基于自动驾驶的车辆安全技术应用探讨

王变芳

摘要:新兴科技企业对传统汽车行业的强烈冲击让整体的汽车产业格局和生态体系发生了极大的转变，传统汽车企业必须进行产业结构的优化调整和技术领域的不断升级，以应对智能化、现代化的行业发展趋势。因此，汽车的自动驾驶是必然的发展方向，加强自动驾驶中车辆安全技术应用，是进一步实现汽车行业现代化发展的必然举措。

关键词：自动驾驶；车辆；安全

引言

在新时代背景下研究自动驾驶技术，是为了满足个人生活需求，打破传统空间限制和理论约束，创新新型技术，满足人们出行的多样化需求。随着科学技术的迅速发展，人们感受到驾驶的趣味性，也激发了人们对汽车的探索与渴望。自动驾驶汽车凭借计算机实现自动化驾驶功能，这就要求汽车在具备有人驾驶汽车的基础上配置感知定位系统、计算机操作系统、控制系统等构建车辆环境感知、决策和驾驶动作规范的智能功能。同时，要想协助其它系统稳定运行，还需要对汽车内部通信总线、控制系统、电子配置等结构进行重新优化和构建。

1汽车自动驾驶的原理

汽车自动驾驶原理是指汽车在行驶过程中借助车辆各类感知技术获取外界驾驶的有关数据信息，将驾驶道路、汽车环境、障碍物等信息及时导入车内控制系统中，并对其开展全方位计算与推断，再将结果整理录入汽车执行管理器中，以此为基础调整汽车转向、速度等，此外，其还能在特殊情况下模仿驾驶员行为实现替代功能，并且在一定条件下形成自动化驾驶。通过当前实际调查了解到，自动驾驶技术是凭借智能感知功能对车辆环境进行全方位检测，为其全方位和部分行踪提前开展行程规划，帮助驾驶员减少行驶压力，提高车辆驾驶安全性和可靠性，为驾驶员生命安全保驾护航。

2基于自动驾驶的车辆安全技术应用

2.1车辆环境感知技术

环境感知是自动驾驶的前提条件。环境感知系统融合激光雷达、毫米波雷达、摄像头等多传感器的优势，实现车身周围360°视距，在复杂变化的交通环境中稳定检测并跟踪交通者的行为和速度朝向等信息，为决策规划模块提供场景理解信息。车辆自动驾驶技术的实现，首先需要车辆在行驶过程中具备精准采集环境信息功能，其中包含环境感知、周边环境感知和行驶信息感知功能。我国自动驾驶能力依靠车辆雷达、视频摄影设备和测量距离仪器，以及全球定位系统等工具对车辆附近环境进行全面采集。借助车联网等信息平台对附近环境信息进行全面分析，同时对附近环境信息和汽车行驶动态情况实现全面智能控制。车载雷达涉及激光雷达、毫米波雷达。激光雷达主要适用于车辆探测目标空间定位测试设备，具体应用在车辆适应巡航控制和自动紧急制动系统，尽管自身具有防干扰、分辨率高等特点，但是成本高，这也是阻碍其广泛应用的根本因素。而毫米波雷达是一种超强贯穿性先进微波技术，其与激光雷达技术功能相同，能够在具体应用中充分发挥防干扰作用，其自身具有测距长、质量高等功能，能从根本上降低成本。超声波传感器主要是借助超声波进行测距，其具有测量效率高、操作方便快捷等特点。虽然超声波传感器数据处理快，但是在具体使用过程中其测量距离较短，再加上检测结果不准确，所以大多是应用在汽车倒车雷达中。

除此之外，感知算法还通过水雾噪声识别、低矮障碍物检测、异形交通信号灯和标识的检测等能力，有效支持场景扩展。在红绿灯识别上，可将自车感知识别的红绿灯灯色和倒计时与高精地图提供的先验信息进行交叉验证，同时提高临时红绿灯识别能力，确保可靠性和安全性。

