汽车行业智能驾驶辅助技术解决方案

汽车行业智能驾驶辅助技术解决方案TOC\o"1-2"\h\u5319第一章智能驾驶辅助技术概述 244171.1技术发展背景 2155351.2技术发展趋势 3323第二章感知系统 388642.1毫米波雷达 3261582.2激光雷达 314742.3摄像头系统 412162.4融合感知技术 422854第三章控制系统 4264043.1驾驶辅助算法 5233953.2车辆动力学控制 593553.3驾驶员意图识别 56422第四章数据处理与通信 6180164.1数据采集与预处理 6278924.2数据融合与处理 6164664.3车载网络通信 614746第五章智能决策系统 7229275.1驾驶策略 7257175.1.1环境感知 763675.1.2驾驶意图识别 7317435.1.3驾驶策略算法 747315.2风险评估与处理 732295.2.1风险识别 7117455.2.2风险评估 84575.2.3风险处理 8273705.3个性化驾驶辅助 874665.3.1驾驶者建模 8104795.3.2驾驶辅助策略定制 871095.3.3个性化界面设计 8183715.3.4学习与优化 88565第六章自动驾驶功能实现 8311786.1自动泊车 813436.1.1系统组成 960036.1.2泊车策略 9115936.1.3安全性保障 920186.2自动驾驶辅助 9244386.2.1系统组成 9121756.2.2驾驶策略 9214936.2.3安全性保障 1074526.3高级自动驾驶功能 103336.3.1系统组成 10117076.3.2驾驶策略 1055366.3.3安全性保障 1028115第七章安全功能评估 11284837.1安全性指标体系 11245227.2安全性测试方法 11140457.3安全性评估标准 1125117第八章系统集成与优化 1240058.1系统集成策略 12305038.2系统功能优化 12139528.3系统可靠性分析 131103第九章法律法规与标准 13284199.1法律法规概述 1329319.2技术标准制定 14219359.3管理与监督机制 1414531第十章市场前景与产业布局 151046410.1市场前景分析 151239910.2产业链分析 152617210.3产业政策与发展趋势 15第一章智能驾驶辅助技术概述1.1技术发展背景科技的不断进步，汽车行业正面临着前所未有的变革。智能驾驶辅助技术作为现代汽车技术的重要组成部分，其发展背景主要体现在以下几个方面：我国高度重视智能汽车产业的发展，出台了一系列政策扶持措施，为智能驾驶辅助技术的发展创造了良好的政策环境。例如，《智能汽车创新发展战略》明确了智能汽车发展的战略目标，为相关技术的研发和推广提供了政策保障。智能驾驶辅助技术是汽车行业转型升级的必然趋势。新能源汽车的快速发展，汽车行业正逐渐从传统的动力驱动转向智能化、网络化、电动化。智能驾驶辅助技术作为这一变革的核心技术之一，对于提升汽车安全功能、降低交通发生率具有重要意义。消费者对汽车安全、舒适、便捷的需求日益增长，为智能驾驶辅助技术的发展提供了广阔的市场空间。智能驾驶辅助技术可以有效减轻驾驶员疲劳，提高驾驶安全性，满足消费者对高品质汽车生活的追求。我国在智能驾驶辅助技术领域已取得了一定的成果，具备了一定的技术积累。例如，自动驾驶、车联网、人工智能等技术的快速发展，为智能驾驶辅助技术的进一步创新提供了技术支持。1.2技术发展趋势智能驾驶辅助技术的发展趋势主要体现在以下几个方面：（1）技术融合与创新：智能驾驶辅助技术将与其他相关技术领域如人工智能、大数据、云计算、物联网等实现深度融合，推动技术的创新与发展。（2）系统集成化：智能驾驶辅助技术将向系统集成化方向发展，实现多种功能的高度集成，提高整体功能和稳定性。