導言：作為寫作愛好者，不可錯過為您精心挑選的1篇車輛安全技術應用分析，它們將為您的寫作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內容能為您提供靈感和參考。

1中國交通發展概況

2020年，是中國“十三五”現代綜合交通運輸發展規劃收官之年，建設期間投資規模達15萬億元人民幣，其中公路投資就達7.8萬億元，占據了總投資的半壁江山，重要城市群的核心城市需要達到1-2小時的快速通勤時間，通過該指標打造核心城市與周圍節點城市的一體化路網。因此大量的道路基建工程建設充當著城市化發展的重要指標之一，然而交通基建并不能時刻滿足日益增長的交通需求，尤其是在發達的一二線城市中，在高峰小時中，龐大的機動車用戶群不僅使得城市干線路網的交通運行效率變得低下，為城市經濟提升帶來了副作用，也帶來了愈發嚴重的交通安全事故問題。據世衛組織統計，全球每年有135萬人因交通事故死亡，且死亡人數逐年遞增。中國公安部公布的2018年死亡人數達63194人，直接造成的經濟財產損失就有13.8億元左右，其中四分之一的死亡人數來自于行人。無論是駕駛者還是行人的交通法規和交通安全的意識淡薄，都可能為自身和他人帶來生命安全的威脅，中國作為全球第一大人口國，不能要求和保證全體人員都時刻遵守交通安全規章制度來減少事故，因此交通工具-車輛，需要能識別潛在事故，并能在大多數情況避免事故，由此需要發展車輛自身的安全及預警技術。在這其中，無人駕駛車輛，可以認為是通過避免碰撞的方式達到全自動駕駛，因此又扮演了推動車輛自動駕駛發展的關鍵角色。

2國內外自動駕駛發展情況

高級駕駛輔助系統（AdvancedDrivingAssistanceSystem）即為無人駕駛（也稱自動駕駛）的初步階段。在無人駕駛技術的現狀方面，國外早已于上個世紀70年代，由卡內基·梅隆大學、斯坦福大學、麻省理工學院等高校先后加牽頭開展ADAS的研究，1986年梅賽德斯成功研制出全球首輛計算機控制的自動駕駛汽車，通過避免自身的事故來探索新的駕駛模式。2009年，谷歌公司開始研發無人駕駛技術，偏向于“一步到位”，直接研發L4級別的無人駕駛汽車。2013年，各大傳統汽車廠商包括奧迪、沃爾沃、寶馬、福特、日產等都紛紛開展無人駕駛汽車的發展布局。2015年特斯拉公司推出半自動駕駛系統Autopilot，首先將ADAS大規模商用并作為核心賣點。我國的無人駕駛技術由國防科技大學于上世紀80年代末開始研究，并于1992年成功研制出第一輛無人駕駛汽車，于2011年首次完成了286km的無人駕駛高速公路試驗。2015年，長安汽車、宇通集團、包括互聯網企業百度公司均紛紛投入到自動駕駛的研究中。近幾年，以蔚來汽車為代表的新能源電動汽車品牌，將自動駕駛技術作為汽車產品的標準配置，作為核心賣點，形成與特斯拉汽車的競爭局面。

3自動駕駛技術實現

2020年，成熟的自動駕駛技術發展路線和各大廠商的陣營界限劃分已經形成，但最終自動駕駛要實現完全全自動無人干預，相關技術還需要進行不斷的迭代和發展。根據WEVOLVER發布的《2020自動駕駛技術報告》中的解析，自動駕駛方案可以從感知、規劃、執行三個層面來實現，而感知層面中配備的傳感器設備的是實現車輛主動安全的基礎，在執行階段依靠避碰撞算法和規劃路徑來實現安全駕駛和自動駕駛的雙重功能。

3.1感知層面

傳統的車輛不能識別和感知在何種道路環境中行駛，駕駛員通過感官和經驗來操作車輛，車輛自動駕駛首要解決的問題就是識別當前未知的行駛環境和條件，所以它需要先創建一個能將自身定位其中的環境地圖，通過傳感器和AI系統的幫助，實現同步定位和映射過程（SLAM，即時定位和地圖構建）的輸入。根據各個傳感器的技術特點（無源和有源），將他們進行整合和設計在車輛的合適位置之上，來實現車輛對道路環境的全方位態勢感知，所以一輛要保證可靠性和安全性的自動駕駛車輛，需要配備多個傳感器，其中根據功能可劃分為測距和識別，測距包括了激光長距離探測雷達、毫米波中/短距離探測雷達、超聲波短距離探測雷達（聲納）等；識別包括了全景攝像頭、雙目/三目識別攝像頭、紅外探測雷達（夜視雷達）等。無源傳感器能夠探測環境中物體反射的現有能量，如光、輻射等。但在弱光環境下，由于沒有自己的傳播源，無源傳感器的性能將有所下降。但是對比有源傳感器能生成更高的數據量，因此無源傳感器一般用于識別功能，如汽車的雙目識別攝像頭生成的3D立體圖像信息，用于識別車輛、行人和車道線。有源傳感器一般依照TOF原理來感知道路條件，并且具有信號傳輸源、TOF原理用于測量信號源發射到目標反射回來的傳播時間，并且信號的發射頻率能影響探測的效率，因此，車輛有源傳感器需要選擇合適的波長，這樣才能才自動駕駛系統中實現更高的可靠性。

