集成系统试验示范区庆由中国汽车工程研究院股份有限公司牵头建设，突出独特山水城市道路交通及通信特色。目前，示范区已完成9.6公里开放道路的网联化改造和V2X车载设备安装，实现V2X测试相关监控、统计业务，并具备V2X测试能力。二期工程将完成重庆西部汽车试验场综合测试试验区建设和改造，解决高速及乡村道路环境下V2X相关系统和技术测试问题。三期将实现复杂开放交通场景下大规模智能汽车和智慧交通应用示范。国家智能汽车与智慧交通(京冀)示范区京2017年9月，示范区正式启动智能网联汽车潮汐试验道路服务。该开放道路总长约12公里，已完成多种路侧交通设施改造，并实现了行人碰撞预警等应用。2018年2月，示范区自动驾驶车辆封闭测试场地—海淀基地正式启用。该测试场地涵盖京津冀地区城市与乡村复杂道路环境，支持署有V2X设备与系统，能够支持网联驾驶研发测国家智能网联汽车应用(北方)春工，具备11个大场景、233个小场景测试示范功能，已通过一汽自主品牌智能网联汽车实现示范基地国-俄罗斯V2X共同测试应用基地。2019年末该基地将建成国内寒区智能汽车和智慧交通测试体验基地，提供72种主要场景、214种细分场景的现场测试，为智能汽车和智慧交通“传感器+V2X+人工智能+执行器”的功能和性能验证提供浙江智能汽车与智慧交通示范区镇以杭州市云栖小镇和桐乡市乌镇为核心区域建立的集智能汽车、智慧交通、宽带移动互联有34个LTE-V2X路面站点，建设了多种交互场模型，实现了车联网综合运营平台，并完成多项湖北智能汽车与智慧交通示范区汉由武汉经济技术开发区承建，重点建设“自动驾驶”智慧小镇，拟通过五年时间，分三个阶段逐步由封闭测试区、半开放式示范应用区到城市交通开放环境，开展智能汽车测试评价、智能汽车自动驾驶、智慧交通、智慧小镇等多个应用企业或地方自建/商国内相关产业组织，如主机厂、设备厂商、通信运营商等企业及高校依托自身优势，与地方业运营在安徽省建设完成了V2X示范道路，江淮汽车实现了合肥园区内的网联化改造，长安大学在其综三、车联网和智能网联汽车关键核心技术在各个领域中的应用(一)车联网和智能网联汽车关键核心技术在新能源汽车设计中的应用(1)新能源汽车电控一体化能源汽车电子控制新技术是一种主要用于信息采集、管理和控制、操作方便和集中显示的车侧电子控制系统。完成车联网云服务平台的处理和远程配置，“电控”系统由中科院网络研发中心和安徽安凯汽车有限公司于2014年9月联合开发，控制整个新能源汽车智能运行的车辆系统、推进系统和能源管理系统，能源系统的动态配置，该系统的开发和应用，有效地解决了我国能源汽车电子集成的技术障碍，使我国新能源汽车达到了更高的水平。(2)新型能源汽车遥控系统新能源车远程控制系统主要由远程维护平台和车辆信息终端、远程控制系统和车辆信息终端组成，远程控制系统主要帮助车辆信息终端和云信息服务平台，对车辆进行监控、操作和故障诊断，实时获取服务信息和车辆管理，需要登录远程综合信息服务平台进行操作。电池和车辆通过车辆信息终端的传感器进行操作，GPS/北斗导航捕获车辆位置和速度，并将未受伤害的数据通过GSM/GP务平台，使用户更容易理解车辆数据。(3)新能源汽车租赁为了减少空气污染和绿色出行，我们还可以开展租车，现在有了一种新的租车方式，可以少碳、环保、快捷，现在我国正在积极推广这种租车方式。新的能源汽车租赁平台可以通过降低节能减排、降低共同成本和拥堵等有效解决问题，该平台主要利用高新技术资源来提高新能源汽车的管理水平，提高租赁质量从根本上改进新能源汽车，使汽车运行更加统一，新能源汽车的整体性得到提高，物理发展更加完善，耗电量、GPS定位、喇叭、灯光和车门都可以通过智能车载终端进行控制。在运营端口监控车辆租赁的耐久性和在线状态；对于GPS定位系统，客户可以下载应用程序和短信查看车辆位置；车辆后台管理系统的大数据挖掘和智能计算可以为其课程提供更全面的智能车辆管理服务，通过读卡器对RFID进行读卡，可以同时开、关、本管理；绿色控制器可以管理车钥匙、油卡、电卡，还可以执行人机交互方式的语音传输、用户界面显示和用户输入等功能。