（3）自动化程度提升：智能驾驶辅助技术将逐步实现从辅助驾驶到自动驾驶的过渡，提高汽车的智能化水平。（4）网络化与智能化：智能驾驶辅助技术将充分利用车联网、物联网等网络资源，实现车辆与外界环境的实时交互，提高驾驶安全性。（5）定制化与个性化：智能驾驶辅助技术将根据不同消费者的需求，提供定制化、个性化的解决方案，满足个性化驾驶体验。（6）安全性优先：智能驾驶辅助技术在发展过程中，始终将安全性放在首位，保证技术的稳定性和可靠性。在此基础上，智能驾驶辅助技术将继续向更高层次发展，为汽车行业的转型升级和消费者的美好出行生活提供有力支持。第二章感知系统2.1毫米波雷达毫米波雷达作为智能驾驶辅助技术中的关键感知设备，具有探测距离远、分辨率高、抗干扰能力强等特点。其主要应用于车辆周围环境的监测，包括前方碰撞预警、车道保持辅助、自适应巡航控制等功能。毫米波雷达采用电磁波进行探测，工作频率通常在7677GHz范围内。其基本原理是发射毫米波信号，遇到障碍物后产生反射，接收反射信号并计算出目标物的距离、速度和角度等信息。毫米波雷达的优势在于能在恶劣天气条件下保持较高的探测精度，不受雨、雾等天气影响。2.2激光雷达激光雷达（LiDAR）是一种基于激光探测与测距的感知技术，通过向目标物发射激光脉冲，测量激光脉冲返回时间来计算距离。激光雷达具有分辨率高、探测精度高、抗干扰能力强等特点，适用于车辆周围环境的精确感知。激光雷达系统通常由激光发射器、激光接收器、扫描系统和数据处理系统组成。激光雷达在智能驾驶辅助技术中的应用主要包括前方障碍物检测、车道线识别、车辆距离保持等功能。相较于毫米波雷达，激光雷达在识别复杂场景和精确测量距离方面具有明显优势。2.3摄像头系统摄像头系统是智能驾驶辅助技术中另一重要感知设备，通过图像处理技术实现对车辆周围环境的感知。摄像头系统具有成本低、安装方便等特点，广泛应用于车道偏离预警、交通标志识别、行人检测等功能。摄像头系统主要包括可见光摄像头和红外摄像头。可见光摄像头通过捕捉车辆周围环境的图像，经过图像处理算法分析，实现对道路、车辆、行人等目标的识别。红外摄像头则利用红外线探测技术，在夜间或低光照条件下仍能保持较高的识别效果。2.4融合感知技术融合感知技术是将多种感知设备的数据进行整合，提高智能驾驶辅助系统对周围环境的感知能力。融合感知技术主要包括以下几种方式：（1）数据级融合：将不同感知设备获取的数据进行直接融合，如将毫米波雷达和激光雷达的数据进行融合，提高对障碍物的识别精度。（2）特征级融合：将不同感知设备提取的特征信息进行融合，如将摄像头系统提取的道路特征与激光雷达提取的障碍物特征进行融合，提高对道路环境的识别能力。（3）决策级融合：将不同感知设备的决策结果进行融合，如将毫米波雷达和摄像头系统的车道保持辅助决策结果进行融合，提高车道保持功能。融合感知技术能够充分发挥各种感知设备的优势，提高智能驾驶辅助系统的可靠性和准确性，为智能驾驶技术的进一步发展奠定基础。第三章控制系统控制系统在智能驾驶辅助技术中扮演着的角色，其主要功能是保证车辆在复杂环境下安全、稳定地行驶。以下是控制系统相关内容的详细介绍。3.1驾驶辅助算法驾驶辅助算法是智能驾驶辅助技术的核心组成部分，其主要任务是根据传感器收集的信息，对车辆进行实时控制。以下是驾驶辅助算法的几个关键点：环境感知：通过激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器，实现对周边环境的感知，包括道路、车辆、行人等信息。路径规划：根据环境感知信息，规划出一条安全、合理的行驶路径，保证车辆在行驶过程中避免与障碍物发生碰撞。决策制定：根据路径规划结果，制定相应的行驶策略，如加速、减速、转向等。控制执行：将决策结果转换为具体的控制信号，通过执行器实现对车辆的实时控制。