摘要：随着5G网络的大规模商用部署和技术进步，必将加速智能网联汽车自动驾驶的发展和应用，为交通出行带来革命性变革。本文分析了5G网络的技术特点及其对自动驾驶路径规划的影响，提出了一种基于5G网络的自动驾驶路径规划系统架构。随后针对自动驾驶路径规划中的关键问题，如动态路况感知、多约束优化、决策冲突解耦等，提出了相应的解决方案。在此基础上，结合仿真实验，验证了所提出方法的可行性和有效性。最后讨论了5G网络给自动驾驶路径规划带来的机遇和挑战，展望了未来的研究方向。本文的研究成果对于加速智能网联汽车自动驾驶技术的发展和应用具有重要意义。

关键词：5G；推动；智能网联；汽车；自动驾驶

引言

随着5G网络技术的快速发展和部署，智能网联汽车迎来了新的发展机遇。2020年10月，中国政府发布了《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车）》，明确提出要加快构建5G车联网标准体系，推动5G网络在智能网联汽车领域的应用。自动驾驶作为智能网联汽车的核心功能，对车辆的安全性、舒适性和效率提出了更高的要求。然而，现有的自动驾驶路径规划方法大多基于传统的无线通信技术，难以充分发挥5G网络的优势，如高速率、低时延、广连接等。因此，研究5G网络环境下智能网联汽车自动驾驶路径规划系统的设计具有重要的理论和实际意义。

1.5G网络环境下自动驾驶路径规划面临的机遇与挑战

一方面，5G网络拥有超高的传输速率和超低的时延，可以支持车辆与车辆、车辆与基础设施之间进行实时的信息交互，大大提升了车辆感知周围环境的能力。车辆不仅可以通过车载传感器采集周围环境的数据，还可以通过5G网络获取其他车辆和基础设施共享的环境信息，如路况、交通流量、天气状况等。这些信息的获取使得车辆能够更加全面、准确地感知周围环境，为自动驾驶路径规划提供了更可靠的数据基础。通过融合本地感知和网络感知的数据，自动驾驶车辆能够构建更加完整、实时的动态地图，准确预测交通参与者的意图和行为，从而制定更加合理、安全的行驶路径。此外，5G网络还为车辆提供了边缘计算和云计算等新型计算能力，可以将自动驾驶路径规划中的部分计算任务卸载到网络边缘或云端，减轻车载计算平台的压力，提高计算效率和实时性；另一方面，5G网络环境下的自动驾驶路径规划也面临着新的挑战。首先，海量的车辆感知数据给数据传输和处理带来了巨大压力。自动驾驶车辆通过车载传感器采集周围环境的数据，并通过5G网络与其他车辆和基础设施共享数据，数据量呈现爆炸式增长。如何在5G网络中传输如此海量的数据，并在有限的时间内完成数据的处理和分析，是摆在自动驾驶路径规划面前的一大挑战。其次，5G网络下多模态感知数据的融合也带来了新的困难。自动驾驶车辆通过多种类型的传感器采集环境信息，如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等，这些传感器数据在物理意义、时空分辨率、数据格式等方面存在差异，如何设计有效的数据融合算法，实现不同模态数据的协同利用，是自动驾驶路径规划需要解决的另一个关键问题。

2.基于5G网络的自动驾驶路径规划系统总体架构设计

感知层的主要任务是采集车辆周围的环境信息。它由车载传感器、V2X通信模块、高精度定位模块等部件组成。车载传感器包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达等，负责感知车辆周围的道路、车辆、行人等目标，并获取它们的位置、速度等状态信息。V2X通信模块支持车辆与其他车辆（V2V）、车辆与基础设施（V2I）之间的信息交互，可以获取其他车辆共享的感知信息以及基础设施发布的交通信息。高精度定位模块结合GPS、IMU、轮速计等传感器，实现车辆的精确定位和姿态估计。感知层采集的环境信息通过5G网络上传至网络层，为自动驾驶路径规划提供数据支撑。

网络层基于5G网络构建车路协同的信息交互平台。它利用5G网络的高速率、低时延等特点，支持感知层数据的快速上传和共享。同时，网络层还部署了移动边缘计算服务器，提供靠近车辆的计算和存储能力。通过将路径规划的部分计算任务卸载到边缘计算节点，可以减轻车载计算平台的负担，提高计算效率。网络层还可以对上传的数据进行预处理和融合，为后续的决策和规划提供更高层次的语义信息。

决策层是自动驾驶路径规划的核心模块。它综合利用感知层和网络层提供的多模态感知信息，构建车辆周围环境的语义表示，并结合高精地图、交通规则、车辆动力学模型等先验知识，生成安全、舒适、高效的行驶路径。具体而言，决策层首先对环境信息进行语义理解和预测，识别道路、车道线、交通标志、信号灯、其他车辆、行人等关键要素，并预测其未来一段时间内的运动趋势。

3.5G网络下自动驾驶路径规划的关键技术研究

其一是多源异构数据的高效融合。5G网络使得车辆可以获取来自车载传感器、其他车辆和路侧设施的海量数据。这些数据在类型、格式、精度等方面存在较大差异，需要设计高效的数据融合算法，实现不同来源、不同模态数据的协同利用，从而构建车辆周围环境的统一表示。传统的数据融合算法，如卡尔曼滤波、贝叶斯推断等，在处理大规模、非线性的数据时往往效率不足，近年来，深度学习技术在多模态数据融合方面取得了长足进展，如何将其与自动驾驶路径规划相结合，是一个值得深入探索的方向；其二是动态路况感知与预测。道路交通参与者（如车辆、行人等）的运动状态是随时变化的，如何准确感知和预测这种动态变化，是自动驾驶路径规划的关键。5G网络为车辆提供了丰富的环境感知信息，但如何从海量数据中提取关键的语义信息，如车道、障碍物、交通信号等，并对其未来一段时间的运动趋势进行预测，仍然是一个挑战性问题。目前，深度学习方法，特别是时空序列模型，如LSTM、GRU等，在交通流预测、行人轨迹预测等方面表现出色。在自动驾驶路径规划中，需要进一步考虑道路约束、交通规则等先验知识，设计端到端的环境理解和预测模型。

4.结语

本文研究了5G网络环境下智能网联汽车自动驾驶路径规划系统的设计问题，提出了一种基于5G网络的系统架构和关键技术解决方案。5G网络凭借其超高速率、超低时延和广泛连接的特点，为自动驾驶路径规划提供了更加实时、精准的环境感知和车辆控制能力，有望显著提高自动驾驶的安全性、舒适性和效率。

参考文献

[1]苏娜，杨鲁月，孙艳妮，等.智能网联汽车市场前景分析[J].专用汽车，2024，（05）：13-15.

[2]郭化超，于晓英，王树梁，等.智能网联汽车信息融合系统架构及关键技术研究[J].汽车工业研究，2024，（01）：30-41.

基金项目：重庆经贸职业学院重点项目资助项目（JM2023040101）；

作者介绍：金朝昆，男，汉族，中共党员，副教授，高级工程师；研究方向：机动车检测工（车路协同技术方向）。