(二)车联网和智能网联汽车关键核心技术在避障策略中的应用1.车联网架构车联网是车辆的互联网，车辆需要感知周围信息，这需要用到数据库、通信技术、智能信息处理及传感器等相关技术，从而实现车-路、车-车、车-人之间的信息交互。从而能够智能分配人员，汽车和道路，这对于扩大信息技术的应用范围、提高出行效率、改善道路交通状况有着积极的影响。智能交通系统(ITS)是车联网的核心，联般将车联网定义为：车内网、车际网以及车载移动互联网三个部分。车联网作为一种特殊的无线传感器网络，为在城市行驶的车辆实时共享环境信息，并提供网络、导航、辅助驾驶等功能。智能汽车上的电子车牌被车联网系统利用射频发射技术识别，使之可以从基于基础数据中心的公共平台获取周围车辆的相关位置和操纵信息以及动静障碍物信息，并可以针对不同需求上传到核心网，从而获得车联网系统的信息提供和引导服务。利用车联网采集动态车辆信息的基本原理为：装载在汽车上的GPS接收装置将车辆所在位置信息发送到路边基站，路边基站将所获取的信息通过差分校正后发送到其他车辆和信息管理中心。汽车和路边基站利用射频设备设备进行分享车辆信息并传送到信息管理中心，数据管理中心将所获取的信息存储后通过信息融合处理与GIS数据匹配，从而得到交通流信息和参数。车联网数据具有实时性强、准确性高、信息多样性、覆盖面广、信息交互便捷、以及信息共享机制完善等特点，因此需要利用全面覆盖的网络和基站，通过云计算及时获取道路同行信息；同时交通信息的获取不再是局部路段和时段而是精确到全天候每一辆车；控制中心要与每一辆汽车进行信息交互，汽车通过向控制中心发送目标位置，控制中心将根据汽车的实时需求，发送相关路径和路况信息，以达到汽车和控制中心的实时信息交互。由于各类信息需要汇总整合，因此需要以云计算中心为主要平台来统一数据标准和数据接口。车联网的特点可以使汽车获取更为丰富、精确的信息，通过借助安装在汽车上的感应控制系统可实时反馈汽车信息，以减少碰撞，这在汽车绕过动态障碍物进行路径规划时尤为重要。汽车通过车联网系统可以实时获取周围车辆的位置、车速和操纵信息，从而提前预知周围车辆的运动信息，能够实时规划出安全的行驶路径。2.雷达感知技术为测得自车与障碍物的距离和速度等信息，雷达被国内外学者采用。由于雷达具有高精度测量距离和速度的特点，因此许多智能车辆上都装备有雷达。目前常见的雷达主要有超声波雷达、毫米波雷达、脉冲雷达、激光雷达等，毫米波雷达更适合做汽车环境感知传感器，波长短、穿透性好、抗干扰能力强不仅能够轻易探测而且不受环境温度和颜色的干扰。第二，响应快。毫米波雷达传播速度快，能够快速检测到目标信息，并且调制简单。第三，适应环境能力强。毫米波雷达穿透性较好，能在大雨大雾等天气条件差的环境下工作。同时它的天线的特殊性使它能够在大雨和霜冻环境中继续工作。车载毫米波雷达在测量方式上可分为调频连续波和脉冲两种方式。其中脉冲方式需在极少时间里释放大功率的脉冲信号，压腔振荡器根据脉冲信号将低频转变为高频，为避免与回波发生干涉额现象，需将其与发射信号分隔开。由于该方式测量的雷达结构较为复杂而且成本代价高，因此调频连续波式毫米波雷达被广泛应用于汽车上。调频连续波式毫米波雷达不仅结构相对简单、成本低，而且能够获取目标物体相对距离的同时还能获取相对速度。其基本工作方式是利用毫米波雷达发出的连续调频信号和回波信号在雷达的混频器中分析处理，从而得到目标物体的速度和距离。ESR毫米波雷达波段为76-77GHz,最多可同时检测米波雷达不但能测得前方目标的距离和速度，而且还能测得方位角等数据。3.车载视觉感知技术车载视觉的原理来源于机器视觉，利用摄像头和计算机图像处理系统来识别周围环境并加以判断]。机器视觉的基本工作方式是通过摄像头(如CDD或COMS),将前方物体的光信号转化为电信号并传递给相应的图像处理系统，然后由图像处理系统通过分析颜色、亮度和像素值将其转化为数字信号。最终由电脑将这些数字信号进行整理分析和计算，从得出的信号特征来匹配目标种类。