3.2车辆动力学控制车辆动力学控制旨在保证车辆在行驶过程中具有良好的操纵性、稳定性和经济性。以下是车辆动力学控制的关键技术：横向控制：通过调整车轮转向角度，实现对车辆横向运动的控制，保证车辆按照预定路径行驶。纵向控制：通过调节油门和刹车，实现对车辆纵向运动的控制，保证车辆在加速、减速过程中保持稳定。垂向控制：通过调节悬挂系统，实现对车辆垂向运动的控制，提高车辆行驶舒适性。姿态控制：通过调整车辆姿态，如俯仰、横摆等，保证车辆在行驶过程中具有良好的稳定性。3.3驾驶员意图识别驾驶员意图识别是智能驾驶辅助技术的重要组成部分，其主要目的是准确识别驾驶员的操作意图，为车辆控制系统提供有效的输入信号。以下是驾驶员意图识别的关键技术：信号采集：通过传感器采集驾驶员的操作信号，如方向盘转角、油门踏板行程、刹车踏板行程等。数据处理：对采集到的信号进行滤波、去噪等处理，提取出有效的操作意图信息。意图识别算法：采用机器学习、深度学习等方法，对处理后的数据进行分析，识别出驾驶员的操作意图。意图融合：将识别出的驾驶员意图与车辆控制系统相结合，实现对车辆的智能控制。通过对驾驶辅助算法、车辆动力学控制和驾驶员意图识别的研究，可以为智能驾驶辅助技术提供更加完善、高效的控制系统。第四章数据处理与通信4.1数据采集与预处理在智能驾驶辅助技术中，数据采集是第一步，也是最基础的一步。智能驾驶辅助系统需要从多个传感器中采集数据，包括摄像头、雷达、激光雷达等。这些传感器收集的数据类型包括图像、雷达信号、点云等。数据预处理是数据采集之后的必要步骤。预处理的主要目的是提高数据质量，消除数据中的噪声和异常值，以及将数据转换为适合后续处理的格式。预处理步骤通常包括数据清洗、数据归一化、数据降维等。4.2数据融合与处理数据融合是指将来自不同传感器、不同类型的数据进行整合，以提供更全面、更准确的信息。数据融合的关键技术包括特征级融合和决策级融合。特征级融合是将不同传感器的数据转换成相同的特征空间，然后进行融合；决策级融合则是在各个传感器独立做出决策后，再进行决策结果的融合。数据处理是智能驾驶辅助技术的核心环节。主要包括目标检测、跟踪、识别等任务。数据处理通常采用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。通过对大量数据进行训练，使得模型能够准确地完成各项任务。4.3车载网络通信车载网络通信是实现智能驾驶辅助系统协同工作的关键。它主要包括车与车（V2V）、车与路（V2R）、车与人（V2P）等多种通信方式。通过车载网络通信，车辆可以实时获取周围环境的信息，提高驾驶安全性。目前车载网络通信主要采用无线通信技术，如专用短程通信（DSRC）、蜂窝网络（LTE/5G）等。DSRC技术具有低延迟、高可靠性的优点，但覆盖范围有限；蜂窝网络则具有更广泛的覆盖范围，但延迟较大。通信技术的不断发展，未来车载网络通信将实现更高的传输速率、更低的延迟和更高的可靠性。第五章智能决策系统5.1驾驶策略驾驶策略是智能决策系统的核心组成部分，其目的是根据车辆的实时状态、周围环境和驾驶者的意图，最优的驾驶策略。本节将从以下几个方面阐述驾驶策略的相关内容。5.1.1环境感知环境感知是驾驶策略的基础，主要包括对车辆周围环境的感知和对车辆状态的监测。环境感知技术涉及传感器、摄像头、雷达等硬件设备，以及数据融合、图像处理等算法。通过对周围环境的感知，驾驶策略系统能够实时获取道路、车辆、行人等信息，为后续决策提供依据。5.1.2驾驶意图识别驾驶意图识别是指识别驾驶者的操作意图，如加速、减速、转向等。驾驶意图识别技术主要通过分析驾驶者的操作行为、车辆状态以及周围环境信息来实现。驾驶意图识别对驾驶策略具有重要意义，有助于提高智能驾驶系统的适应性和安全性。5.1.3驾驶策略算法驾驶策略算法是驾驶策略的核心，主要包括路径规划、速度控制、行为决策等。