摘要：随着科学技术的发展，我国的智能化技术有了很大进展，并在汽车行业中得到了广泛的应用。智能网联汽车搭载环境感知系统的重要性在于：能够对与行车安全有关的环境、物体、生物等进行感知、识别、追踪，为车主提供安全指导，最终目的是降低安全事故发生率。现阶段的智能网联汽车感知技术能够对道路、车辆周边物体、车辆行驶状态、驾驶环境进行有效、深度感知。在此基础上，本文就智能网联汽车环境感知技术的发展进行研究，希望为从业者提供一定的参考。

关键词：智能网联；汽车环境感知技术；发展趋势

引言

环境感知、路径规划、精准定位、线控执行是智能网联汽车的四大核心技术。其中，环境感知作为智能网联汽车的基础，主要功能是感知道路（道路边界、车道标识线、可行驶路径），周边物体（车辆、行人、交通标志、交通信号灯和其他影响行驶的物体），驾驶状况（车辆本身和周围车辆的行驶状况）和驾驶环境（道路状况、堵车、天气状况）。

1智能网联汽车的定义和特点

智能网联汽车是指将传统汽车与互联网、人工智能等新兴技术相结合，实现车辆之间、车辆与道路基础设施之间的智能化汽车。智能网联汽车的特点如下：智能网联汽车可以通过车辆之间、车辆与道路基础设施之间的信息交互，获取更准确、全面的道路信息，帮助驾驶员预判道路情况，避免潜在的交通事故。

2智能网联汽车环境感知系统的主要感知对象

（1）道路。车辆行驶过程中，路况信息的重要性无需赘述。环境感知系统主要对道路是否是结构化道路进行识别。针对结构化道路，主要感知对象是道路的边界以及各种各样的车道标识线；针对非结构化道路，主要感知对象是能够使车辆正常通过的路径。（2）车辆周边的物体。包括车辆在内的几乎所有交通工具均具有“严重排外”性，即交通工具处于启动状态时，周围一定范围（包括安全范围和视觉盲区）内不应有任何物体与之接触，任何违背这一原则的行为都是安全隐患，随时可能引起恶性事故。因此，车载环境感知系统需要对车辆本身、周围有无行人、附近一定范围内地面上可能影响车辆正常通行、干扰安全驾驶的多种处于移动状态或静止状态的物体进行感知。除此之外，在车辆行驶过程中，感知系统还需要对“映入眼帘”的交通标志以及交通信号灯进行感知。（3）车辆的行驶状态。感知系统首先需要对驾驶员的状态进行监测，其次需要对本车以及周边车辆的行驶状态进行感知。（4）驾驶环境。道路是否平整、有无缺陷、是否存在拥堵情况、出发地与目的地道路沿线的天气状况等均属于驾驶环境感知范围内的重要对象。

3智能网联汽车环境感知技术解决方案

3.1人工智能技术对于智能汽车网络智能化的潜力

受益于人工智能的蓬勃发展，越来越多的网络问题的问题构建与求解应用了深度学习、机器学习、强化学习等技术，但人工智能技术在网络上的结合还未达到自然语言处理与计算机视觉的成熟度，一些网络上独有的特性还没有得到很好的解决，未来人工智能的方法与博弈论理论相结合的方式，可能会给网络的部分可观测性、合作性提供更好的解决方法；此外，当前的网络节点还不够智能化，未来如何设计更智能化的云端、路侧端以及服务器管理也是不可避免的问题，更好的决策对于智能网联汽车的决策以及智能车网络资源的管理有很大的帮助。

3.2红外图像典型特征

红外图像传感器以温度场信息为原始信号，通过伪彩图实现视觉表达。分别用红色、绿色、蓝色表示高温、中温和低温。由于高低温为模糊概念，允许使用过渡颜色表达交叉带温度。最高极限温度以上用白色表示，最低极限温度以下用黑色表示。通过分析障碍车辆红外图像可知，车辆的红外图像谱具有显著的可识别信息。例如，位于车辆下部的轮胎、散热器、排气管等部分发热装置，在红外图像中呈现暖色；而路面干扰阴影等在红外图像中一般呈现冷色。并且红外图像信息不受太阳光线和路灯车灯等干扰，在夜晚环境中仍能将车辆特征从周围环境中提取出来，这为夜晚环境下利用红外图像信息奠定了基础。另外结合实际目标车辆特点，车辆下部热特性较为稳定，因此相比于个别像素点热干扰噪声，红色通道强度在区域内较为均匀，分离度较小。基于以上分析，本文采用红外图像局部特征统计的方法创建识别目标验证函数。在光学图像识别待检验目标位置设置矩形灰度数据统计区。

3.3汽车防碰撞系统

防碰撞系统主要通过多种传感器组合方式，检测前方障碍物并预估碰撞强度与风险，并进行预防性警告，直到主动制动，防止碰撞事故发生。防碰撞系统使用雷达与摄像头探测前方行人，若汽车持续接近行人，前挡风玻璃和仪表会显示红色警告灯，同时发出声音警报提醒驾驶人。如果碰撞危险增加，紧急制动系统也会参加，减小制动片和制动盘之间的距离，同时增加制动系统液压，即使驾驶人踩制动踏板力度较小，也能有效制动。如果驾驶人仍未采取制动，而系统认为即将产生碰撞事故，汽车会自动制动以避免事故或减小伤害。

3.4视觉传感器的监测范围标定系统

视觉传感器若要为车辆驾驶人提供准确的监测信息，那么监测作业期间，视觉传感器的监测坐标必须始终与车辆保持“相对静止”的状态，即车辆始终是坐标原点，而视觉传感器需随着车辆位置的变化而变化。只有如此，视觉传感器传递到车辆的信息才能帮助驾驶人员准确获得车辆周边信息。

3.5隐私和安全问题的考虑

智能网联汽车环境感知技术需要采集大量的车辆位置、速度、方向等信息，这也增加了数据被攻击或窃取的风险。因此，需要采取措施保护数据的安全性，如数据加密、身份认证、防火墙等。

3.6交通标志识别系统

通过特征识别算法，该系统可利用视觉传感器识别交通标志，发出警告信号或自动调整车辆的驾驶状态，由此提高安全性和驾驶规范性。 这项功能可以辅助驾驶员及时发现交通标志。 交通标志分为警告类、禁止类、指示类等。 根据交通标志颜色、形状，可提前针对不同的标志分类。 交通标志识别系统可以帮驾驶人及时发现交通标志，避免因没有发现交通标志而导致的违法行为，提高了行车安全性。

结语

总之，智能网联汽车的环境感知技术是有技术含量的，只有不断地完善其技术阈值，改革其环境感知技术存在的技术短板，智能网联汽车技术才能有序地发展，为日常出行提供更好的服务。

参考文献

[1]杨京晶.智能汽车环境感知技术研究[J].内燃机与配件，2023（09）：97-99.

[2]陆人定.智能网联汽车环境感知技术应用场景分析[J].汽车电器，2022（12）：1-3.