基于环境感知技术的智能网联汽车研究进展与挑战

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郭本越,盛国超

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中文摘要:

智能网联汽车（ICV）环境感知技术是实现自动驾驶和车联网应用的关键支撑，该项技术通过整合激光雷达（LiDAR）、摄像头、毫米波雷达、超声波传感器等多种不同类型的传感器，并结合先进的数据融合算法，使车辆拥有实时感知与理解复杂环境的能力。但是，该技术在实际应用中仍面临诸多挑战，包括环境动态变化的适应性、多传感器数据融合的精度与效率平衡及动态目标的实时预测等。近年来，深度学习技术的突破特别是卷积神经网络（CNN）模型在图像识别和目标检测领域的成功应用，显著提升了环境感知系统的性能；同时，多传感器融合算法、基于图形处理器（GPU）和现场可编程门阵列（FPGA）的硬件加速技术及动态目标行为预测模型等研究方向也得到了快速进展。即便如此，如何有效提升感知系统实时性、环境适应性和测量精度，仍是智能网联汽车领域亟待解决的关键技术难题。未来，环境感知技术将向多模态深度融合、智能算法优化、系统稳定性提高的方向发展，并与决策控制系统融合以实现更紧密协同，从而推动更安全、更高效的自动驾驶解决方案落地应用。

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