路径规划是指在保证安全的前提下，一条从起点到终点的最优路径；速度控制是指根据道路条件、交通状况和驾驶意图，调整车辆的速度；行为决策是指根据车辆状态、周围环境和驾驶意图，确定车辆的行驶行为。5.2风险评估与处理风险评估与处理是智能决策系统的重要功能，旨在保证智能驾驶车辆在行驶过程中能够识别和应对潜在风险，提高车辆的安全功能。5.2.1风险识别风险识别是指对车辆行驶过程中可能遇到的风险因素进行检测和识别。风险因素包括道路状况、交通状况、天气状况等。风险识别技术涉及传感器、摄像头、雷达等硬件设备，以及数据融合、图像处理等算法。5.2.2风险评估风险评估是指对识别到的风险因素进行评估，确定其危险程度。风险评估方法包括定量评估和定性评估。定量评估通过计算风险指数来衡量风险程度，而定性评估则根据风险类型和风险等级进行判断。5.2.3风险处理风险处理是指根据风险评估结果，采取相应的措施来降低风险。风险处理策略包括预警、减速、避让、停车等。智能决策系统应能够根据风险评估结果，自动选择合适的风险处理策略，保证车辆在行驶过程中的安全性。5.3个性化驾驶辅助个性化驾驶辅助是指根据驾驶者的驾驶习惯、需求和喜好，提供定制化的驾驶辅助功能。本节将从以下几个方面介绍个性化驾驶辅助的相关内容。5.3.1驾驶者建模驾驶者建模是指通过对驾驶者的驾驶行为、操作习惯等进行分析，构建驾驶者模型。驾驶者模型有助于智能决策系统更好地理解驾驶者的需求和意图，为个性化驾驶辅助提供依据。5.3.2驾驶辅助策略定制根据驾驶者模型，智能决策系统可以制定个性化的驾驶辅助策略。这些策略包括自适应巡航、车道保持辅助、自动泊车等。驾驶辅助策略的定制有助于提高驾驶舒适性和安全性。5.3.3个性化界面设计个性化界面设计是指根据驾驶者的喜好和操作习惯，设计个性化的交互界面。个性化界面设计可以提高驾驶者的操作便利性，提升驾驶体验。5.3.4学习与优化智能决策系统应具备学习与优化能力，通过不断收集和分析驾驶数据，优化驾驶辅助策略，提高个性化驾驶辅助的功能和效果。，第六章自动驾驶功能实现6.1自动泊车汽车行业的快速发展，自动泊车技术已成为智能驾驶辅助技术的重要组成部分。自动泊车系统通过集成多种传感器和控制系统，为驾驶者提供便捷、安全的泊车体验。6.1.1系统组成自动泊车系统主要包括以下几个部分：传感器、控制器、执行器、显示屏和通信模块。传感器用于检测车辆周围环境，如超声波传感器、摄像头、雷达等；控制器负责分析传感器数据，泊车策略；执行器控制车辆的动力、转向和制动系统；显示屏用于向驾驶者展示泊车信息；通信模块实现与车辆其他系统的数据交互。6.1.2泊车策略自动泊车系统根据传感器数据，以下几种泊车策略：（1）平行泊车：系统检测到相邻车位后，自动控制车辆驶入车位。（2）垂直泊车：系统检测到前方车位后，自动控制车辆垂直驶入车位。（3）斜向泊车：系统检测到斜向车位后，自动控制车辆斜向驶入车位。6.1.3安全性保障自动泊车系统在执行泊车操作时，需保证以下安全性：（1）实时监测车辆周围环境，避免碰撞。（2）泊车过程中，如遇紧急情况，驾驶者可随时接管车辆控制权。（3）系统具备自诊断功能，及时发觉并处理故障。6.2自动驾驶辅助自动驾驶辅助技术是智能驾驶辅助技术的重要组成部分，它通过集成多种传感器、控制系统和人工智能算法，为驾驶者提供安全、舒适的驾驶体验。6.2.1系统组成自动驾驶辅助系统主要包括以下几个部分：传感器、控制器、执行器、显示屏和通信模块。传感器用于检测车辆周围环境，如摄像头、雷达、激光雷达等；控制器负责分析传感器数据，驾驶策略；执行器控制车辆的动力、转向和制动系统；显示屏用于向驾驶者展示驾驶信息；通信模块实现与车辆其他系统的数据交互。6.2.2驾驶策略自动驾驶辅助系统根据传感器数据，实现以下几种驾驶策略：（1）自适应巡航：根据前方车辆速度和距离，自动调整车速。