摘要：本研究想要探究智能网联汽车控制系统基于软件工程方法的开发与优化策略，在汽车智能化和网联化迅猛发展之际，控制系统的复杂性和重要性越发突显。研究以系统工程思想为依托，把敏捷开发、模型驱动开发等先进的软件工程方法相结合，拿出一套适合智能网联汽车控制系统的开发框架。智能网联汽车自动驾驶系统是一项集信息技术、人工智能、汽车工程等多学科于一体的尖端技术。该系统通过感知、决策、控制等环节实现车辆的自主驾驶。然而，现有系统在环境感知、决策判断、控制执行等关键环节仍存在诸多挑战，制约了整体性能的发挥。人工智能技术可以优化环境感知算法、提升决策智能化水平、完善控制系统，从而有效提高自动驾驶系统的综合性能。该文对基于人工智能的智能网联汽车自动驾驶系统性能优化进行研究，以突破自动驾驶系统技术瓶颈，推动智能网联汽车的高水平自动驾驶系统落地应用。关键词：智能网联汽车；控制系统；软件工程；模型驱动开发；质量保证

1、引言

近年来，智能网联汽车成为汽车产业的重要发展方向且市场规模和技术需求爆发式增长，有数据表明 2022 年全球智能网联汽车市场规模突破 3000 亿美元，到2027 年预计以超 20%的年均复合增长率持续扩大，因为人工智能、物联网、大数据等技术深度融合，车辆不但智能化水平提高还可借车联网与外部环境实时交互，不过功能越复杂智能网联汽车控制系统开发面临的挑战就越前所未有，软件架构设计难、代码质量要求严、系统可靠性与安全性难以保障都是其中的问题，在此情况下基于软件工程方法的开发与优化策略相当重要，用系统工程思想整合敏捷开发、模型驱动开发等先进理念能有效应对这些挑战，一套完整的研究出来的开发框架涵盖需求分析、系统建模、模块化设计、自动代码生成、质量保证体系构建等环节，这个框架既提升开发效率又显著增强系统安全性与可维护性，例如在某个实际案例里这种方法让开发周期缩短大概 30% 且把代码缺陷率降低 40% 还多，由此可见把软件工程方法用于智能网联汽车控制系统开发既能解决技术难题又能给汽车产业智能化转型提供强大技术支撑，所以探讨这个领域的研究有着重要理论价值和实践意义并且给未来智能交通系统全面升级打下坚实基础。

2、智能网联汽车控制系统的软件工程开发方法

2.1 需求分析与系统架构设计

汽车产业智能化转型中智能网联汽车是个重要方向且这几年市场规模发展很快，统计显示2022年全球智能网联汽车市场规模超1500 亿美元，到 2027 年有望突破 3000 亿美元，这样的增长态势使得控制系统在功能和性能方面的要求被提得更高，而要保证系统符合用户期望关键在于做好需求分析，研究团队把敏捷开发方法和需求捕获阶段相结合并让多层次利益相关者（像整车制造商、软件供应商以及终端用户）都参与到机制里来从而明确系统的功能性需求与非功能性需求，在此基础上用基于SysML 的建模语言构建控制系统的功能架构和软件架构以达成需求到设计的无缝对接，功能架构着重车辆动力学控制、环境感知和决策规划这些核心模块而软件架构注重分层设计和组件化实现，这给后续开发打下了稳稳当当的基础。

2.2 模型驱动开发与代码自动生成

现代复杂软件系统开发中，模型驱动开发（MDD）是核心方法之一且在智能网联汽车控制系统里广泛被应用，研究团队借助MATLAB/Simulink 等工具建立起精确的领域模型后便能实现从模型到代码的自动化转换从而让开发效率和代码一致性得到显著提升，实验数据表明与传统手工编码方式相比代码自动生成可把开发时间缩短约 40% 且能把人为错误率降至原来的1/5 以下，另外由于要支持多样化硬件平台所以研究引入了面向对象技术和设计模式并构建出一套包含传感器数据处理、控制算法实现和通信协议封装等关键功能模块的可重用组件库，这样既提高系统的模块化程度又增强跨平台移植能力，给智能网联汽车控制系统的快速迭代提供重要保障[1]。

2.3 测试验证与系统优化

智能网联汽车控制系统可靠性与安全性确保的关键在于测试验证，为此研究团队依据持续集成和自动化测试框架设计出一套涵盖单元测试、集成测试、系统级测试等多层面的完整质量保证体系，在单元测试阶段由模型驱动生成测试用例覆盖 95% 以上的代码路径，集成测试阶段借助硬件在环（HIL）仿真平台模拟真实驾驶场景以验证系统在极端条件下的鲁棒性，不同测试阶段覆盖率和缺陷检测率数据且结果显示该方法能明显提升测试效率与问题定位能力，为进一步优化系统性能研究团队还引进机器学习算法动态调整控制参数让系统在能耗和响应速度间达成最佳平衡，实践表明这个综合策略可有效缩短开发周期并降低维护成本从而有力支撑智能网联汽车控制系统的工程化应用。

3、结论

现代汽车产业把智能网联汽车当作重要发展方向，所以控制系统的开发与优化成了推动行业智能化转型的关键部分。本研究依照软件工程方法拿出一套系统化的开发框架，给解决智能网联汽车控制系统复杂程度高、可靠性要求严格等问题提供可行的技术路径[2]。这几年全球智能网联汽车市场规模快速扩大，到2025 年预计达数千亿美元，使得这一领域的技术竞争越发激烈，在这种情况下高效构建安全可靠的控制系统成了行业关注的焦点。研究显示，将敏捷开发、模型驱动开发等先进方法相结合能很好地应对系统开发中的多方面挑战。经需求分析和系统建模后，功能架构和软件架构的设计方向就明确了且为后续模块化设计打下基础[3]。运用面向对象技术和设计模式让系统的可扩展性和组件复用率进一步提高并削减了长期维护成本。引入模型驱动方法使开发效率大大提高，并且自动代码生成和测试用例生成工具一用，代码质量就有本质的提升。再者，持续集成和自动化测试体系建立起来后，系统整个生命周期里的可靠性与安全性就有了保证[4]。案例研究显示这个方法能把开发周期缩短大概 30% 且开发成本能降低差不多 25% ，这强有力地支撑着智能网联汽车控制系统的工程化实践。这些成果既验证了软件工程方法在智能网联汽车领域是合适的，也给行业的技术创新和标准化建设提供了重要的参考。往后人工智能和5G 通信技术进一步融合时，智能网联汽车控制系统会面临更多新需求和新挑战，不过本研究提出的框架适应性强、扩展性好，在更广泛的场景里有望发挥出价值。

参考文献

[1]吴蔚;童江;.基于智能控制系统的机电节能工程设计与优化研究[J].现代工业经济和信息化，2024（10）：103-105.

[2]肖维;.基于智能仓储技术的汽车备件发货流程优化与研究——“汽车智慧物流建设与发展”系列连载之三[J].物流技术与应用，2024（04）：118-120.