3.2規劃層面

車輛根據感知層面獲得的原始數據和環境地圖，自動駕駛系統需要通過同時定位與映射算法不停的構建和更新實時地圖，保持跟蹤車輛的詳細定位信息，從而開始規劃點到點的對應路徑。要實現上述功能，需要SLAM執行定位和構建地圖，同時為了提升SLAM的準確性，介入了傳感器融合，該方式通過組合多個傳感器數據和數據庫以實現信息的改進。之后車輛需要篩選提取出關鍵信息，并基于現有信息執行任務，則需要利用機器學習算法——CNN（卷積神經網絡）、RNN（遞歸神經網絡）、DRL（深度強化學習）。機器學習算法將根據經典規劃方式進行更多的軌跡優化，從而保證路徑規劃的精確性。

3.3執行層面

車輛的電子控制單元即ECU將取代駕駛員操作，主動對車輛的電動或液壓執行器執行驅動命令，高端的自動駕駛車輛將擁有數十個ECU，該單元在負責控制車輛的同時，也將負責主動安全功能。

3.4車輛安全技術

一般的，應用于車輛的安全技術可以被分為四個階段：第一級別為被動安全技術，此級別不能避免事故的發生，是作為碰撞發生時的被動安全反饋來降低事故造成的人員傷亡和損失。一般指駕駛員保護（汽車前、側或膝部安全氣囊，安全帶）、行人防碰撞保護（引擎蓋彈起裝置或于車頭底部加裝行人防卷入橫梁）、車輛自身保護（如豐田汽車的碰撞吸能設計，奧迪汽車的AI主動懸掛系統，抬起車輛減輕側面碰撞等）。第二級別為防碰撞預警技術，此級別的車輛可以主動探測到碰撞的發生并做出保護措施，例如安全帶主動收縮，即將碰撞提示與反饋等等。此級別可以預警危險，但并未排除風險。第三級別為主動安全技術，車輛基于第二級別中的手段后，駕駛員介入失效，還將主動協助剎車，在無法通過剎車化解危機時，車輛可以自動輔助變道。此外，在夜間還有智能感知識別方案，通過夜視系統，自適應轉向大燈，給駕駛員呈現更為清晰的路況以降低事故風險。在該級別的車輛中，達到了L2自動駕駛級別。第四級別為主動式無人駕駛技術，即全自動駕駛，車輛通過全車傳感器實時感知周圍道路態勢，根據當前環境進行自動識別、判別分析來決定是否加速、減速、超車、甚至靠邊停車。此時的駕駛員從理論意義上不需要將注意力集中于道路上，車輛通過自助感知、分析、判斷來全部完成的駕駛行為，當然，這也包括全部的駕駛員、行人、的安全預判和化解。車輛可達到L3甚至更高的自動駕駛級別。判別分析來決定是否加速、減速、超車、甚至靠邊停車。此時的駕駛員從理論意義上不需要將注意力集中于道路上，車輛通過自助感知、分析、判斷來全部完成的駕駛行為，當然，這也包括全部的駕駛員、行人、的安全預判和化解。車輛可達到L3甚至更高的自動駕駛級別。在交通運輸部印發的《數字交通發展規劃綱要》中明確提出了要同步推動自動駕駛與車路協同技術的研發，鼓勵智慧公路與車輛之間形成更多的信息交互內容，促進物理和虛擬空間的交通運輸活動不斷融合、交互，構建更加智能的現代交通運輸體系。然而政策支持是一方面，車輛自動化研發與道路智慧化建設的協同發展還沒有形成完整的體系制度來做支撐，因此這需要政府、科技企業、車企、通訊企業等多方共同積極的參與和推動，形成一個良心循環的制度體系來保障城市智慧化進程，從而真正的推動人、車、路交通三要素有機結合，在更完善的交通感知環境中全方位保障三者在交通參與過程中的安全，助力車輛自動駕駛技術實現相應的社會價值。

參考文獻：

[1]戴斌，聶一鳴，孫振平，安向京、地面無人駕駛技術現狀與應用、汽車與安全，2012，03期、46-49頁.

[2]永井正夫、基于先進控制技術的車輛主動安全領域研究展望、汽車安全與節能學報，2010,1（1）、14-22頁.

作者:劉秀紅 姜圣 單位:江蘇省交通運輸廳公路事業發展中心 中國信息通信研究院