（2）车道保持辅助：检测车道线，自动控制车辆保持在车道内。（3）自动紧急制动：检测前方障碍物，如遇紧急情况，自动制动。（4）交通信号识别：识别交通信号灯和标志，自动调整车速和行驶方向。6.2.3安全性保障自动驾驶辅助系统在执行驾驶策略时，需保证以下安全性：（1）实时监测车辆周围环境，避免碰撞。（2）驾驶者可随时接管车辆控制权，保证安全。（3）系统具备自诊断功能，及时发觉并处理故障。6.3高级自动驾驶功能高级自动驾驶功能是自动驾驶技术发展的更高阶段，它通过集成更先进的传感器、控制系统和人工智能算法，实现更高级别的自动驾驶。6.3.1系统组成高级自动驾驶系统主要包括以下几个部分：传感器、控制器、执行器、显示屏和通信模块。传感器用于检测车辆周围环境，如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等；控制器负责分析传感器数据，驾驶策略；执行器控制车辆的动力、转向和制动系统；显示屏用于向驾驶者展示驾驶信息；通信模块实现与车辆其他系统的数据交互。6.3.2驾驶策略高级自动驾驶系统根据传感器数据，实现以下几种驾驶策略：（1）自动驾驶导航：根据目的地和实时交通信息，自动规划最优行驶路线。（2）自动驾驶避障：检测前方和周围障碍物，自动调整车速和行驶方向。（3）自动驾驶车道变更：在保证安全的前提下，自动完成车道变更。（4）自动驾驶停车：自动寻找停车位并完成泊车操作。6.3.3安全性保障高级自动驾驶系统在执行驾驶策略时，需保证以下安全性：（1）实时监测车辆周围环境，避免碰撞。（2）驾驶者可随时接管车辆控制权，保证安全。（3）系统具备自诊断功能，及时发觉并处理故障。第七章安全功能评估7.1安全性指标体系智能驾驶辅助技术的不断发展，安全性指标体系的构建成为评价其功能的关键环节。安全性指标体系应涵盖以下几个方面：（1）感知能力指标：包括车辆对周边环境的感知能力、识别准确率、反应速度等。（2）决策能力指标：涉及车辆在复杂交通环境中的决策策略、路径规划能力等。（3）执行能力指标：包括车辆对决策指令的执行准确性、稳定性等。（4）系统可靠性指标：涵盖系统故障率、故障恢复能力等。（5）人机交互指标：涉及驾驶员与智能驾驶辅助系统之间的交互体验、信任度等。7.2安全性测试方法为保证智能驾驶辅助系统的安全功能，以下几种测试方法：（1）实车测试：在实际交通环境中，对智能驾驶辅助系统进行长时间、多场景的实车测试，以评估其在不同条件下的安全功能。（2）仿真测试：通过构建虚拟交通环境，模拟各种复杂场景，对智能驾驶辅助系统进行仿真测试，以检验其在虚拟环境中的表现。（3）实验室测试：在实验室环境下，对智能驾驶辅助系统的各个模块进行功能测试，以验证其功能和稳定性。（4）第三方评估：邀请具有权威性的第三方机构，对智能驾驶辅助系统的安全功能进行评估，以提高评估结果的客观性和公正性。7.3安全性评估标准智能驾驶辅助系统的安全性评估标准应遵循以下原则：（1）科学性：评估标准应基于科学的理论和实践，保证评估结果的准确性。（2）全面性：评估标准应涵盖智能驾驶辅助系统的各个方面，包括感知、决策、执行、人机交互等。（3）动态性：评估标准应技术的发展而不断更新，以适应智能驾驶辅助系统的最新进展。（4）可操作性：评估标准应具备较强的可操作性，便于在实际测试中实施。具体评估标准如下：（1）感知能力评估：根据车辆对周边环境的感知能力、识别准确率、反应速度等指标，划分等级。（2）决策能力评估：根据车辆在复杂交通环境中的决策策略、路径规划能力等指标，划分等级。（3）执行能力评估：根据车辆对决策指令的执行准确性、稳定性等指标，划分等级。（4）系统可靠性评估：根据系统故障率、故障恢复能力等指标，划分等级。（5）人机交互评估：根据驾驶员与智能驾驶辅助系统之间的交互体验、信任度等指标，划分等级。