智能网联汽车架构、功能与应用关键技术

智能网联汽车架构、功能与应用关键技术

智能网联汽车（ICV）技术正以前所未有的速度发展，智能化与网联化技术的融合为汽车产业带来了重大变革。本文基于清华大学李克强团队的研究成果，从系统架构、功能与应用三个维度，深入分析了ICV的关键技术及其面临的挑战。

智能网联汽车架构技术

ICV的架构设计是系统硬件及功能构成的顶层设计，主要包含新概念车辆平台与车-路-云融合系统两个层级。

新概念车辆平台

区别于传统汽车，新概念车辆平台融合智能驾驶与清洁能源系统，基于对车辆与环境信息的采集、识别与融合，通过对多系统多目标的协同控制，提高车辆的综合性能。清华大学李克强团队提出的"智能环境友好型车辆"（i-EFV）概念，通过结构共用、信息融合与控制协同三种理论方法，优化车辆性能。

车-路-云融合系统

随着移动通信技术的发展，未来智能汽车将与智能交通系统深度融合。清华大学李克强团队提出的ICV云控系统概念，融合人、车、路、云多元素，基于融合感知、决策与控制的方法提升道路交通系统的安全性、效率等综合性能。云控系统由云控平台、路侧基础设施、网联式智能汽车、通信网与资源平台组成，具有车路云泛在互联、交通全要素数字映射、全局性能优化、高效计算调度、系统运行高可靠等特征。

智能网联汽车功能技术

ICV关键功能技术主要包括感知、决策、控制三个方面：

感知技术

感知系统是ICV获取环境信息的通道。单车自主感知技术利用传感器获取外界信息，而协同感知技术则基于车-车互联、车-路互联，提升感知环境能力。环境理解技术则基于各种感知信息，量化交通环境中各要素对车辆行驶造成的风险，为智能汽车安全决策提供重要前提。

决策技术

决策系统基于感知系统提供的环境与自车信息，规划驾驶行为与行驶轨迹。自主式决策方法常具有分层结构，包含全局路径规划、行为规划与运动规划三个主要阶段。协同式决策则基于车-车或车-路间的网联通信，协调域内多车的驾驶行为。

控制技术

控制系统以车辆动力学模型为基础，通过对转向、制动等执行装置的控制实现规划结果。自主式控制技术早期应用于车辆电子稳定控制等主动安全与舒适性系统，而协同式控制技术则以车路云一体化融合为背景，以域内多智能车的协同系统为控制对象。

智能网联汽车应用技术

近年来智能网联汽车技术的发展催生了一批产业化落地应用。特别是脱胎于主动安全技术的ADAS系统已经具有了较高的市场渗透率。针对智能网联汽车技术应用的现状与面临问题，本文将基于其技术等级进行讨论。

智能化技术

驾驶辅助（L1）与部分自动驾驶（L2）技术已广泛应用于市场，但其可靠性仍需进一步提升。有条件自动驾驶（L3）与高度自动驾驶（L4）技术则面临法律、技术和基础设施等多方面挑战。

网联化技术

网联辅助信息交互（L1）技术已进入应用阶段，协同感知（L2）技术得到了国内外广泛关注与支持，而协同决策与控制（L3）技术则在特定场景下开始投入运营。

总结与展望

面向智能网联汽车关键技术的发展现状与挑战，本文从架构、功能与应用三个维度进行了分析，并涉及基于单车的自主式智能驾驶技术，与基于车-路-云一体化融合的网联协同式智能驾驶技术。其中，重点面向人-车-路多因素耦合的交通环境，对智能网联汽车感知、决策与控制等方面采用相关技术进行了现状分析与前沿展望。

在架构方面，新概念车辆平台以集成化设计为特征，包含结构共用、信息融合与控制协同三个方面；而基于新概念车辆平台的车-路-云融合架构将成为实现网联化协同的重要基础。

在功能方面，ICV通过感知、决策与控制三项主要功能技术来应对人、车、路三要素交互耦合构成的复杂环境。本文基于智能化、网联化两个方面，对ICV主要功能的技术路线、实现方法与前沿探索进行了分析和展望。

在应用方面，ICV应用具有由低等级向高等级发展、从特定场景向普遍场景推广、从单车自主向网联协同发展、政府-科研-企业高度融合等特征。目前，低等级ICV技术已投入量产应用，而高等级ICV技术的落地将有赖于法律完善、功能技术进步、基础设施建设与测评体系统优化等多方面的发展与支持。