2.2车辆安全技术

一般的，应用于车辆的安全技术可以被分为四个阶段：

第一级别为被动安全技术，此级别不能避免事故的发生，是作为碰撞发生时的被动安全反馈来降低事故造成的人员伤亡和损失。一般指驾驶员保护（汽车前、侧或膝部安全气囊，安全带）、行人防碰撞保护（引擎盖弹起装置或于车头底部加装行人防卷入横梁）、车辆自身保护（如丰田汽车的碰撞吸能设计，奥迪汽车的AI 主动悬挂系统，抬起车辆减轻侧面碰撞等）。

第二级别为防碰撞预警技术，此级别的车辆可以主动探测到碰撞的发生并做出保护措施，例如安全带主动收缩，即将碰撞提示与反馈等等。此级别可以预警危险，但并未排除风险。

第三级别为主动安全技术，车辆基于第二级别中的手段后，驾驶员介入失效，还将主动协助刹车，在无法通过刹车化解危机时，车辆可以自动辅助变道。此外，在夜间还有智能感知识别方案，通过夜视系统，自适应转向大灯，给驾驶员呈现更为清晰的路况以降低事故风险。

第四级别为主动式无人驾驶技术，即全自动驾驶，车辆通过全车传感器实时感知周围道路态势，根据当前环境进行自动识别、判别分析来决定是否加速、减速、超车、甚至靠边停车。此时的驾驶员从理论意义上不需要将注意力集中于道路上，车辆通过自助感知、分析、判断来全部完成的驾驶行为，当然，这也包括全部的驾驶员、行人、的安全预判和化解。车辆可达到L3 甚至更高的自动驾驶级别。

2.3车路协同

车路协同自动驾驶是在单车智能自动驾驶的基础上，通过车联网将“人-车-路-云”交通参与要素有机地联系在一起，实现车与车、车与路、车与人之间动态实时信息交互共享，保证交通安全。车路协同自动驾驶通过信息交互协同、协同感知与协同决策控制，可以极大地拓展单车的感知范围、提升感知的能力，引入高维数据为代表的新的智能要素，实现群体智能。可以帮助解决单车智能自动驾驶遇到的技术瓶颈，提升自动驾驶能力，从而保证自动驾驶安全，扩展自动驾驶设计运行域。

2.4远程云代驾

远程云代驾系统是在车辆遇困或极端场景下，由远程驾驶员接管车辆，通过环绕屏展示环境建模型及主视觉、俯视角，为安全员提供身临其境的平行驾驶感受。当远程驾驶员将车辆开到安全地带后再将控制权移交给车端，整个过程端到端时延比人类司机的反应时间更短，且车端和远程的控制权切换完全平滑无感。在远程驾驶舱，通过配置多屏监控，以及通过风险预警和动态调度等功能，可以实现车队级实时监控。远程云代驾设有包含主动安全、安全预警以及安全基础功能在内的全面安全分层设计，可实时监测驾驶舱、网络、无人驾驶车辆状态，并根据不同故障或风险等级做出安全处理，进一步为自动驾驶运营全面护航。当前自动驾驶技术在常规城市道路下主要由车端自动驾驶系统实现自主驾驶，仅在极端场景下借助远程云代驾，因此可以实现远程驾驶员一人控制多车的高效运营服务。平行驾驶基于5G技术，远程控制中心的安全操作员能够实时了解车辆所处环境与状态，车云无缝对接，在自动驾驶无法通过的场景下完成远程协助，结束后使车辆回到自动驾驶状态，实现极端场景下的车辆脱困和避险。5G云代驾是未来无人驾驶的重要配套设施，基于5G、智慧交通、V2X等新基建设施，实现自动驾驶车辆车内、车外视频实时回传监控，可在车上无驾驶员的情况下为自动驾驶系统的能力缺口补位。

结束语

当前的汽车自动驾驶产业虽然已经成为了重要的经济支柱，这就需要提升汽车自动驾驶的安全性、效率性和可靠性，促进行业的行为规范，以此促进汽车自动驾驶产业的健康发展。

参考文献：

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