第八章系统集成与优化8.1系统集成策略在智能驾驶辅助技术的开发与应用中，系统集成是一个的环节。本节主要阐述系统集成策略，旨在保证各组件和模块的无缝对接与高效协作。需建立一套完善的系统集成框架。该框架应包括硬件集成、软件集成以及算法集成三个层面。硬件集成涉及传感器、控制器、执行器等设备的选型与配置，要求在满足功能指标的同时考虑成本和兼容性。软件集成则聚焦于操作系统、中间件和应用程序的整合，以保证系统的稳定运行和功能实现。算法集成是核心，它要求将感知、决策和控制算法高效融合，以实现智能驾驶辅助功能。采用模块化设计思想是提高系统集成效率的关键。通过模块化设计，各个子系统集成可以独立进行，待到测试验证合格后，再进行整体集成。这种策略有助于降低系统复杂性，提高开发效率和灵活性。系统集成过程中应遵循迭代开发模式。在每一个迭代周期中，都应进行系统测试和评估，及时发觉并解决集成中出现的问题，逐步优化系统功能。8.2系统功能优化系统功能是衡量智能驾驶辅助技术成熟度的重要指标。本节将从多个维度出发，探讨系统功能优化的方法。在硬件层面，优化硬件配置和布局是提升系统功能的有效手段。例如，通过优化传感器布局，可以提高感知系统的覆盖范围和精度。采用高功能计算平台，可以加快数据处理速度，降低延迟。在软件层面，优化算法和数据处理流程是关键。这包括但不限于优化算法复杂度，减少计算量，提高算法的并行处理能力。同时对软件架构进行优化，采用分布式计算和存储策略，可以有效提升系统响应速度和处理能力。在系统层面，优化系统架构和资源调度策略同样重要。通过合理设计系统架构，可以实现资源的有效分配和调度，从而提升系统整体功能。8.3系统可靠性分析系统可靠性是智能驾驶辅助技术得以广泛应用的基础。本节将对系统可靠性进行分析，保证系统的稳定性和安全性。需对系统进行全面的故障模式及影响分析（FMEA），识别可能导致系统失效的所有潜在故障模式，并评估其影响。这有助于在设计阶段就采取措施，降低故障发生的风险。通过冗余设计提高系统的可靠性。在关键组件和模块中设置冗余，可以在主系统发生故障时，自动切换到备用系统，保证系统连续运行。进行严格的系统测试和验证。这包括功能测试、功能测试、环境适应性测试等多种测试，以保证系统在各种条件下都能可靠运行。通过上述分析，可以保证智能驾驶辅助系统的集成与优化工作得以有效进行，为智能驾驶技术的商业化应用奠定坚实基础。第九章法律法规与标准9.1法律法规概述智能驾驶辅助技术在汽车行业的广泛应用，建立健全相关法律法规体系显得尤为重要。法律法规对于智能驾驶辅助技术的研发、生产、销售、使用等环节都具有指导和约束作用。我国高度重视智能驾驶辅助技术的法律法规建设，积极推动相关法律法规的制定和完善。在法律法规层面，主要包括以下几个方面：（1）产品质量法规：保证智能驾驶辅助产品符合国家标准，保障消费者权益。（2）数据安全法规：规范智能驾驶辅助技术所涉及的数据收集、存储、处理和传输，保护个人隐私。（3）道路交通法规：明确智能驾驶辅助技术在道路行驶中的法律责任，保障道路交通安全。（4）消费者权益法规：保障消费者在使用智能驾驶辅助技术过程中的合法权益。（5）知识产权法规：保护智能驾驶辅助技术相关的知识产权，促进技术创新。9.2技术标准制定技术标准是智能驾驶辅助技术发展的重要基石。我国积极推动智能驾驶辅助技术标准的制定，以促进产业健康发展。技术标准主要包括以下几个方面：（1）产品功能标准：规定智能驾驶辅助产品的技术功能指标，保证产品功能稳定可靠。（2）安全标准：规定智能驾驶辅助技术在安全方面的要求，降低交通风险。（3）测试方法标准：规定智能驾驶辅助技术的测试方法，保证测试结果准确可靠。（4）数据接口标准：规定智能驾驶辅助技术与其他系统之间的数据接口，实现互联互通。（5）互联互通标准：规定智能驾驶辅助技术与外部系统之间的互联互通要求，提高