智能汽车关键技术及应用分析
摘要：随着汽车工业的发展，智能化技术在车辆上应用越来越广泛，使得汽车越来越智能化，安全性、舒适性大大提高。智能汽车的发展已经由L0级完全人工驾驶逐渐向L5级无人驾驶方向发展。本文结合智能汽车行业及企业的发展就智能汽车中的关键技术及应用进行了详细分析，探讨了智能汽车发展的方向。
关键词：智能汽车关键技术应用
AnalysisofKeyTechnologiesandApplicationsofIntelligentVehicles
XieMengqiu
Abstract：Withthedevelopmentofautomobileindustryandtheapplicationofintelligenttechnologyinvehicle，theautomobilebecomesmoreandmoreintelligent，anditssafetyandcomfortaregreatlyimproved.Withthecontinuousdevelopmentofintelligentkeytechnologiesonthevehicle，thedevelopmentofintelligentvehiclehasbeengraduallydevelopedfromL0-classfullyartificialdrivingtothedirectionL5-classofunmanneddriving.?Basedonthedevelopmentofintelligentvehicleindustryandenterprises，thekeytechnologiesandapplicationsofintelligentvehicleareanalyzedindetail，andthedevelopmentdirectionofintelligentvehicleisdiscussed，andthedirectionofthedevelopmentofintelligentvehiclesisdiscussed.
Keywords：intelligentvehicle，keytechnologies，applications
无论是传统的燃油汽车还是新能源汽车，智能化技术在车辆上的应用越来越广泛，极大地提高了驾驶人员驾驶的安全性、舒适性，使得汽车越来越智能化。随着人工视觉、生物识别、自然语言理解、深度学习等人工智能关键技术取得突破，开始在汽车工业深度应用，“智能化”已成为汽车工业技术升级的重要方向。
同时随着我国网络技术的发展，网络通信技术越来越多地融入到车辆，车辆可以与外界进行通信，比如与道路上其他车辆，与道路设施、与行人、与计算机云系统进行信息交换、共享，具备更复杂环境的感知、智能决策、协同控制等功能，可实现安全、高效、舒适、节能行驶，并最终实现无人驾驶的新一代智能汽车。
本文将就智能车辆的关键技术：环境感知技术、线控执行技术、高精度定位技术、通信技术、人工智能技术等进行详细分析。
2汽车智能化关键技术
2.1环境感知技术
智能汽车环境感知技术是利用传感器对车辆周围环境进行感知、对行驶路径进行识别、对驾驶员的驾驶状态和驾驶环境进行检测。目前已应用的感知方法有利用超声波传感器、毫米波雷达、激光雷达及摄像头进行感知或多种传感器融合等。
相机与人眼一样可以分辨障碍物外观信息，分辨力高，但易受外界环境影响，比如光线、雨雾天成像较差，易出现误判；激光雷达探测距离远、探测精度高且具备测距、绘图两大功能，还原三维特征，具備车辆自动驾驶功能所需要的多种要求。但由于价格昂贵，极端天气检测效果差等特点，选择激光雷达方案的车企还在少数；毫米波雷达不适于检测静止的目标，但毫米波雷达最大的优势是可以全天候工作，极端天气和恶劣的驾驶环境（如夜晚，雾天等）不影响其正常工作，但是其分辨率低，不能识别物体的种类；超声波雷达价格便宜，但检测距离近，且受温度影响较大，主要用于盲区监测，倒车检测。
智能汽车所在的驾驶环境不同于其他人工智能机器所处的工作环境，具有高速、复杂的特点，基于以上对各种传感器的分析，不同传感器的工作原理和采集的数据各不相同，对不同的驾驶环境的适应性也各不相同，各种主流的车载传感器有各自的优势与劣势，这使得单一传感器很难满足无人驾驶车辆的感知需求。基于多传感器融合的检测方式能结合各种传感器的优势，打破单一传感器固有的局限，为智能汽车后续的决策规划和车辆控制提供更可靠的信息，