机器视觉也称为计算机视觉，因为在使用摄像头获取目标信息后，要运用大量的计算机分析、计算和匹配等工作。当机器视觉设备安装在汽车上时，这时机器视觉又被称为车载视觉，但前提要适应汽车行驶的环境和需求。因此车载视觉比普通机器视觉在图像质量方面的要求更为严格。这主要是因为：第一，无人驾驶汽车在进行导航图像功能时，通常处于高速运动中，这就要求摄像头快速的将获取的图像信息传递给计算机图像处理系统。第二，通常情况下汽车行驶环境多变，如在通过隧道时可能会出现纯黑或纯白图像，为避免这种情况，摄像头应该能够捕捉到更多的灰度纹理信号，从而确保良好的图像识别。车载视觉是无人驾驶汽车的眼睛，因此对于实现真正的无人驾驶技术意义非凡。1.换道决策模型的建立。通过对智能车辆换道决策策略和路线方向的相关资料阅读，针对实际换道情形，基于最小安全距离和车辆换道空间的分析，提出了车辆自主车道变换决策算法。2.建立换道越线时间TLC估算模型。将车辆自身的几何参数纳入考虑范围，大致完成车辆偏航角度估计后，本文以几何函数法分别对不同场景下的越线情形建立TLC估算模型，为保证模型的有效性，考虑到车身的相关几何参数。运用MATLAB仿真软件对影响TLC的参数进行仿真分析，包括偏航角、横向加速度、道路弯曲半径、横向位移等，仿真证明该模型能够实时预测估算TLC的值。3.基于车联网的局部路径规划模型的建立。分析后选用多项式方法进行路径规划，并根据约束条件来求得最优换道，其中换道所需参数均为实时车联网数据提供可以有效避免由突发情况(如突然闯入、周围车速变化及突然换道等)带来的危险，从而保证整个换道过程中4.建立基于MPC的轨迹跟踪模型。使用基于MPC的控制系统控制前轮转向和车轮转矩，以跟踪所需的无碰撞参考轨迹。(三)面向车联网应用的移动云网络架构设计与分析车联网的发展带来了多种多样的车联网应用与服务。这些应用与服务通常具有不同的业务需求，例如，安全相关应用要求车联网提供低时延高可靠的服务，而非安全相关应用则通常要求较高的带宽、计算与存储能力等。传统的云计算网络架构无法满足车联网多样化的业务需求。现今，融合了MEC的边缘云网络架构成为解决车联网架构问题的关键。边缘云网络由于靠近车辆用户，它能等在网络边缘提供低时延的云服务应用。车联网大部分应用都需要保证极低的时延，因而将服务迁移至边缘云中是必然趋势。然而，边缘云所提供的是区域性的服务，而远端云则具有全局性视野，因而某些宏观性应用必须保证在远端云中部署。另外，边缘云本身无法利用车辆中所具有的各1.面向车联网应用的分层云网络架构车联网架构的较好形式是结合云计算等技术实现的基于云的车联网架构。事实上，在车联网兴起前，研究人员更多地专注于物联网架构与技术研究。而物联网云平台则成为了物联网解决方案的基础支底层物联网设备通过接人网(基站或网关)将数据上传至云端进行统云端为设备管理、数据收集等应用可以部署超文本传输协议服务，也可以为实时车辆交互控制提供消息队列遥测传输服务等，还可以为一些功能、资源相对受限的车辆用户提供受限的应用协议。此外，物联网云也需要设计丰富的应用编程接口以便于二次开发与定制化服务。然而，作为一种特殊的物联网.车联网具有一些独有的特点.它不再适用于传统物联网中心式云服务架构。这体现在：1)车辆高移动性：车辆通常具有高速移动性：因而车辆用户具有较低的时延容忍度，传统物联网云由于需要通过互联网传输数据，具有较高时延，无法满足车辆用户的时延需求；2)异构性：车联网参与者不仅仅是车辆本身.还包括行人、路边基础设施等，参与的设备本身具有异构性.其通信方式、计算资源也可能是异构的：3)应用类型多样化：如前所述，车联网应用总体分为安全相关应用与非安全相关应用，各分类下，传统物联网云无法满足各类应用的不同需求4)车辆轨迹、车流量规律性：车辆必须沿着道路行驶，因而车辆轨迹具有较强的规律性，此外，人们的日常作息通常具有规律性，因而道路的车流量通常也具有一定的规律.这些都可以令车联网应用提供更精确的服务：2.边缘云网络虽然车辆侧可以部署强力计算设备来支持大规模的计算任务需求：例如实时视频处理与语义分割